经营一门生意需要的技能多得惊人：记账、设计、市场调研、产品开发……大公司可以雇专人来做这些事，小企业往往没有这个条件。
请不起专人，AI 可以顶上。记账、设计、市场调研这些事，现在的 AI 模型虽然不完美，但已经做得够用了。关键是分清楚哪些事交给 AI 没问题，哪些事还得自己来。
目前有效的案例是，小企业主能够把 AI 当成行政秘书，并从中获益。下面来看一位私人家教怎么用 AI 省下这些时间，把精力留给真正重要的事。
山姆·芬尼根-德恩（Sam Finnegan-Dehn）的正职是在一家慈善机构做筹款工作，业余时间他在伦敦家中给大学生做数学和哲学的私人辅导。这份副业让他可以用上自己的哲学学位，把对这个学科的热爱传递给学生。
但见学生只是当好一名家教的一小部分工作。他还得备课、找新的阅读材料、出作业、开发票、跟进学术动态——这些全要在正职之余完成。事情一多，他就没有足够的时间去拓展学生名单。
于是他开始用 AI 帮忙打理日常事务，AI 在他所有的电子笔记本里充当了秘书的角色。他平时会在笔记里随手记下学生的进度、新发现的阅读材料等，AI 就像是他的第二个“大脑”，帮他把散落在各处的想法串起来。
他试过 Claude 和 ChatGPT 等不同工具，最后选定了 Notion AI，因为它跟他的教学笔记整合得更好——那些笔记分散在 Notion 应用的不同标签页里。芬尼根-德恩不用 AI 来制作教学内容，但他会让 Notion AI 录下与学生的会面（征得学生同意后），然后利用自动生成的摘要来调整教学策略。比如他从 AI 的摘要中发现某种教学方法似乎对某个学生不太管用，下次就会换一种方式。
除此之外，Notion AI 还帮他制定目标、起草课程笔记、开发票、生成和同步社交媒体帖子。拿目标制定来说，芬尼根-德恩说他清楚自己的长期目标，但不一定总能想清楚达成目标的具体步骤。他用 AI 来填补这个空白。他先写下一个“北极星”目标，比如年底前达到一定的学生数量。然后让 AI 根据他在应用里已经积累的个人档案，生成实现目标所需的步骤。最后他再审视这些建议，决定先做哪些。
Notion 做笔记软件已经很多年了。2023 年底推出的 AI 附加功能现在可以跟很多在线生产力工具打通，包括邮件客户端、日历集成，以及最近发布的智能体。这种程度的数据打通引发了一些隐私方面的担忧，但也确实能让它成为一个相当强大的虚拟助手。
Notion AI 瞄准的很多任务不太需要创造力，更多是机械性的工作：在不同文档之间同步信息、翻找过去的笔记之类。这让它对时间有限的小企业主特别有吸引力，尤其是在处理琐碎事务方面。
也有公司在开发针对特定行业的工具。比如亚利桑那州尤马市的 Grandma's Quilt Shop（一家拼布手工店）在用一款叫 Rain 的软件，这套工具专为手工行业设计，可以自动生成库存商品的描述和定价。店主说这款 AI 工具把上架商品所需的时间缩短了 60% 到 80%。
当然也有不足。芬尼根-德恩说 Notion AI 有些地方用起来“挺笨的”。而且 AI 附加功能每月要花 20 美元。跟所有新工具一样，小企业主应该认真算一笔账：AI 带来的效率提升和可能遇到的麻烦，加在一起值不值这个价，还是自己动手反而更划算。
如果你在考虑 AI 能不能帮你经营生意、或者让工作的某个环节轻松一点，可以参考以下几点：
选定之前多比较。大语言模型需要你输入的数据来完成任务，所以你输入信息的方式最好对你和模型都方便。对于很多笔记类 AI 服务来说，这意味着你最好直接在它的平台上做笔记，省得事后再导入。正因为如此，在投入一个 AI 生态系统之前，先把各家选项好好比较一下。
用 AI 补短板。想想你手头缺什么技能，看看 AI 能不能帮你培训或者直接代劳。但要注意：AI 会编造信息、会犯错，所以对准确性要求高的地方，还是让人来把关。
AI 不总是最好的工具。有现成的成熟方案时，就用现成的。比如处理支付，用 Shopify 或 Square 这样的现有平台比自己用 AI 写一个要安全得多。
敏感信息考虑用本地模型。我们此前报道过在线 AI 模型泄露敏感数据的风险，也有大量报道揭示 AI 公司会在你向聊天机器人提问时收集你的数据。即使你的生意不涉及个人信息，也可能有一些内容你不想公开。这种情况下可以用开源模型在本地运行，而不是用 ChatGPT、Claude 等在线服务。好消息是，现在一些大语言模型已经可以在笔记本电脑和小型台式机上跑了。
http://technologyreview.com/2026/06/02/1138227/how-small-businesses-can-leverage-ai/
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