作为思维伙伴的AI技术，不仅能够帮助我们在创意上突破瓶颈，还能够拓展我们的认知边界。为了更好地发掘新思路，我们可以遵循以下框架，结合具体场景案例来高效利用AI技术。
我们可以利用AI技术突破惯性思维。在这个环节，我们可以使用诸如ChatGPT和Claude这样的工具进行多角色模拟和长文本分析。通过反向提问法，将问题要素拆解重组，以全新的视角来审视问题。例如，将“如何提升咖啡店销量？”的问题转化为“如何让顾客主动延长停留时间？”这样可以激发新的思考方向。我们还可以尝试跨界映射，输入其他领域的案例，要求AI抽象共性，为我们提供新的灵感。
我们可以通过数据驱动的洞察发现来挖掘潜在的机会。在这个步骤中，我们可以使用Perplexity进行实时数据检索，结合Excel或Python进行数据清洗，再通过GPT-4进行模式识别。通过抓取行业报告和社交媒体热点，我们可以分析出2023年Z世代消费行为的突变点，提炼出反常的洞察，进而转化为产品创新点。
我们还可以利用可视化思维激荡来激发创意。利用MindMeister和AI生成的概念图，以及Midjourney视觉化的抽象概念，我们可以将复杂的思维过程可视化。例如，输入“循环经济”生成系列隐喻图像，可以触发包装设计的灵感。
我们还需要进行风险预判与优化。在这一步中，我们可以利用AI进行“魔鬼辩护”，从投资者的视角列出方案的致命缺陷。我们还可以进行历史模式匹配，检索类似创新案例的失败因素，为我们的决策提供参考。
值得注意的是，我们在使用AI技术时需要注意一些关键提醒。我们需要设置“质疑-验证”的闭环，用Google Scholar等学术工具验证AI提出的学术概念。我们需要将AI输出视为创意催化剂而非最终方案，保留人类决策权。我们需要定期更新prompt库，保持提问策略的前沿性。
为了更好地整合数字工具链，我们可以尝试组合式创新。例如，使用ChatGPT生成文案框架，结合DALL-E3视觉化核心概念，最后由Notion AI整理成结构化的方案文档。这样的数字工具链可以大幅提升创意落地的效率，让我们在创意和创新方面取得更大的突破。
借助AI技术作为思维伙伴，我们可以突破创意瓶颈、拓展认知边界。通过高效利用AI发掘新思路的框架和具体场景案例，我们可以激发创意灵感、挖掘潜在机会、可视化思维过程并进行风险预判与优化。在这个过程中，我们需要注意一些关键提醒并尝试组合式创新来提升创意落地的效率。
