当人们谈论 AI 应用时，焦点往往落在：
"用 Gemini"
"用 NotebookLM"
这容易导致陷入对单个服务的深度研究，或者讨论如何使用功能全面但操作门槛较高的 Claude。
然而，这样做会让每个人都孤立地使用 AI，既增加了成本，也助长了个人依赖。
如果你想在以 Google 为核心的企业运营中应用 AI，关键在于 设计 AI 的角色。
这只是将会计师事务所传统上擅长的分工方式应用于 Google 服务和 AI：
- 负责人
- 审核人
- 专家
AI 组织架构图（税务检查业务示例）
工具 | 在 AI 组织中的角色 | 需要创建的内容 | 具体示例 | 目的 |
|---|---|---|---|---|
<payload-block id="blk_0" type="upload" /> | 触发器 | 邮件接收规则、通知规则 | 文件接收、客户提问、截止日期通知、审核请求 | 创建 AI 工作流程的起点 |
<payload-block id="blk_1" type="upload" /> | 执行者 | 日常任务应用 | 税务申报检查、同比分析、异常检查、一致性检查、录入遗漏检查 | 自动执行日常任务 |
<payload-block id="blk_2" type="upload" /> | 专家 | 特定用途的大脑（笔记本） | 消费税分类检查大脑、账户明细表检查大脑、法人税附表检查大脑、税务审计常见问题解答大脑 | 参考专业知识并提供依据 |
<payload-block id="blk_3" type="upload" /> | 组织宪法 | 组织规格、判断标准 | 检查粒度、审核方针、判断标准、应遵守的规则、"禁止"清单 | 定义 AI 和人类的共同规则 |
<payload-block id="blk_4" type="upload" /> | 业务模板 | 清单、管理表 | 进度管理表、问题清单、审核管理表、客户清单、任务清单 | 将业务操作结构化 |
<payload-block id="blk_5" type="upload" /> | 指挥官（管理者） | 项目数据库 | 客户、业务类别、负责人、截止日期、状态、优先级 | 管理整体进度和任务 |
① Gmail 是"触发器"，不仅仅是"通讯工具"
Gmail 成为驱动 Google 服务的开关。
通过利用基于标签和地址的触发器设置，它成为业务操作的起点。
② Gem + Workspace Studio 是"执行者"
每次都用自然语言发出不同的指令效率很低。
将日常任务应用化。
诀窍是"保持提示词简洁"，并"通过为每个 Google 服务分配角色来运用知识"。
③ NotebookLM 是"专家的大脑"
不要在 Claude 中构建庞大的知识库，因为它的操作和维护需要较高的技能。
将知识存储在 NotebookLM 中，分割成一个个小型"大脑"。
对于会计师事务所而言，仅此一项功能就已经足够。
通过将它们分割成小块，可以根据不同的角色和职位单独请求 NotebookLM 的维护。随着每个大脑能力的提升，整体运营的准确性也会提高。
【按用途划分的笔记本示例】
- 消费税分类检查大脑
- 账户明细表检查大脑
- 法人税附表检查大脑
- 税务审计常见问题解答大脑
- 税费和公共费用检查大脑
重点是：
为每个任务创建大脑，而不是为每个公司创建。
④ Google Docs 是"组织的宪法"
AI 和人类都参考相同的规则。
【组织规格示例】
- 检查粒度
- 判断标准
- 思维方式
- 审核政策
- 应遵守的事项
- "禁止"清单
没有这个，AI 和人类都会在判断中迷失方向。
⑤ Google Sheets 是"业务模板"
像清单和管理表这样的表格格式，最适合在 Sheets 中管理。
【管理表示例】
- 清单
- 问题清单
- 管理表
- 任务清单
重点是：
不仅要为人类创建表格，也要为 AI 创建。
⑥ Google Calendar 是"指挥官"
它不是日程表。
它是所有操作的数据库。
先前参考文章："想把工作交给 AI，首先要整理好你的 Google 日历"
https://x.com/miyagawadaisuke/status/2063806856578134202
理想情况下，所有操作都应该集中在这里。
AI 时代的组织将拥有"人类 + AI"的组织架构图
到目前为止，是：
人类 → 业务
从现在开始，将是一个三层结构：
人类 ⇔ AI ⇔ 数据
重要的是：
不是"用哪个 AI"，
而是设计"把什么任务分配给哪个 AI"。
我认为根据各自角色和整体设计来使用服务至关重要。
从今往后，虽然 AI 的进化可能会稍微提高准确性（并影响价格），而且它能做的事情也会增加，但我认为对实际业务运营的影响不会有太大改变。
如果你将 Google 置于运营的中心，保持用法简单，并让大数据在系统内自动积累。
我相信关键在于将 AI 有效分配的"组织设计能力"。
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