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數(shù)字化轉(zhuǎn)型不是技術(shù)升級(jí)，而是業(yè)務(wù)重構(gòu)。本文提出“明確轉(zhuǎn)型核心 + 找準(zhǔn) AI Agent 場(chǎng)景”這一公式，幫助企業(yè)實(shí)現(xiàn)資源、效率與業(yè)績(jī)的三重躍遷。從組織認(rèn)知到場(chǎng)景落地，這是一份面向未來(lái)的實(shí)戰(zhàn)指南。

10倍資源拓展*10倍效率提升*10倍業(yè)績(jī)達(dá)成，想想都刺激！

如何達(dá)成，主要是兩方面。

一是，要明確數(shù)字化轉(zhuǎn)型的核心，不要盲目的為數(shù)字化而數(shù)字化。首先是意識(shí)的轉(zhuǎn)型、其次是機(jī)制的轉(zhuǎn)型、最后是工具的轉(zhuǎn)型。用傳統(tǒng)的思維模式、受外部輿論挾持，盲目地推進(jìn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型，只能是勞民傷財(cái)、南轅北轍。

二是，真正利用好大模型的賦能，但不是拿著大模型的錘子去找應(yīng)用場(chǎng)景的釘子。一定要要跨過(guò)大模型應(yīng)用的4個(gè)坑，找到真正的需要AIgent的場(chǎng)景。

什么是剛需場(chǎng)景（高頻、重復(fù)、繁瑣的事情并且可以得到業(yè)務(wù)持續(xù)反饋的場(chǎng)景）？什么是坑（1、2、3、4）？后面會(huì)詳細(xì)展開(kāi)。

數(shù)字化轉(zhuǎn)型是一個(gè)公司自上而下的事情，不是一個(gè)具體上什么系統(tǒng)的事情。數(shù)字化轉(zhuǎn)型的本質(zhì)不僅僅是技術(shù)的升級(jí)換代，而是企業(yè)戰(zhàn)略思維、組織形態(tài)和商業(yè)邏輯的重構(gòu)，要去做流程再造，去做模式的再造，也做組織的再造。

一、數(shù)字化轉(zhuǎn)型的核心

其中核心的核心包括5個(gè)。

第一個(gè)是以客戶(hù)為中心，為10倍業(yè)績(jī)打下基礎(chǔ)。這意味著所有業(yè)務(wù)流程和運(yùn)營(yíng)模式的設(shè)計(jì)都要圍繞客戶(hù)需求展開(kāi)。但實(shí)現(xiàn)“以客戶(hù)為中心”最基本的前提是：你必須要知道你的客戶(hù)是誰(shuí)，以及他們真正需要什么。

以全球領(lǐng)先的快時(shí)尚零售巨頭（如優(yōu)衣庫(kù)或Zara） 為例。他們擁有龐大的線(xiàn)下門(mén)店網(wǎng)絡(luò)和強(qiáng)大的品牌效應(yīng)，看似“不愁賣(mài)”。但他們?yōu)槭裁闯掷m(xù)投入巨資建設(shè)強(qiáng)大的會(huì)員體系和數(shù)字化平臺(tái)（如APP、小程序）？為什么優(yōu)衣庫(kù)會(huì)精心設(shè)計(jì)其“掌上旗艦店”，鼓勵(lì)用戶(hù)注冊(cè)會(huì)員、提供偏好信息？為什么Zara能實(shí)現(xiàn)“小批量、多批次、快速迭代”的生產(chǎn)模式？

核心目的就在于深度觸達(dá)和識(shí)別客戶(hù)。 他們不僅僅滿(mǎn)足于知道產(chǎn)品賣(mài)出去了，更要精準(zhǔn)知道：誰(shuí)買(mǎi)了（用戶(hù)畫(huà)像：年齡、地域、消費(fèi)能力、風(fēng)格偏好）？在什么場(chǎng)景下 買(mǎi)的（線(xiàn)上/線(xiàn)下、搭配了什么）？為什么買(mǎi)（被哪類(lèi)設(shè)計(jì)、促銷(xiāo)或內(nèi)容打動(dòng)）？后續(xù)反饋如何（評(píng)價(jià)、退貨原因）？

通過(guò)構(gòu)建這種深度的客戶(hù)認(rèn)知，企業(yè)才能實(shí)現(xiàn)：

精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)與服務(wù)、敏捷的產(chǎn)品開(kāi)發(fā)與供應(yīng)鏈優(yōu)化、構(gòu)建直接客戶(hù)關(guān)系，抵御渠道風(fēng)，并創(chuàng)造超越交易的體驗(yàn)， 提供基于個(gè)人偏好的增值服務(wù)。

試想，如果連客戶(hù)的基本畫(huà)像和行為偏好都模糊不清，所謂的“以客戶(hù)為中心”只能是一句空洞的口號(hào)。深度、動(dòng)態(tài)的客戶(hù)洞察，是以客戶(hù)為中心數(shù)字化轉(zhuǎn)型的基石。

第二個(gè)是打造以數(shù)據(jù)為驅(qū)動(dòng)的核心產(chǎn)品，10倍效率提升的重要基石。這要求建立實(shí)時(shí)決策引擎，將數(shù)據(jù)分析轉(zhuǎn)化為商業(yè)動(dòng)作。

這其中很重要的就是如何搭建我們的產(chǎn)品，注意，我們不要做項(xiàng)目，而要做產(chǎn)品。項(xiàng)目最終都會(huì)無(wú)人問(wèn)津，產(chǎn)品是會(huì)融入業(yè)務(wù)，是會(huì)取代業(yè)務(wù)的環(huán)節(jié)和工作的。

另外，需要注意的是，產(chǎn)品上線(xiàn)后，產(chǎn)品的使用率、滿(mǎn)意度的考察，非常關(guān)鍵，這是推進(jìn)業(yè)務(wù)和提升產(chǎn)品的重要抓手。

以數(shù)據(jù)為驅(qū)動(dòng)，這意味著任何關(guān)鍵決策——無(wú)論是新產(chǎn)品開(kāi)發(fā)方向、營(yíng)銷(xiāo)活動(dòng)策劃、促銷(xiāo)力度與范圍、渠道資源投放、供應(yīng)鏈優(yōu)化，還是門(mén)店選址與運(yùn)營(yíng)效率提升——都必須有堅(jiān)實(shí)的數(shù)據(jù)分析作為支撐和驅(qū)動(dòng)，而非僅憑經(jīng)驗(yàn)或直覺(jué)。

傳統(tǒng)零售巨頭沃爾瑪?shù)?#8221;颶風(fēng)預(yù)測(cè)模型”更具戲劇性，通過(guò)分析收銀數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)，颶風(fēng)來(lái)臨前24小時(shí)，手電筒與蛋撻銷(xiāo)量呈現(xiàn)0.89的強(qiáng)相關(guān)性，據(jù)此調(diào)整應(yīng)急商品組合策略，單次颶風(fēng)季額外創(chuàng)造1200萬(wàn)美元營(yíng)收。

這些案例印證：真正的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)不是事后分析，而是構(gòu)建”感知-決策-執(zhí)行”的實(shí)時(shí)閉環(huán)。

第三個(gè)是核心是構(gòu)建開(kāi)放協(xié)同的生態(tài)，實(shí)現(xiàn)10倍資源互補(bǔ)。因?yàn)樯疃确?wù)客戶(hù)必然涉及多樣且復(fù)雜的需求，單靠企業(yè)自身難以全面滿(mǎn)足。

通過(guò)主動(dòng)整合外部合作伙伴的資源與能力（如華為的“1+8+N”全場(chǎng)景智慧生活生態(tài)，連接豐富的硬件與軟件服務(wù)商），企業(yè)能夠?yàn)榭蛻?hù)提供遠(yuǎn)超自身邊界的、無(wú)縫銜接的一站式解決方案和卓越體驗(yàn)。

這不僅極大地提升了客戶(hù)滿(mǎn)意度和粘性，更能共同創(chuàng)造增量?jī)r(jià)值，形成難以模仿的競(jìng)爭(zhēng)壁壘。因此，將生態(tài)構(gòu)建與管理能力視為數(shù)字化轉(zhuǎn)型的核心能力至關(guān)重要。

第四個(gè)是打造云組織資源，實(shí)現(xiàn)10倍資源擴(kuò)展。構(gòu)建‘云組織’能力——它能讓你突破固有邊界，實(shí)現(xiàn)超10倍資源的彈性拓展。

想想云計(jì)算的核心優(yōu)勢(shì)：按需取用、快速擴(kuò)展。組織資源管理同樣可以借鑒。固守傳統(tǒng)雇傭模式，意味著資源上限清晰可見(jiàn)，成本高企且難以應(yīng)對(duì)爆發(fā)式需求。而‘云組織’的精髓在于：你的核心團(tuán)隊(duì)是錨點(diǎn)，但你的資源池是整片市場(chǎng)。

舉個(gè)現(xiàn)實(shí)的例子： 我曾管理一支百人的IT團(tuán)隊(duì)。但我們的目標(biāo)不是再招九百人，而是把自己定位為一個(gè)‘千人級(jí)資源網(wǎng)絡(luò)’的核心節(jié)點(diǎn)。

那‘缺失’的九百人在哪？就在廣闊的市場(chǎng)生態(tài)里——無(wú)數(shù)的專(zhuān)業(yè)服務(wù)商、自由專(zhuān)家、創(chuàng)新工作室。我們主動(dòng)連接這些外部伙伴，深度了解他們的專(zhuān)長(zhǎng)與動(dòng)向。

數(shù)字化轉(zhuǎn)型，不僅是技術(shù)的升級(jí)，更是組織形態(tài)的重構(gòu)。構(gòu)建‘云組織’，就是讓你的企業(yè)具備在核心能力基礎(chǔ)上，按需調(diào)用海量市場(chǎng)資源的能力，實(shí)現(xiàn)真正的資源彈性與無(wú)限可能?！?/p>

第五個(gè)是AI賦能，實(shí)現(xiàn)10倍效率提升，這部分非常重要，下面單獨(dú)出來(lái)一個(gè)片段，重點(diǎn)介紹。

二、大模型賦能的避坑和提升

1、避坑

現(xiàn)在好多企業(yè)搞了幾年 AI，卻還是沒(méi)搞明白大模型在自身業(yè)務(wù)場(chǎng)景里到底能派上什么用場(chǎng)。我調(diào)研了幾十家企業(yè)，發(fā)現(xiàn)大模型在企業(yè)落地得經(jīng)歷四個(gè)階段。

剛接觸大模型那會(huì)，企業(yè)就像拿到了一把萬(wàn)能錘子，看啥都像釘子，恨不得馬上敲一敲。各種 AI 工具都想去試試，會(huì)議紀(jì)要、PPT 績(jī)效評(píng)語(yǔ)，甚至工程圖都想用大模型來(lái)畫(huà)，興奮得不行，感覺(jué)自己站在了時(shí)代的頂峰。

可到了第二個(gè)階段，問(wèn)題就來(lái)了。在實(shí)驗(yàn)室里，敲敲“釘子”好像啥都能搞定，可一到實(shí)際生產(chǎn)環(huán)節(jié)，就洋相百出。知識(shí)庫(kù)不準(zhǔn)，問(wèn)的問(wèn)題答非所問(wèn)，工作流半自動(dòng)半人工，大量返工，協(xié)同成本還更高。說(shuō)正確率有 90%，可那不對(duì)的 10%根本不知道在哪兒，還不如自己干。

接著進(jìn)入第三個(gè)階段，企業(yè)開(kāi)始面對(duì)現(xiàn)實(shí)里那些難搞的“釘子”，可手里的大模型這把“錘子”卻不太好用。好不容易識(shí)別出了業(yè)務(wù)關(guān)鍵點(diǎn)，知道哪些流程要自動(dòng)化，哪些環(huán)節(jié)重復(fù)率高，哪些知識(shí)能沉淀成私有庫(kù)，可大模型根本不懂公司的業(yè)務(wù)、部門(mén)術(shù)語(yǔ)，也不理解企業(yè)內(nèi)部語(yǔ)境。

想讓它智能審圖，它卻不識(shí)圖；想讓它優(yōu)化設(shè)計(jì)流程，又卡在提煉任務(wù)意圖這一關(guān)。這時(shí)候才明白，不是自己能力不行，是大模型這把“錘子”本來(lái)就不是為這么復(fù)雜的“釘子”設(shè)計(jì)的。

那怎么辦呢？就到了第四個(gè)階段，企業(yè)一邊敲“真釘子”，一邊造“好錘子”，這才是 AI 真正落地的時(shí)候。企業(yè)不再一味追求模型有多強(qiáng)，而是回到要解決什么具體問(wèn)題上。一邊識(shí)別真實(shí)高價(jià)值的場(chǎng)景，一邊不再指望靠一個(gè)大模型包打天下，而是圍繞業(yè)務(wù)需求做定制化模型訓(xùn)練，搭建知識(shí)庫(kù)，設(shè)定約束流程，打通數(shù)據(jù)入口。

但很多公司現(xiàn)在還停留在第一個(gè)階段，光喊口號(hào)。真正走到第四個(gè)階段的，才算是把 AI 當(dāng)成了生產(chǎn)力工具。別光看別人說(shuō) AI 重構(gòu)生產(chǎn)力，得想清楚自己要的是炫技的 AI，還是真正能用的 AI。

2、如何提升

那站在 2025 年下半年這個(gè)時(shí)間點(diǎn)，企業(yè)到底該怎么做才能讓大模型更容易落地、看到效果呢？

首先得搞清楚該做什么，也就是選對(duì)應(yīng)用場(chǎng)景。AI 能做的事兒很多，從流程優(yōu)化到業(yè)務(wù)創(chuàng)新，幾乎每個(gè)環(huán)節(jié)都能插一腳，但資源有限，必須選對(duì)需求。

第一階段最適合做的，就是那些重復(fù)性高、業(yè)務(wù)部門(mén)自己都不想做的工作。因?yàn)?AI 效果有不確定性，需要業(yè)務(wù)方持續(xù)配合打磨產(chǎn)品，如果業(yè)務(wù)方排斥、不愿意配合，項(xiàng)目基本就很難落地。

像會(huì)議紀(jì)要生成、合同審核、業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)整理和分析、數(shù)據(jù)報(bào)表生成、常見(jiàn)問(wèn)題回答等，這些高頻、耗時(shí)又重復(fù)的工作，就是很好的切入點(diǎn)。

最近美國(guó)硅谷有個(gè)“AI automation engineer”的崗位特別火，就是專(zhuān)門(mén)挖掘企業(yè)內(nèi)部這些重復(fù)性高、產(chǎn)出價(jià)值低又影響效率的工作場(chǎng)景，然后用 AI 自動(dòng)化工具和工作流優(yōu)化，讓員工從瑣碎事務(wù)中解脫出來(lái)。

怎么找到這些有價(jià)值的需求呢？有個(gè)簡(jiǎn)單辦法，讓集團(tuán)各部門(mén)梳理出最不愿意做、最花時(shí)間的重復(fù)性工作，IT 和科技部門(mén)匯總后，請(qǐng)專(zhuān)業(yè)團(tuán)隊(duì)做可行性評(píng)估，看看哪些能做且有效果，哪些暫時(shí)不適合。經(jīng)過(guò)幾輪商討和驗(yàn)證，篩選出真正值得做的場(chǎng)景，列個(gè)清單。

接下來(lái)是第二個(gè)問(wèn)題，這些智能體在哪用？一種方式是把智能體直接集成到現(xiàn)有的業(yè)務(wù)系統(tǒng)里，像 OA、ERP 等系統(tǒng)。這樣員工使用方便，不用額外學(xué)習(xí)或切換平臺(tái)，在熟悉的工作界面用 AI 工具，效率高。不過(guò)系統(tǒng)集成成本高，前期投入和改造周期長(zhǎng)，適合中后期逐步推進(jìn)。

另一種方式是搭建智能體門(mén)戶(hù)平臺(tái)，也就是智能體工作臺(tái)，員工通過(guò)統(tǒng)一入口按需選擇智能體工具。這種方式部署快、靈活性高，適合初期試點(diǎn)階段快速推進(jìn)驗(yàn)證。

除了員工使用，管理層也關(guān)心智能體的使用情況和日常決策，所以像宏觀(guān)指標(biāo)分析、可視化大屏和看板這些功能也很重要，既能實(shí)時(shí)呈現(xiàn)數(shù)據(jù)報(bào)表，讓智能體應(yīng)用效果一目了然，又能為后續(xù)資源投入和推廣決策提供數(shù)據(jù)支持。

第一階段落實(shí)好，就可以進(jìn)入第二階段，重點(diǎn)轉(zhuǎn)向更具深度應(yīng)用價(jià)值的智能體。

第三個(gè)問(wèn)題是，智能體多了該怎么管理。第一期可能只有十來(lái)個(gè)智能體，但隨著業(yè)務(wù)深入，很快集團(tuán)下的智能體可能達(dá)到幾十個(gè)、上百個(gè)甚至上千個(gè)同時(shí)運(yùn)行。

這時(shí)候權(quán)限怎么分、數(shù)據(jù)安全怎么保障、計(jì)算資源怎么彈性調(diào)配、怎么讓智能體不亂回復(fù)，都得提前規(guī)劃好，這就需要一個(gè)智能體中臺(tái)來(lái)統(tǒng)一管理所有智能體的生命周期、權(quán)限控制、數(shù)據(jù)安全、資源分配等。

企業(yè)要想讓大模型真正落地，就得一步一個(gè)腳印，從識(shí)別場(chǎng)景到選擇應(yīng)用方式，再到做好智能體管理，這樣才能讓大模型從“炫技”的工具變成真正的生產(chǎn)力。