以Deepseek为代表的AI，其强大之处在于精准的数据算力、高效的工作效能以及架构设计上的系统性创新。可商业问题的解决错综复杂，更依赖于在混沌中洞察本质、破局前行的智慧，其所需的创造力、判断力以及洞察力恰恰是AI不擅长的。Deepseek或许能替代程序化的验证与执行，却无法取代专业人对局势的敏锐判断与对全局的掌控力。

穿透现象看本质的思维

在解决商业问题时，我们常常会被各种信息包围，被数据、趋势、热点所牵引。但真正决定成败的，往往不是这些表象，而是那些隐藏在背后、不那么容易察觉的本质。“这是现象，还是本质？”，这句话是RET睿意德工作场景中的高频语句，它不仅是一个提问，更是一种训练思维的方式——提醒我们在每个判断之前，都要先问：我们看到的，是真实存在的规律，还是偶然发生的表象？

AI擅长处理已知的信息和结构化的数据，却难以理解那些没有说出口的需求、潜藏的情绪和复杂的动机。而商业的本质，恰恰在于捕捉客户未尽之语背后的深层诉求。这种能力，目前仍然属于人类独有的思维方式。

比如，“叫好又叫座”是诸多商业项目想要达到的理想状态。但在不同背景和目标下，这个词的具体含义却大相径庭。以RET睿意德近年来服务的很多产业新区商业为例，其通常承载着推动城市配套完善、吸引产业投资与人才导入的战略使命。因此，这类项目的“叫好”，不仅是媒体曝光度或社交平台的好评率，而是能否成为城市的标杆，是否具备良好的口碑、传播力以及一定的公共服务属性；而“叫座”也不再简单等同于人潮涌动或销售额亮眼，而是如何在新区发展过程中穿越周期、应对前期人流不足和后期市场变化的能力。所以，只有当我们穿透“叫好”与“叫座”这两个词的表面含义，理解其背后的本质诉求时，才能做出真正有价值的判断。

见微知著的洞察力

商业的本质，不是复盘过去，而是预判未来。它要求我们“捕风捉影”，去捕捉那些最前端、最微妙的情感变化，用敏锐的嗅觉感知尚未被满足的需求，并通过创意提前一步呈现在消费者面前。

而AI的底层逻辑，是基于历史数据的归纳与总结。它擅长从已有的信息中寻找规律，却难以真正预测未来，更无法理解人类复杂而细腻的情感需求。AI看到的是“已经发生的事”，而商业人要做的，是预见“即将发生的事”。带着对人性的理解、对社会的观察、对趋势的判断，商业人需要创建打动人心的商业形态——不是简单地迎合需求，而是前瞻需求。

这正是专业商业人不可替代的价值所在。他们不只看数据，更看趋势；不只分析现状，更思考未来。比如疫情之后，人们对于户外空间、自然场景的渴望愈发强烈，于是有了“越来越野”的公园商业；又比如，在快节奏、高压力的社会环境下，越来越多的人渴望陪伴与情绪慰藉，于是“陪伴型商业”应运而生；再比如，面对城市化进程中逐渐消失的邻里文化，人们开始怀念胡同巷弄里的烟火气，于是“理想社区”不再只是居住空间，而是一种情感归属的综合载体。

创新与非标准化问题解决

AI在处理标准化、可重复的任务时展现出惊人的效率，比如生成财务报表、整理数据趋势、甚至撰写结构化报告，它都能又快又好地完成。但一旦进入需要创造性突破的深水区——比如设计一个颠覆性的商业模式，或者解决两个完全不同行业之间的整合难题——AI的能力就显得有些力不从心了。

因为这类问题本质上是非标准化的，没有固定的路径可循，往往需要依赖人的直觉、灵感，以及多年积累的跨学科经验来破局。AI的算法是基于已有数据和规则训练出来的，它的“创造力”其实是对历史模式的重组，而真正的创新，常常意味着打破既有框架。

知名顾问公司波士顿咨询与Anthropic的合作即是一个典型例子：他们让AI负责处理海量数据、识别潜在趋势，大幅提升了前期分析效率；但最终的战略构想、方向判断与落地执行，依然由经验丰富的顾问团队主导。这也印证了一个事实：在高度结构化的世界里，AI是加速器，在充满未知与变数的创新战场，人类依旧是无可替代的主角。

数据洪流时代的趋势不可逆，从过去的ChatGPT生成文案，到AI画图，再到Deepseek的全面升级，AI会逐渐成为未来商业人发展的重要竞争力之一。因此，对商业人来说，精通使用AI和提升无法被AI所替代的深度专业能力，都显得十分重要。

精确定义问题

AI的使用效率并不单纯依赖于技术本身的先进性，而是取决于用户提问的精准度，这与我们在商业世界中与客户沟通有着异曲同工之妙。无论是面对复杂的客户需求还是尝试从AI那里获得有价值的反馈，问题是否能够直击要害显得至关重要。

指令越清晰、越具体，AI就能更好地理解我们的意图，高效地提供解决方案。这就要求我们不断提升对“真问题”的定义能力，并强化精准发问的技术。RET睿意德在“定义问题”的训练中，最重要的一个方法是“五步追问”——通过连续五次深入追问，把一个模糊的想法，逐步打磨成一个可执行、可落地的真实问题。

比如当你想问AI：“所在项目怎样与二次元结合？”第一步，AI给你的回答是要通过二次元业态及沉浸场景来激活二次元属性；第二步，结合项目投入成本有限，选择会聚焦到二次元业态上，问题将深化为“二次元的业态生态有哪些？”；第三步，结合项目对于租金收益有一定的要求，问题会转变为“哪些二次元业态能承载项目租金”；第四步，结合项目想要引入二次元业态的目的是为了提升引流能力，问题就会变成“哪些大流量的二次元业态能够承载项目租金”；第五步，结合所在城市拥有的二次元业态资源，问题就会转化成“这个城市还可以引入哪些大流量、高知名度的二次元业态，且能够满足项目租金要求”。

正是通过这样连续五层的追问，问题从宽泛走向聚焦，从理想走向现实。这一过程不仅锻炼了我们的思维深度，也有效提升了我们与AI协同工作的效率。

聚焦高阶决策架构

过去，管理者依赖经验、数据和有限的市场反馈来做判断；而如今，AI的加入让整个决策链条拥有了更强的“计算底座”——它不仅能快速模拟多种路径、生成更多可能性，还能从复杂数据中挖掘出人类难以察觉的规律。

但这并不意味着我们可以把决策权完全交给AI。恰恰相反，这正是我们重新定义人机分工边界的关键时刻：我们要把AI定位为“可能性空间探索者”，而自己则必须成为那个“价值收敛决策者”。

换句话说，AI擅长的是“发散”——它可以同时分析100种商业模式、预测不同策略下的用户增长曲线、甚至模拟未来三年市场的多种演化路径。但最终，谁来决定哪些模型值得投入资源？谁来判断哪条路径最契合当前的团队能力和市场节奏？这些，依然需要人的判断力、行业直觉与战略眼光。

比如，商业地产项目的业态创新过程中，我们可以让AI生成几十种跨行业的融合方案，包括二次元、潮流市集、IP快闪等新兴形态。但它无法判断哪种模式最适合所在城市层级以及相互间怎样协同。这时候，就需要我们基于长期积累的行业认知，从中筛选最具落地性的几个方向，再集中资源做深度验证。

构建领域知识图谱

在信息爆炸的时代，我们每天都被大量碎片化的知识包围。尤其是专业领域——无论是法律、金融、还是商业地产，看似每天都在学习，但真正能沉淀为“认知资产”的却少之又少。

问题出在哪？不是我们不够努力，而是缺乏一个系统性的“知识组织架构”。就像一栋高楼，不能只靠一堆砖头堆砌而成，它需要钢筋水泥的结构支撑。同样，真正的专业壁垒，也不只是掌握了多少知识点，而是我们是否建立起了属于自己领域的“知识图谱”。

今天，AI为我们提供了一个前所未有的机会：将碎片化专业知识转化为机器可理解、可推理、可持续演进的拓扑结构。换句话说，我们可以借助AI的力量，把脑海中的经验、文档里的数据、项目中的洞察，构建成一套可视化、可调用、可迭代的“认知增强网络”。

比如，一名商业地产顾问，可以尝试通过AI整合行业政策、资产估值模型、租金回报率曲线等关键要素，形成属于自己的“商业逻辑认知图谱”。当面对一个新项目时，这套图谱不仅能帮我们快速识别核心变量，还能模拟不同业态组合下的收益路径，提前预判风险与机会。

未来商业地产的行业专家，不再是那些“知道最多”的人，而是那些“组织得最好”的人。他们不仅拥有知识，更拥有一个持续演进的“知识操作系统”。在这个系统里，每一个节点都能被调用，每一次决策都有依据，每一份经验都可以被复用。

结语

无论科技如何演进，商业的本质始终是对人的洞察与回应。真正优秀的商业创领者，不只是技术的驾驭者，更是人心的理解者。他们既懂得利用AI和数据提升效率，更擅长解读消费者行为背后的动机与情感。工具可以加速我们的思考，但唯有同理心才能建立真正的连接。在未来的商业行业，成功者必然是兼具理性思维与人文关怀的人，他们既能用领先的技术优化决策，也能用心去感知世界的温度。