共知区：人知且AI也知 人盲区：人不知但AI知 双盲区：人或AI都不知 AI盲区：人知但AI不知
外部：通用、公开可检索到的知识信息 内部：文档与企业数据（财务、运营、营销.....）
数据质量，对于AI大模型而言，依旧是garbage-in-garbage-out，所以提供给AI的数据要做到全面、准确、及时更新； 数据获取，即企业是否将内部信息“包装”得当（比如数据库接口是否开放，内部服务是否有类似MCP协议封装），总之，要能让AI从容获取访问。
用豆包对文章稿件做有条件的润色，调整修改不通顺的地方 把方案决策发给AI，让它审核后提出问题与改进建议 搭建工作流，从大量的工作任务单中排查冲突点、遗漏点
基于设备运行数据预测潜在故障 基于社交媒体舆情预测潜在PR危机 预测极端天气
模拟验证多种排列组合，快速研发出新的材料、工艺 利用AI头脑风暴，实现组合式、跨界创新，由于没有人那么多经验桎梏，AI的脑洞很大，有时可以提出意想不到的创新idea。
定义：自己知道且他人也知道的信息。 特点：这是沟通中最直接、最透明的区域。例如，你的姓名、职业、部分经历、兴趣爱好等。 作用：开放区越大，沟通越顺畅，越容易建立信任。 示例：在职场中，通过自我介绍或日常交流，同事之间会逐渐了解彼此的基本信息。
定义：自己知道但他人不知道的信息。 特点：这是个人保留的秘密或未分享的部分。例如，个人的感受、秘密、隐私、某些想法等。 作用：适度保留隐秘区是正常的，但过度隐藏可能导致他人误解或关系疏远。 示例：一个人可能隐瞒自己对某项工作的不满，直到压力积累到无法承受。
定义：他人知道但自己却不知道的信息。 特点：这些可能是他人的反馈中发现的盲点，例如性格缺陷、习惯性行为或他人对自己的看法。 作用：盲目区越大，越容易陷入“自我认知偏差”。通过接受他人反馈可以缩小这一区域。 示例：一个领导可能认为自己很亲和，但下属却觉得他过于严厉。
定义：自己和他人都不知道的信息。 特点：这是未被开发的潜能或尚未被发现的能力。例如，潜在的才能、未知的情绪反应或隐藏的疾病。 作用：通过探索和体验，未知区可能转化为开放区。 示例：一个人可能从未意识到自己擅长演讲，直到在一次活动中意外表现出色。
