下午跟一位多年的大哥聊Ai，他在两家上市公司做过营销总裁，经验丰富、战绩卓著，而今身体原因便退居二线，但依然想用经验帮助其它大客户。

大哥懂业务、擅管理，这些隐性知识是他的护城河，短板是对Ai工具还停留在“人问Ai答”的浅显层面，需求是把自己的经验和Ai杠杆结合、帮助客户做营收增长。

大哥的隐性知识是Ai想而不得的禁区，Ai也无法替大哥协调关系、服务客户。没办法，智能被关在界面里，一端进不到碳基脑里吸取营养，另一端进不到客户场景做深度交付。

这事儿就无解了吗？显然不是。

大哥的隐性知识肯定无法被Ai全量拿走，但通过context工程，可以拿走一部分，并通过迭代趋近于全量。所以，我建议大哥把过去当营销老大的所有经验充分回忆，用Ai录制下来，把部分脱敏资料标注并整理，最终形成企业增长的垂直知识库。

紧接着，让Ai学习、理解并注入提示词，生成增长方法论，理论框架、行业属性、案例样本、使用步骤等，一应俱全。有了这个基础，马上蒸馏成skill，这等于把大哥的一线经验先产品化，然后再用几个案例作验证、微调，直至大哥满意。

从知识到产品，接下来就是市场推广和变现，Ai擅长提炼并传播产品亮点，这个可以让Ai Agent直接实现自动化。

而变现环节，就靠大哥自身资源和传播中的线索，慢慢做成交，当然，Ai也能帮大哥做一套营销话术、提高转化率，不过这对科班出身的大哥似乎多此一举了，大哥甚至可以把自己的成交心法蒸馏成新skill。

大哥不需要做那么多客户，一年三五个都能很滋润了，也不必亲自写冗长的增长方案，“增长skill”就可以协助完成了。

从知识到产品再到传播和变现，大哥这一套组合拳打下来，似乎不用多么高大上的模型能力，就实现了人机结合的商业落地。

当然，这些都是一些沟通，至于大哥能否照办，就看他的理解和Ai使用能力。

这个过程，也算是Ai在个体上的一次推演，希望对大家有启发。