北京
這幾天,又被一個做房地產的朋友拉著聊了倆小時。
他焦慮得不行。
說自己公司花了大半年時間,把市面上能用的AI工具都試了一遍。豆包、ChatGPT、文心一言。。。能叫上名字的,基本都玩過。
結果呢?
用了個寂寞。
不是AI不好用,是根本用不起來。
系統沒打通,信息傳半截就卡住了。想做個客戶畫像分析,數據分散在五個系統里,光整理數據就得兩天。好不容易整理完了,讓AI跑一遍,出來的結果還得人工核對三遍。
最后算下來,還不如自己原來的老辦法效率高。
我聽完,沉默了。
因為這哥們不是個例。
一個殘酷的數據
MIT最近出了份報告,看完讓人后背發涼。
95%。
這是AI項目的失敗率。
更扎心的是,78%的企業都在用AI,但只有5%的企業真正實現了EBIT級別的影響。
翻譯成人話就是:
大家都在用,但幾乎沒人用出效果。
我最近碰到的情況,跟這個數據完美吻合。
做貿易的、做跨境電商的、做制造業的。。。各行各業的朋友,都在跟我吐槽同一個問題:
"AI我知道很強,但就是用不到我的業務里。"
有個做電商的哥們,甚至跟我算了一筆賬。
他們公司200人的客服團隊,一年光工資和培訓成本就得幾千萬。聽說智能客服能降本增效,立馬上了套系統。
結果呢?
準確率不到60%,客戶投訴率反而上升了。最后還得人工兜底,成本不降反升。
這不是個例,這是普遍現象。
為什么會這樣?
我仔細琢磨了半天,發現問題的根源,不在AI本身。
而在**"斷層"**。
第一層斷層:懂業務的人,不懂AI。
大部分一線業務人員,對AI的認知還停留在"跟豆包聊聊天"的階段。
他們知道AI很強,但不知道怎么把AI的能力,嫁接到自己的業務流程里。
就像手里拿著一把核武器,卻只會用來砸核桃。
第二層斷層:懂AI的人,不懂業務。
很多企業找技術團隊做AI項目,結果做出來的東西,跟實際業務場景完全脫節。
技術團隊覺得"功能很強大",業務團隊覺得"根本用不上"。
兩邊雞同鴨講,最后項目爛尾。
第三層斷層:系統沒打通,數據是孤島。
這是最致命的。
AI需要數據喂養,但大部分企業的數據,分散在各個系統里,像一座座孤島。
想用AI做分析,得先花大量時間整理數據。等數據整理完了,黃花菜都涼了。
真正的差距在哪里?
我看過一個數據,特別有意思。
AI戰略有無,成功率差了2倍以上。
有清晰AI戰略的企業,成功率能達到80%。沒有戰略的,只有37%。
這說明什么?
AI不是工具問題,是認知問題。
那些真正用AI降本增效的企業,不是買了更貴的工具,而是重新設計了工作流程。
舉個例子。
有個會計事務所,以前做月度報告,一份要花2小時,一個月20份,就是40小時。
后來他們做了件事:
把ChatGPT和業務流程深度結合,設計了專門的prompt模板。
結果呢?
報告制作時間減少了75%。
從40小時,降到10小時。
這不是靠"多聊聊天"就能實現的,而是把AI嵌入到了工作流里,形成了閉環。
我決定做件事
最近聽到太多類似的焦慮。
"同行都在試AI,我要是跟不上,會不會被淘汰?"
"我想讓孩子早點接觸AI,怕將來跟不上時代。"
這些焦慮,我理解。
但焦慮解決不了問題,行動才能。
所以我決定建個微信群。
專門把AI和各行各業的實際業務場景結合起來。
我自己是AI從業者,對技術、產品都比較了解。大部分AI工具,我自己都能手搓出來。大模型訓練,也能自己搞。
但我更想做的,是聽到真實的業務場景,然后幫大家找到真正能落地的解決方案。
不是泛泛而談的"AI很強",而是"你的這個具體問題,用這個工具,這樣操作,就能解決"。
最后說兩句
AI不是神話,也不是泡沫。
它就是個工具。
關鍵在于,誰在用,怎么用。
那些真正把AI用起來的人,不是技術大牛,而是懂業務、愿意嘗試、善于總結的人。
如果你也在為"AI用不起來"而焦慮,歡迎加入。
我們一起,把AI從"看起來很強",變成"真的很有用"。
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