做了两年AI落地，我总结了这7点思考

公众号已经有很长一段时间没更新了。

停更的这段时间，自己做了很多新事情，其中AI应用落地方面花的时间最多。

我做AI应用落地这块有些年头了，甚至可能是国内最早的一批人之一（2023年就开始研究AI应用落地），主要工作就是把模型"变成能干活的东西"，在企业内部进行落地。

什么意思呢？

大家平时用的ChatGPT、deepseek、豆包这些，你跟它聊天，它回答你，这叫"对话"。但对话不等于"干活"。

你让它帮你把一份杂乱的客户跟进记录整理成结构化的数据，你让它根据客户画像自动生成一套个性化的沟通话术，你让它把一篇内容自动改写成适合不同渠道分发的版本——这些才叫"干活"。

把模型从"能聊天"变成"能干活"，中间有大量的工作要做，这就是我这两年在踩坑、在实践的事情。

AI应用相关方面，我有些自己的思考，这里零零散散的思考和实践给大家做个分享：

01

分享的第一个思考，就是无论个人还是组织，都要构建一套自我演化的"人和AI的协同系统"。

为什么要强调"自我演化"？

因为AI这个事情，跟以往任何一次技术变革都不一样。以前你学一个工具，学会了就是学会了，比如你学会了用Excel，那三五年内你的技能是稳定的。但AI不是，AI是迭代的，是每周都在变化的，今天你刚摸清楚一个用法，下周它又升级了，又多了新能力。

所以你不能只是"学一个工具"，你要构建的是一个"系统"——一个能随着AI的进化而不断自我更新的协同系统。

对个人来说，这个系统是什么？

是你日常跟AI协作的一套工作流。你每天哪些事情交给AI做，哪些事情自己做，AI做完之后你怎么验收，怎么优化，怎么把AI的输出变成你自己的能力沉淀——这些组合在一起，就是你的"人+AI协同系统"。

对组织来说，就更复杂了。

一个企业里面，不同岗位的人跟AI的协作方式是不一样的。销售跟AI的协作，可能是AI帮他生成话术、总结沟通记录；运营跟AI的协作，可能是AI帮他分析数据、生成内容；客服跟AI的协作，可能是AI帮他处理常见问题、提取客户诉求。

你得把这些不同岗位的协作方式，梳理成一套完整的体系，然后这套体系还得能随着AI能力的升级而不断调整。

这就叫"自我演化"。

不能今天搭好了就不管了，那不叫系统，那叫一次性工程。真正的系统是活的，是会长大的。

02

分享的第二个思考，在目前这个AI智能时代，不要害怕AI会取代我们，也不要觉得AI很难，离我们很远，认为那不是我们普通人能做的事情。

你要试着去接触，去理解。

佛家说"触受生爱"，因为有了接触，才会有感受；有了感受，就会产生欲念。

这句话放在AI这件事上特别合适。很多人对AI的态度，还停留在"听说过，但没碰过"的阶段。你跟他聊AI，他说"我知道，很厉害"，但你问他用过没有，他说"没有，感觉挺难的"。

你没接触，就没有感受；没有感受，就不会产生兴趣；没有兴趣，就不会去深入；不深入，就永远觉得难，永远觉得离自己远。这是一个负循环。

反过来，你一旦接触了，哪怕只是下载一个豆包，问它一个最简单的问题，你都会有感受——"哦，原来它是这样的"。有了这个感受，你就会想知道更多，就会去试更多的东西，然后你会发现，它没你想的那么难。

我见过太多人，从"AI跟我没关系"到"我每天都在用AI干活"，中间只差一个开始。

所以第二步比第一步重要，开始用比纠结要不要学重要。

你不需要懂大模型的原理，不需要懂Transformer架构，不需要会写代码。你只需要做一件事：打开一个AI工具，把你的问题打进去，看看它怎么回答你。

这就是接触。

有了接触，后面的事情会自然发生。

03

分享的第三个思考。

很多之前就关注我的读者知道，我是做SaaS产品背景出身的，所以AI的到来，对软件的收费逻辑上的改变，我也有相应的想法。

传统软件时代，做出好产品就能赚钱，一套软件卖出去管一辈子。

这个时代的核心逻辑是什么？是"一次性交易"。你花几个月开发一个软件，然后把它打包卖给客户，卖出去就结束了，后面最多收点维护费。客户买的是"软件本身"，是一个工具，买回去之后怎么用是你的事。

订阅时代，做出让人离不开的产品就能赚钱，按年续费。

这个时代的核心逻辑变了，变成"持续服务"。你不再是一次性卖一个工具，而是持续提供一种服务。客户为什么愿意每年续费？因为你的产品已经融入了他的工作流程，他离不开你了。所以这个时代，产品不仅要"好用"，还要"让人离不开"。

Token时代，做出每一分成本都能产生价值的产品，才能赚到钱。

这个时代的逻辑又变了。AI产品的成本是动态的，每一次调用模型都在花钱，每一次token消耗都是成本。你的产品如果只是"好玩"但用户用完一次就不用了，那你每次调用的成本就收不回来。

所以你的产品必须让用户持续用、频繁用，而且每次用都能产生真实价值，这样你才能在每一次调用中赚取差价。

这是个很根本性的改变。

传统软件时代，成本是固定的，卖得越多利润越高；订阅时代，成本也是相对固定的，用户越多边际成本越低；但Token时代，成本是跟用量成正比的，用户用得越多你成本越高，你必须在每一次使用中都创造足够的价值来覆盖成本。

这让AI的创业者想要实现商业模式跑得通，变得更难了。

04

分享的第四个思考。

私域是各行各业90%的企业都要考虑去做的事情，到今天为止，这还是个维护客户关系，进行转化、复购的重要阵地。

但今年私域的运营思路，因为AI的出现，发生了很多根本性、彻底性的改变。

我们看今年企微推出的大圆AI、服务总结功能、面聊总结，都是给我们私域人的一个提醒。

什么提醒？

就是未来的私域运营将会被彻底改变。

我给大家梳理一下这个变化的三个阶段：

第一个阶段：依赖人。

这是过去几年的主流模式。私域运营靠的是人海战术，一个员工管几百个客户，每天手动发消息、手动跟进、手动记录。员工的能力参差不齐，好的员工转化率高，差的员工转化率低，一切取决于人。

这个阶段最大的问题是什么？是"规模化"和"质量"之间的矛盾。你想服务更多客户，就要加更多人；人多了，质量就难保证。

第二个阶段：人+AI协同。

这就是我们现在正处在的阶段。AI开始介入私域运营的各个环节：帮员工生成话术、帮员工总结沟通记录、帮员工分析客户画像、帮员工推荐下一步动作。

人还是核心，但人的效率被放大了。以前一个员工只能管200个客户，现在配合AI，可能能管500个，而且服务质量比以前还高。

但这个阶段也有限制——AI还是在"辅助"人，最终的决策和执行还是靠人。只要靠人，就有瓶颈。

第三个阶段：AI自动化运营。

这是未来的方向。AI不仅仅是辅助人，而是自己就能完成大量的运营动作：自动判断客户处于什么阶段、自动选择合适的内容推送、自动调整沟通策略、自动生成跟进计划，人只需要在关键节点做决策和审批。

到这个阶段，私域运营的效率会有一个质的飞跃。以前你觉得私域运营难，难在哪？难在"规模化"和"个性化"不可兼得。你要么服务很多人但都很粗糙，要么服务很精细但规模上不去。

AI自动化运营解决的就是这个问题——让规模化跟个性化同时实现。

所以如果你是做私域的，现在就要开始思考一个问题：当私域运营从"依赖人"走向"AI自动化运营"的时候，你的竞争力在哪里？

05

分享的第五个思考。

GEO的优化发展到今天已经成为每个企业不得不考虑的问题。

先解释一下什么是GEO。以前我们说SEO，是搜索引擎优化，让用户在百度、谷歌搜索的时候能搜到你。现在GEO是生成引擎优化，就是让用户在豆包、deepseek、Kimi这些AI平台搜索的时候，AI能提到你、推荐你。

GEO的优化不仅影响我们企业的获客问题，也还影响我们客户信任的构建问题。

怎么理解？

没AI平台之前，我们做私域，其中一个原因，私域是建立客户信任很重要的一个渠道。客户要了解你，要么看你的公众号、看你的朋友圈，要么直接跟你聊天。这些渠道你是可控的，你可以决定给客户看什么内容。

如今有了豆包、deepseek这些AI平台，让客户能信任的渠道增加了。

但你控制不了AI怎么说你。

客户在决策之前，很可能先去豆包问一句"XX品牌怎么样""XX公司靠谱吗"。AI会基于它能够获取到的公开信息，给你一个回答。

如果这些平台搜索到你的产品，信息是负面的，是与品牌主张不一致的，那么可想而知，会是对业务能产生一定负面影响的。

反过来，如果AI在回答用户问题的时候，能够提到你的品牌，而且说的是正面的、跟你的品牌主张一致的，那就相当于AI在帮你做背书。

这个背书的分量，比你自己发一百篇公众号文章都重。因为客户天然觉得AI是中立的，AI说的比你自己说的可信。

所以GEO这个事情，未来会越来越重要。它不是可选项，是必选项。

06

分享的第六个思考。

一个企业想要进行AI落地，赋能企业，就是要全盘考虑运营的AI自动化。

AI自动化的核心不是用好AI工具，而是以AI为起点去思考，全部的业务流程。

这句话怎么理解？

很多企业做AI落地，思路是这样的：先找一批AI工具，然后看看这些工具能用在哪些地方，能提效就提效，能替代就替代。

这个思路是错的。

为什么错？因为你是"从工具出发"去找场景，而不是"从业务出发"去找方案。从工具出发，你会陷入一个陷阱——你找到的永远都是那些"锦上添花"的场景，用AI也行，不用AI也行，提了一点点效，但本质上什么都没改变。

正确的思路是什么？

是忘掉工具，先回到你的业务本身。你把你的业务流程从头到尾拆解一遍，每一个环节都问自己一个问题：这个环节，如果以AI的能力来设计，应该是什么样的？

举个简单的例子。

你有一个客户跟进的流程，原来的流程是：客户进来 → 销售手动记录客户信息 → 销售凭经验判断客户意向 → 销售凭经验选择跟进策略 → 销售手动执行跟进 → 销售手动记录沟通内容 → 销售凭经验判断下一步动作。

如果你从AI的角度重新设计这个流程，它应该是这样的：客户进来 → AI自动提取客户信息并打标签 → AI基于标签分析客户意向 → AI推荐跟进策略 → 销售确认后执行 → AI自动记录沟通内容并总结 → AI推荐下一步动作。

看到区别了吗？

原来的流程，AI只是在某个环节"帮忙"。重新设计后的流程，整个流程是以AI的能力为核心重新构建的。

这就是"以AI为起点去思考全部的业务流程"的意思。

你不是在原来的流程上打补丁，你是在重新设计流程。这两个事情的本质完全不同。

07

AI时代的到来，公司业务经营，能数据化的地方，都尽量有数据化，这样一把手才能知道公司的具体情况。

这个数据不是指BI报表中的这种业务数据，也不是财务数据。

那是什么数据？

是颗粒度更细的运营过程数据。

BI报表告诉你的是"结果"——这个月营收多少、转化率多少、客户流失多少。这些数据有没有用？有用，但它只能告诉你"发生了什么"，不能告诉你"为什么发生"，更不能告诉你"怎么办"。

你想要知道为什么发生、怎么办，你需要的是更细的数据——每个员工每天跟多少客户沟通了、沟通了什么内容、客户的反馈是什么、每个客户处于什么阶段、每个环节的转化率是多少、哪些客户有流失风险、哪些客户有转介绍可能。

这些数据，传统方式是很难采集的。你让员工手动记录？不现实，要么不记，要么记得不准，要么记了也没人看。

但基于企微，一个门店想要知道真实运营的，颗粒度更细的数据，是很容易的。

因为企微本身就是一个天然的数据采集器。员工跟客户沟通的每一条消息、每一个通话、每一次文件传输，都在企微上留下痕迹。你只要把这些痕迹结构化地采集下来，就是最真实的运营数据。

然后基于颗粒度更细的原始数据，开发出更多的对于运营优化有价值的洞察，这个就是AI思路。

比如，你有了每个员工每天的沟通记录，AI就可以帮你分析：哪个员工的话术转化率高，高在哪里？哪个环节客户流失最多，为什么？哪个客户已经三天没跟进了，有流失风险？哪个客户的沟通内容里提到了"预算不够"，需要调整策略？

这些洞察，是BI报表给不了你的。

也能让我们形成正向反馈的做战略决策的一个很好的数据闭环。

什么闭环？

采集数据 → AI分析洞察 → 优化运营动作 → 产生新数据 → 再分析 → 再优化。这个循环转起来，你的运营效率就会持续提升，你的决策就会越来越精准。

这就叫数据闭环。

最后，希望这篇文章对你有启发。

来源 | 小飞哥笔记（ID：gh_c522412ef030）

作者 | 丰宪飞 ; 编辑 | 虾饺

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