企业 AI 化
如果一家企业想要靠自己进行 AI 化转型需要做些什么？
这一年，很多企业都做过差不多的一件事：给员工开通各种 AI 工具的账号，组织几场培训，鼓励大家在工作里多用 AI。
员工确实用起来了，写材料快了，查资料快了，回消息也快了。可过几个月回头看，公司的经营好像并没有跟着变。
于是越来越多的企业开始想：能不能不等外面的团队，靠自己把 AI 化转型做起来？
答案是可以的。下面是我们这段时间在一线看到的一条路，分四步走。不过在迈出第一步之前，先要把一个常见的误区说清楚。
一个误区：配上 AI 工具，不等于 AI 化转型
给员工配上各种 AI 工作平台，不叫 AI 化转型。
用 AI 开始调整公司的生产流程，才是 AI 化转型。
直接让员工学用 AI 工具，是简单的提效。提效当然是好事，只是它改变的是一个人干活的速度，没有改变活在公司里怎么流转。
比如一位员工用上 AI 之后，原来一整天的活，大半天就能干完。可上游的单子还是按原来的节奏过来，审批还是要排队，下游也没准备好接更多的量。省下来的时间没有新的活接上，就悄悄变成了空闲。
员工提效之后，如果兼顾不了更多的活，也就释放不出 AI 化的红利。一个人快了，不等于整家公司快了。
提效是人的事，转型是流程的事。
第一步：先弄清楚，AI 现在能做些什么
AI 化的第一步，是了解 AI 目前能做些什么。
不少管理者对 AI 的印象，还停留在“一个会聊天、会写文案的工具”。带着这个印象去做规划，看得到的改造空间就很小。
我们的建议是，先给自己一个默认假设：
把 AI 当成一位员工。几乎所有不需要物理操作的工作，它都能完成，能力最高可以达到博士水准。
大家熟悉的销售、获客、客服之外，还有很多日常里又多又碎的活，AI 都可以接手。
品控，可以让 AI 对照标准去看产线照片、核对来料单据；监控，可以让 AI 盯着设备数据、库存、竞品价格和舆情，一有异常就报；识别，可以让 AI 读懂发票、合同、图纸和监控画面；通知，可以让 AI 在对的时间，把对的消息推给对的人。
再往前一步，给 AI 配上简易的机器人，AI 负责看和判断，机器人负责动手，一部分物理操作也能交出去。
还有一点值得一起想清楚：这位员工能力够，但它是新来的。它不认识你的客户，不知道你们的规矩，也不清楚哪些事在你们公司碰不得。它最后能发挥出几成功力，很大程度上取决于公司愿意交给它多少真实的情况。
而要交得出这些情况，公司得先把自己的流程摸清楚。这就是第二步。
第二步：高管亲自梳理经营全流程
AI 化改造的第二步，是公司高管要梳理公司经营的全流程。
这件事不能只交给 IT 部门，也不能让各部门各报各的。流程是跨部门流动的，每个部门只看得见自己那一段；哪些步骤该加、哪些该减，常常要动到部门之间的边界，只有高管能拍板。
一个好用的办法，是跟着一张订单走一遍：从客户第一次接触，到下单、生产、交付、回款、复购，把每一步都写下来，再对每一步问三个问题。
第一问，有没有以前省掉、现在该加上的步骤。很多步骤原先是可以省略的，因为太费人手、成本太高。AI 化之后，这些步骤可以加上。比如每一通客户电话都整理成纪要并按时跟进，质检从抽检变成全检，每天把竞品和市场的变化过一遍。
第二问，有没有原先有、现在可以省去的步骤。比如同一份数据在几个系统之间反复录入，为了汇报把材料再重新整理一遍。
第三问，每一道审核当初为什么存在。以前有些审核程序，是因为担心执行的人对规则理解不到位、容易填错，才额外加上去的。这类问题在 AI 身上并不突出，对应的审核可以重新设计，该精简的就精简。
另外，我们强烈推荐一件事：如果公司的产品有“不能错”的特性，试着找保险公司，为一些小概率事件兜底。
AI 能把出错的概率压得很低，但压不到零。对于不能错的业务，如果为了最后那一点点概率，又层层加回人工复核，前面省下来的效率就又被吃回去了。更好的做法，是把这部分小概率风险交给专业的机构去承担。
而且，保险公司愿不愿意保、保费定多少，很大程度上取决于你能不能把出错的概率和可能的损失讲清楚。为了讲清楚，公司就得把 AI 的每一次出错都记下来、算明白。这件事本身，就会让整个体系更稳。
第三步：找到公司的第二增长曲线
AI 化改造的第三步，是找到公司的第二增长曲线。
AI 化必然会带来效率提升。效率上去了，员工如果没有更多的活，就是劳动力的浪费。如果因此走向裁员，员工会自发地抵制 AI 化。
这种抵制，很多时候不是明着来的。AI 化最需要的，是一线员工脑子里那些没写进制度的做法：哪个客户要怎么对待，哪种异常其实不要紧，哪个环节最容易出岔子。员工一旦觉得 AI 是来抢饭碗的，这些东西就不会交出来。没有这些，AI 只能照着纸面上的流程干活，而纸面上的流程，往往不是公司真实的样子。
公司自主做 AI 化改造，我们一直认为，最难的点不在前两步，而在这一步：如何给自己设计一条低风险的第二增长曲线，让员工觉得自己能够在 AI 化之后受益。
所谓低风险，是不去赌一个完全陌生的行业，而是从公司已有的东西里长出来。
从老客户出发。以前服务不过来、也不划算服务的小客户和零散需求，现在可以接了；以前做不深的售后回访、陪跑和定制方案，现在可以做深了。
从现有的能力出发。把已经跑通的产品和供应链，带到以前没精力开的新渠道、新市场，语言、资料、规则这些繁琐的部分交给 AI。
从小处试起。先拿一小队人、一小块业务去跑，跑通了再放大，跑不通也随时收得回来。
还有一件容易被忽略的事：最熟悉公司产品、客户和老问题的，正是这些被 AI 腾出手来的员工。新业务交给他们，比从外面另招一批人要稳得多。
我们把这个思路叫做“人随瓶颈走”。AI 接手一段流程之后，公司的瓶颈会挪到别的地方，人跟着瓶颈走，走到公司此刻最需要人的位置上，而不是被流程甩出去。
所以，最好在改造开始之前，就先跟员工讲清楚：省下来的人手会去哪里，大家能学到什么新本事，接下来的路怎么走。员工看得见自己的去处，才会从旁观者变成参与者，甚至会主动告诉你，哪些活最适合交给 AI。
第四步：持续迭代，守住领先的窗口
AI 化的第四步，也是非 AI 公司比较难处理的一步：后期迭代。
AI 化之后，领先同行或者同业的时间窗口，大概是三到六个月。模型在更新，工具在普及，今天做到的事，同行过一阵子也能做到。要保持领先，就得不停地迭代。
好消息是，迭代的成本其实并不高。最重的几件活，比如梳理流程、理顺数据、把人安排好，前面几步已经做过一遍。之后的迭代，多半是换上更好用的模型、补上新的步骤、调一调规则。
迭代说白了，就是每隔一段时间，把前三步重新走一遍：看看 AI 又多会了哪些事，看看流程里又有哪些步骤可以加、可以减，看看瓶颈挪到了哪里，人要不要跟着挪。
这件事不贵，但很占心。
难处在于，高管需要一直把它放在心上，当成一件正经事来抓。对一家主业不是 AI 的公司来说，持续盯着 AI 的变化本来就不在日常里，占用的心智实在太多了。
四步，其实是一个圈
- 第一步：弄清楚 AI 现在能做什么，把它当成一位能力很强的新员工。
- 第二步：高管亲自梳理全流程，该加的加，该省的省，不能错的找保险兜底。
- 第三步：设计低风险的第二增长曲线，让员工在 AI 化之后受益。
- 第四步：持续迭代，定期把前三步重走一遍。
走完第四步，再回到第一步。
这四步，企业完全可以靠自己走完。第一步考验的是认知，第二步是梳理，第三步是设计，第四步是心力。
作为一个高管，如果你希望更节省心智地去做 AI 化改造，可以和我们聊一聊。