企业AI落地的3个真相,90%的人都搞反了

📅 2026/7/10 14:09:28
企业AI落地的3个真相,90%的人都搞反了
前一日, 和一位经营工厂的昔日同窗一道饮酒, 彼时, 他陡然向我发问: 人工智能究竟可不可以为我削减开支呢?我愣了一下。这问题看着简单但背后藏着太多弯弯绕绕。他在去年的时候, 跟着潮流购买了一套AI工具, 居然花费了十几万。那后来呢? 使用了一个月之后, 员工觉得麻烦, 于是系统就那样放在那里闲置着, 如同蒙尘一般。钱花出去了, 却连一点声响都没有听到。其实吧他这种情况真不是个例。第一个真相AI不是买来的是养出来的那些众多的人觉得, AI是某种神奇的器物, 拿出钱去把它买回来, 连带上电源, 只需按一下按键, 就能够处理化解所有的问题。扯淡。好多企业我都见过, 买了那被叫着“智能系统”的东⻄, 然而后续却发觉根本和自身业务流程衔接不上, 是这样的情况。例如那家工厂, 人家所给予的AI模板乃是标准化流程, 然而他的那个厂, 产品种类繁多, 订单又杂乱无章, 各种各样的非标需求四处皆是, 系统根本无法识别。AI此物呀, 其仿若刚毕业之大学生, 存有理论知识, 然而真欲着手做事, 需有人引领, 要给其提供数据, 且要持续调教。想要使其切实投入工作, 起码得耗费三个月乃至半年的时间去做“本地化训练”, 你需要将过去三年的订单数据, 以及客户反馈、生产记录, 逐一输入进去, 从而让它逐步领会你所在行业的独特之处。这一步很多人没耐心或者压根不知道。所以, 你瞧瞧那些真正把AI运用得出神入化的公司, 人家设有一个专门的“AI训练师”职位。就只做一件事情, 什么事情, 就是每天跟AI进行对话交流, 去纠正它所犯的错误, 还要告知它什么才是正确的。这事儿急不来。第二个真相最容易AI化的往往是最不起眼的职位前阵子我去了趟杭州拜访一家做外贸的公司。他们老板跟我说了一件事挺有意思的。运用AI, 在他们公司里, 最先得以使用的, 并非程序员, 也不是设计师, 而是仓库管理员老张。老张今年52初中毕业电脑只会开关机。有一个五千平米的仓库是由他来负责管理的, 仓库里存在着上万种具备不同规格的零件。以往每一次发货的时候, 他都得一个一个去进行核对, 常常加班直至晚上十点。随后那段日子里, 公司引入了AI系统, 为老张配备了一台平板。他朝着货架取景拍照, AI会自行识别货物数量、规格, 并且能够预估预测出那些即将告罄的货品, 进而提示需要提前开展采购行为。老张跟我说这玩意儿比再给我招两个人都好使。君不见, 此乃AI应用之一关键要点焉: 切莫老是妄图借AI去取代那般高大上之岗位, 诸如战略规划、市场分析其类, 此等事务AI反倒难以胜任。真正能够迅即见成效者, 乃是那些重复性颇高、具备明确规则、数据量繁多之岗位也。仓库的管理工作, 客服的答疑事务, 数据的录入操作, 发票的核对环节……这些所在之处, 才是AI得以落地的极优质地方。第三个真相不撞南墙不知道疼但撞了可能就晚了我得说点不好听的了。现在很多老板对AI的态度分成两类。一类是那玩意儿跟我没关系我干我的活它搞它的算法。还有一类情况是, 要赶快去接触人工智能, 要是不这么做的话就会处于落后的状态, 不管怎样都必须先购置一套回来。这两种都是死路。其一, 当你的竞争对象将成本削减百分之三十, 且把交付周期缩短至一半之际, 你甚至都弄不清楚自己是如何走向失败的。先是第二种情况, 盲目进行上马操作, 员工产生抵触情绪, 数据变得混乱不堪, 最终项目走向烂尾结果, 可不只是没有省下钱, 反而亏损了一大笔资金。我认识的一位做电商的朋友去年在AI上栽了大跟头。听闻人们讲AI能够自动生成产品文案, 他立刻购买了三家不同公司的工具。然而, 三家所生成的文案, 风格根本不一致, 有的显得过于学术, 有的又太过浮夸。顾客一看, 这究竟是什么东西? 直接就把店铺评分给拉低了。随后呢, 他规规矩矩地停了下来, 耗费了一个月的时长, 使得AI去研习他们品牌的往昔文案, 构建起了一套独有的风格库。待到再次运用之时, 效果方才逐次显现出来。于是我讲, 关于AI这件事情, 要一边进行学习一边开展工作, 一边开展工作一边进行修改。不要去设想一下子就达到完美状态, 也不要去设想始终保持完全不变的情况。最后说两句实话写到现在其实最核心的就一句话AI好不好用不在工具本身在你这个人。所知你自身的业务范畴吗, 是否心甘情愿投入时间予以训练呢, 能否成功说服团队接纳它呀吗?如果答案都是否定的那再牛的AI也救不了你。反过来, 只要你把这件事想透彻了, 哪怕是价格最为低廉的AI工具, 也能够为你节省出数目相当可观的一笔钱。毕竟技术从来不是门槛。认知和耐心才是。当然了, 我所讲述的这些内容, 或许跟你内心所设想的并非一致。没什么问题的, 你完全能够选择不相信。但三年后你再回头看今天这篇东西可能会发现——哦原来是这样。