为什么你的企业用AI降本增效，却离破产越来越近？

01

最近，我发现了一个很微妙的信号。

在我们每天接触的大量企业，包括单仁牛商的学员当中，2026年核心的战略口号几乎出奇地一致：“全面拥抱AI，优化工作流程，实现降本增效。”

在这个逻辑下，很多老板算了一笔账，如果引入AI能让团队人更少的同时，产出提高或者翻倍，企业的利润率一定会迎来历史性的爆发。

这听起来非常符合常识，但遗憾的是，在技术平权的时代，最符合常识的战略，往往也是致命的陷阱。

在2月27号，哈佛商业评论（HBR）联合顶级智库对超过800家上市公司的财报跟AI应用深度进行了长周期追踪，得出了一个极其反直觉的结论。

什么呢？

行业的AI自动化潜力，跟行业的利润率增长之间，呈现零相关。

什么意思呢？

那些被认为最容易被AI替代的行业，比如说基础软件、内容外包、翻译、教育，在用上AI提升效率后，利润不仅没有暴增，反而普遍陷入了停滞，甚至萎缩。

这是为什么呢？

今天，我们来把这个违背常识的底层逻辑，彻底扒开，来看看为什么明明用AI提升了效率，企业却越来越不赚钱？

02

在经典的商业战略理论中，迈克尔·波特提出了一个振聋发聩的警告：运营效益不是战略。

什么意思呢？

比如说当我们引入AI工具把处理订单数据的时间缩短了30%，写一个广告脚本的时间缩短了一半，我们确实提升了运营效益。

但问题在于，这样的提升不是独有的，而是共同的，其他企业买个API接口，甚至直接用免费AI，也能瞬间获得同样的效益。

所以，当整个行业的效率底线被AI拉平后，这部分效率提升的“成本红利”会流向哪里呢？

答案是：它不会留在企业的利润表上，而是会迅速转化为全行业的价格战子弹，最终全部让渡给消费者。

HBR在研究中提出了一个非常有意思的隐喻，我称它为“照相机陷阱”。

讲的什么呢？

在照相机刚刚发明的的时候，传统的肖像画家面临失业危机，有一些“聪明”的画家想到了一个降本增效的办法。

他们先用照相机把客人拍下来，然后对着底片快速临摹。

这样一来，画画的速度提升了三倍，他们以为自己能赚大钱了。

但结果呢？他们还是破产了。

因为照相机不仅提升了画画的效率，更要命的是，它把“记录人像”这个需求彻底大宗商品化了。

当街头随便一个人按下快门就能得到完美人像的时候，顾客凭什么还要为你的画作，哪怕画得很快，去买单呢？而且价格更贵？

今天，无数个企业正在成为那个“拿着相机画画的画家”，你用AI批量生成短视频脚本、我用AI写标准代码、他用AI做活动策划……

大家只是把旧有流程跑得更快，但交付给客户的价值形态没有任何改变。

那么，当因为AI带来的“快跟便宜”成为全行业的标配的时候，效率就不再是护城河，而是绞肉机。

03

我们来看全球商业市场中，面对AI冲击走向两个极端的企业案例。

以曾经的明星教育科技公司Chegg跟大量的传统翻译、代写的SaaS平台为例。

在AI爆发后，这些平台的本能反应是“接入AI，让我们的翻译跟搜题速度更快、成本更低”。

他们确实做到了降本，但下场极其惨烈，Chegg在极短时间内市值蒸发超过一半。

为什么？

因为他们提供的核心价值，“把一种语言变成另一种语言”或者是“给出一个题目的标准答案”，已经被AI变成了一种大宗商品。

消费者会发现，我可以直接免费问大模型，为什么要付钱给你这个加了一层壳的中间商？

他们输就输在，试图用AI去捍卫一个正在消失的价值池，并没有给自己的业务带来质的改变。

那我们再来看另一个案例。

全球“先买后付”的支付巨头Klarna，他们在2024年接入了OpenAI，打造了AI客服团队。

当然，如果按照今天很多也用上AI客服的企业来说，它无非就是一个智能陪聊跟初步筛选器，前置到入口处，代替人工挡掉客户的初级问题。

如果客户有更难的问题，还需要反复的转人工。

但Klarna没有这么做，他们直接让AI客服接管了支付领域最核心、也是人类客服最头疼的问题“退款纠纷”，并且获得了极大的成功，用户重复咨询率下降了25%，同时，复购转化率也在提升。

我们看到这个结果的时候，是极度不相信的，认为这是假的。

因为，连人类客服都扯不清的退货纠纷，凭什么AI能轻松解决，还能让客户体验更好？难道AI比人更有共情能力吗？

后面，我们查询了大量资料，跟Klarna的客服直接进行了对话，各位知道AI赢在哪里吗？

恰恰就是在“退款跟账单争议”这个特定场景下，我们去体验这个流程发现，在真实的业务场景中，客户根本不需要什么共情，客户要的是确定性，是你赶紧把钱给我退了！

越早一秒退款，客户的满意度就越高。

我们来看看真实的业务颗粒度发生了什么改变。

Klarna的团队告诉我们，人类客服处理退款争议的时候，平均一单至少需要11分钟的时间。

因为客户找到客服要求退款的时候，一般都是带着情绪来的，人类客服需要安抚情绪，然后切出聊天框，登录物流系统查运单，再登录商家的后台查退货政策，最后再切回Klarna的财务系统去冻结账单。

这个跨系统的核对极其繁琐，人类因为担心出错，要处理得仔仔细细，每个数据跟金额都要一一核对，还要去询问跟安抚等待中的客户。

一旦查询时间过长，或者是客户等得太久，他的流失率就会指数级上升。

那么，Klarna用上AI之后发生了什么？

他们没有把AI作为一个聊天客服来用，而是作为了一个确认跟执行退款操作的智能体。

当用户要求退款的时候，AI会在毫秒级时间里查询订单，调用物流数据确认包裹已揽收，调用商家数据确认符合退货政策，然后，直接在底层财务系统打上记录去退款。

完成一单退款，被缩短到了只需要2分钟。

AI不去跟你争辩，不带有任何情绪，更不会内耗，它用极高的效率，清除了客户对于退款的焦虑。

所以，当消费者发现，他们在别的支付平台处理退货的时候，要等待，要不厌其烦回答各种问题，提供证据的时候，Klarna2分钟就把钱退回来了，他们对这个支付平台的信任度自然就提高了。

这就是AI的另一种价值重塑，企业没有把AI当作更便宜的客服外包，而是梳理了业务痛点，把AI作为底层的执行器去重塑了客户的信任价值。

04

当然，我们今天讲别人的故事，本质上是为了启发我们自己。

在这个技术的大航海时代，我们每一家公司，每一个岗位当然需要拥抱AI，但不是局限在用AI去优化我们的过去，而是要思考怎么用AI去解锁我们原本做不到的未来。

我们可以顺着两个方向去思考。

第一是寻找新的痛点。

比如说当写视频文案、查资料、标准设计因为AI变得免费跟高效的时候，客户的痛点一定会发生转移。

我们就要问自己，那客户现在面临的新痛点是什么？

像在6.0AI版本的单仁牛商系统班课程里，我们就提到了当AI免费生成了海量的垃圾信息后，用户的新痛点就是“辨别真伪跟决策焦虑”。

所以，这个时候就不是用AI去输出千篇一律的普通内容了，而是梳理全域营销的体系，用我们的专业知识、私有客户案例、创始人IP形象结合AI，去打造品牌的知识厚度跟可视化的形象，帮用户做对比，给决策，去进入用户的心智。

卖信息不值钱了，卖“确定性”才值钱。

第二就是提高AI素养，培养深度使用AI的能力。

千万不要以为用上AI大模型，我们的企业就数字化了。

通用大模型是全人类的基础设施，它不是某一个企业的护城河。

我们在前几期的单仁行一直在强调一件事，用上AI只是一个开始，只是你未来的资格，但应该把AI放到哪个工作环节里？怎么深度调用AI，怎么植入到AI搜索入口成为推荐，才是有难度，有价值的事。

真正的壁垒，是我们企业在过去几十年里积累的知识跟数据，比如那些躺在电脑里的项目复盘、那些老销售脑子里的行业知识、客户资料、那些供应链里独一无二的参数、那些企业独有的能力、卖点跟客户案例，把这些私有数据跟AI结合，比如说放到文思子牙的企业专属知识库里进行训练，这样打磨出的垂直领域的专属AI，才真正有效。

别人能买到AI，但买不到你的行业智慧。

当然，单仁牛商未来不只有玄琨GEO跟文思子牙专业营销AI的系统跟工具，我们还会提供更多的AI服务，包括每个企业深度调用AI的服务跟AI agent的执行能力。

我相信，未来的商业世界会有两个不同的公司，一种是用AI把自己变得越来越便宜，最终被卷死在红海里，他们真的就是死于降本。

另一种是用AI重新定义了自己，成为行业的新标准，他们一定会活于重塑，主要是重塑客户的价值。

责任编辑 | 罗英凡

图片均来源于AI

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