张凯文
运营战略规划
最近看到一个现象：很多企业已经不是没有做 AI。客服在用，销售在用，培训在用，合同审核在用，市场分析也在用。甚至内部一盘点，可能已经做了十几个、二十几个 AI 项目。但问题是：上了很多 AI 项目，并不意味着企业就越强。单个项目看，可能都有价值。某个流程快了一点，某类材料生成得更快了，某个岗位减少了一些重复工作。但回到公司整体层面，另一个问题会冒出来：这些项目之间有没有连起来？有没有指向同一个经营目标？有没有改变客户转化、交付效率、成本结构或管理方式？有没有沉淀成团队可以反复使用的流程？还是只是每个部门各自做了一个“AI小工具”？我现在越来越觉得，企业做 AI，不能只看“做了多少个应用”。更重要的是看：这些应用有没有共同服务一个清晰目标。比如，今年到底是想提升某类客户转化，还是缩短某个交付周期？是想提高一线培训效率，还是想把销售经验沉淀下来？是想减少返工，还是想让管理层更早看到经营风险？目标不收敛，AI 项目越多，管理反而越分散。最后可能变成：每个部门都有 AI，但公司没有形成新的组织能力。所以我觉得，企业 AI 落地接下来可能要从“多做几个项目”，进入到“少做一点，但做成闭环”的阶段。不是问：还能在哪些地方加 AI？而是先问：我们最想让哪一个经营结果真正变好？你们公司现在做 AI，是围绕一个清晰目标在推进，还是每个部门各做各的尝试？
发布于 北京
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