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一天3款新车上市，造手机的都缄默了

内容来源：森马 / 巴拉巴拉企业 AI 转型深度加入者，森创启睿企业 AI 转型拭魅战总架构师星若的内容分享。责编? | ? 柒 ?排版? | 沐言第 9723篇深度好文 ：4934 ?| 17 分钟阅读商业思维条记君说：一家 3000 人的古板打扮企业，全员实现 AI 转型，你觉得靠什么？靠技术？靠预算？靠老板拍桌子？都不是。前段时间，条记侠 AI 十倍增长营请来了一位老师。她是森马和巴拉巴拉 AI 转型的深度加入者。她将森马的经验浓缩为 AI 转型下的企业乐成方程式：企业乐成 = AI 战略 × AI 组织能力。什么意思？技术是起点，但技术拉不开企业的差别。真正拉开差别的，是组织能力。森马的解法很是智慧：不拼算力，用 AI+RPA（机械人流程自动化）+BI（商业智能）的 " 农民式打法 "；不挖大牛，把现有员工培养成 AI 人才；不搞运动，花三个月做共识。今天这篇文章，是半天课程六分之一的精华，希望对你有所资助。许多人问我，森马 3000 人的组织做了全员 AI 转型，究竟是怎么做到的？其实没有什么神奇的秘诀。我们从 2022 年开始实验差别的模型在企业中做应用，走过的弯路很是多。但三年 1000 天下来，我们确实蹚出了一条路。我想用一句话来概括整个 AI 转型的焦点：企业乐成 = AI 战略 × AI 组织能力。围绕这个方程式，我们把森马的 AI 转型实践拆解为七个方面。一、战略认知：AI 转型的思想地基前几年，我们希望把 AI 做成一个降本提效的工具。这件事确实清晰可权衡，但我们发明，如果纯做降本提效，天花板很是低。以图片生成为例，第一年可能省 100 万，第二年 500 万，第三年 1000 万，就到天花板了。但如果用 AI 驱动业务的增长，它可以带来 1 个亿的增量、2 个亿的增量、5 个亿的增量 ... 它是没有天花板的。所以 2025 年，我们做了一个重要的判断：AI 是竞争领先的重要依托。二、战略咬合：AI 与业务的深度融合2025 年，我们做了一个很是大的业务决策：公司所有重要的业务战略，一定要跟 AI 战略咬合。好比品类立异，全部要跟 AI 技术做深度绑定，给到更好的商品。好比消费者体验，有没有步伐通过 AI 相关技术给消费者更好的购物体验？做更强的消费者洞察，基于消费者的生命周期做全链路的 LTV 运营。再好比运营效率，店肆运营、商品运营、渠道运营、流量运营的历程中，有没有通过 AI 技术手段去驱动业务增长？在业务场景的 AI 应用上，我们基本做到了全链路落地：智能研发、智能供应链、智能营销、智能视觉、智能商品运营、智能运营、智能人力资源、智能财务、智能客服、智能物流。分享几个我们内部的案例，已往，森马的直播供应受制于主播排班、时间和园地，深夜时段、长尾时段没有主播愿意播，也没有预算支撑。数字人接入之后，那些原本空白的时段被重新纳入了销售体系。所以这部分的增量，不是从原有真人直播的 GMV 里切出来的，是特别多做出来的那部分。新增一段直播时长，不再对应新增一位主播和一整套配套班组，长时段运营从 " 高追加本钱 " 酿成了 " 低边际本钱 "。去年，森马的数字人带来了几千万的销售增量，并且数字人的真实度很高，话术可以实时编辑，弹幕里数字人还没学到的问题，可以在知识库里增补，它下次就会了。现在优质的数字人已经进到货架电商平台公域，跟真人一样加入流量分派。除了直播，我们还用工具混剪生成视频，可以快速铺量。以前做短视频带货，内容产出是瓶颈，现在 AI 把这个瓶颈拆掉了，可以同时跑几十条内容，让数据来筛选哪条有效。在投流这块，我们实现了 24 小时实时出价。古板投流是人工调价，人不可能盯着数据 24 小时不睡觉，AI 可以。它实时监控投放数据，凭据转化情况自动调解出价战略，在流量低谷期降价、岑岭期加价，把同样的预算花在最有效的时间窗口里，投产比比去年提升了 10%。售后环节也一样。我们搭建了自动化事情流，处理天猫、京东、唯品会等平台的改地点、换尺码、退款等问题。数字员工 7 × 24 小时运转。目前我们有 94 台数字员工，累计运行已达 12 万人 / 天，折算下来相当于 545 人一年的事情量�Ａ碛幸桓龊苄〉�很典范的场景。有个客户一年投流用度 1000 多万，每个月平摊充值 100 万左右，这笔钱放在平台账户里不爆发利息，是死钱。厥后他们写了一个事情流，每天充值 3 万，按需增补，把资金占用降到最低，顺带提升了利息收益。这个场景自己不大，但它说明了一件事：AI+RPA 的价值，不可是替代人力，更是发明那些 " 人基础想不到去优化 " 的隐性本钱。许多企业觉得 AI 离自己很远，但其拭魅这种小场景的事情流，解决的就是最真实的业务痛点。三、组织包管：AI 转型的体制支撑1.AI 星火计划：三个要害角色我们内部有一个叫 "AI 星火计划 "，星星之火，可以燎原。在整个 AI 落地的历程中，有三个特别重要的角色。第一个角色是一号位一号位一定要躬身入局，力排众议。因为推 AI 的历程中，会有 100 个人跟你说 " 这个欠好用 "" 太贵了 "" 忙不过来 "。如果一号位自己没有坚定的战略决心，十个人讲他就摆荡了。一号位要做的就是在团队反响困难，能坚持 AI 的决心。第二个角色是 AIPM我们在每个团队都设了一个 AIPM 的角色，这个同事是经过筛选的，有很强的 AI 学习能力，在业务中有一定的影响力。他卖力推动整个部分的 AI 业务落地：以身作则，统筹内外资源，拉着技术开会，拉着业务的人开会，在内部做 AI 落地的共创会、案例分享会、激励落地、阶段性庆功。第三个角色是治理者 /HRBP（人力资源业务相助同伴）卖力组织人才、AI 人才盘点、思想建设、气氛营造、AI 牛人榜单，以及在历程中实时点赞。有时候群里一个员工发散地想到了一个 AI 的点子，HRBP 马上就带动勉励，气氛到位，这件事情才有可能传承下去。2. 共识先行，三个月不夸张组织惯性是企业 AI 落地历程中最难的部分。我们从开始启动到完成共识，或许历经了 3 个月左右的时间，一点都不夸张。共识不但仅是跟董事长做，包括所有业务的总经理层、所有业务的中层，甚至公司的下层，每一轮都做了好几轮共识会。利益是什么？共识先做到位了，后面的制度包管就会很顺利。全员热情都被点燃了，后面的推进就水到渠成了。在共识历程中，我们听到了很是多员工真实的声音：有人说 "AI 迭代太快了，是不是不必学了？等一段时间不学，后面就可以学新的了 "。有人说 "AI 欠好用，蜕化率太高了。"等等，这些差别的声音都要做共识，《孙子兵法》说，善用兵者，修道而保法，故能为胜败之政；这是一个思想统战的历程。关于内部差别的记挂，我们没有选择回避，做了 3 层要害的共识，从今天来看，这个是转型的重要前提。同时，我们也效劳了许多外部的客户，也有许多类似的情况，好比：有一个客服团队的卖力人，下属 100 人，他说 "AI 确实是个好趋势，但我评估了一下，这个软件有这个问题，那个软件有那个问题，我等软件成熟了再落地 "。什么叫成熟？什么叫好？怎么应用？没有一个特别清晰的标准。他就是不知道别的企业是怎么落的、怎么用的�Ａ碛幸桓龅晁猎擞�的卖力人跟我说：" 我有学 AI 的时间，活都干完了。"我问他：" 如果有一个软件需要你花两个星期学习，但它可以把你每天花 4 个小时的事情 3 分钟干完，你愿意学吗？"他说：" 真的有吗？" 我说有，我们企业就是这么落地的。他很是震惊，说如果真的有，他愿意花两个月去学。这些记挂如果不去跟员工相同，他们是不会告诉你实话的。四、技术基建：AI 落地的工具底座1.AI+RPA+BI，最低本钱的解决计划有个客户问我们一年或许消耗几多的算力，我给他报了一个数字，他很惊奇 " 为什么这么低？"因为我们的解决计划不是纯 AI，而是 AI+BI+RPA 的组合计划。我给各人讲一个治理学的经典案例。一个肥料厂老板说流水线上有空箱子的问题，问技术专家怎么解决。技术专家说要做一套智能分拣系统，研发要花许多钱。一个农民说：买个大功率电电扇往那一摆，空箱子一下就被吹倒了。许多企业的 AI 落地也是这样。我们不搞智能分拣系统，我们更像那个农民的计划：用最小的成原来解决问题。AI 的计划会涉及到 AI 的幻觉、宁静和不稳定，用影刀 RPA+AI 大模型 + 种种工具串联所有业务场景，让电脑自动化二手条记本 24 小时运转。2.IT 部分转型 AIBP 助力 AI 落地加速在转型历程中，我们的 IT 部分做了调解。IT 人员以 AIBP 的角色虚线融入到业务部分，以资助部分的技术落地，形成 20 支战队，资助 40 多个焦点场景的突破，并且买通数据孤岛，解决知识库沉淀和数据宁静问题。同时技术团队帮我们做了一站式 AI 智能体平台，通过 API 接了主流模型和工具，帮业务解决海内外大模型账号权限、使用、场景一键封装的问题。五、乐成模型：AI 转型的理论框架1. 铁三角模型AI 的厘革不但仅只是工具和技术的厘革，你还得知道业务场景究竟应该选什么工具，用正确的工具去做事情。但技术不会拉开企业之间的差别，虽然短期内可能有些企颐魅掌握更先进的工具，但从恒久来看未来所有的企业都会使用 AI 的工具，就像是今天所有的人都会使用条记本电脑办公一样。但许多企业的误区是：老板说 " 我要推 AI"，就直接采购工具，推技术落地直接把技术一号位酿成 AI 战略的指挥官，让他去落地。我们见过太多企业走这条路，上了许多的工具，流程没有变革，最后不了了之。为此，我们总结了一个企业 AI 转型乐成的铁三角模型：技术厘革 + 流程厘革 + 组织厘革。一个组织的乐成，一定是跨部分协同方法的乐成。要有业务 IT 一号位、技术一号位、HR 一号位，三位一体配合组成企业 AI 转型的组织能力。流程厘革是中间层。用正确的业务流程做正确的事。好比做趋势剖析，是不是先看全网数据，再看竞品数据，做消费者洞察，再整理，再开品？古板原有的流程是否适合现在 AI 新的时代？如果业务流程都没梳理清楚，流程不去做厘革，很难落地。协同的链路需要重构，这就像是一条高速公路，从两车道修成了四车道，效率大幅提升，但收费站没有变多，最终照旧会卡在收费站这里第三部分是组织厘革，也是最重要的。用正确的人做事。什么是正确的人？在 AI 时代，正确的人就是这个岗位的 AI 人才。我们一开始也想去外面招人，但你基础招不到，你能看得上的人，你也付不起人为；能付得起人为的人，过来之后还要培养，培养熟了过两天又被挖走了。所以我们的步伐是：培养公司的现有员工，把他们酿成公司的 AI 人才。因为他们更了解业务，只要增补工具认知，懂业务流程，效率会很是高。如果今天公司要去推 AI，实质上是组织厘革，要重构所有的业务流程，重构人才标准，甚至要重构许多的岗位。这不是一个技术的事，一定是一个组织作战能力的事。2. 人机协同三种模式一个组织的运行一定是以人为本的，人类的焦点是立异思维和决策能力。在已往，人做许多枯燥执行的操作，对应的是 PDCA 循环中 D 的环节。现在人的时间可以释放出来去做更多 PCA 的环节，做目标、计划、战略，做检检验收，做剖析复盘和迭代，去创立更高的价值。六、文化激励：AI 转型的土壤培育1. 文化先行首先公司有没有好的立异土壤很是重要，我们在这个历程中勉励员工去立异、去试错、去生长，要容纳 AI 前期也会出错。其次，我们说文化入眼入心，在前期的时候公司里随处贴着口号，楼上、走廊里、甚至茅厕里，全是 AI 相关的口号："AI 是挑战，更是机缘；未来已来，唯变稳定；把日复一日留给 AI，把日新月异交给自己。"我们也组织 AI 为主题的文化月，交流 AI 学习心得，举办知识技术角逐，开展种种 AI 文化运动。另外，我们在推进