夜雨聆风
企业Ai落地,该从哪里下手?
最近发现大家都在学 AI，但我发现一个问题：很多企业学了很多工具，却没有真正把 AI 用进自己的业务重构里。
先做个自我介绍哈。
我是叶建周，大家都叫我”周周”，我在江苏常州，山顶 1608 号。
我最早在百度做过两年销售，后来第一次创业，做了 5 年互联网钢铁贸易。
我们 90% 的客户都来自线上，所以我对线上获客、销售转化、客户运营这些事情，也算是在一线摸爬滚打过。
我这个人也比较爱折腾哈。
GPT 刚出来不久，我就开始研究 AI。
从一开始研究扣子智能体，到后来用小龙虾 AI，再到现在用语音口述，让 AI 帮我写代码，也就是大家最近经常听到的 vibe coding。
所以在我自己的公司里，我也做了很多业务场景的 AI 化。
我们自己搭建了一个智能体平台，都是公司的数字员工。其实你要是能梳理出自己行业的高频刚需场景，这个平台是可以赋能同行的。
我们也用 AI 做了自己的培训网站，从来没写过代码也不要紧，只要懂业务，有知识库，会问就可以了。
这个过程也经历了很多阶段。
今天想和大家分享：企业 AI 落地，到底会经历哪些过程。
我自己实践下来，发现企业做 AI 落地，一般会先遇到三个很典型的问题。
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■ 一、第一个问题：经验在人脑里，无法复制
很多公司其实不是没有经验。
老板很有经验，老员工很有经验，销冠很有经验，但是这些经验都在人的脑子里。
老员工知道怎么处理问题，但是新人很难学会。
销冠知道怎么成交，但是他的沟通话术、判断逻辑、客户异议处理，没有真正沉淀下来。
所以很多公司做了很多年，最值钱的东西还是靠人记着。
一旦这个人离开，很多经验也就跟着断掉了。
这个问题我觉得特别关键。
企业最大的浪费，不是没有经验，而是经验没有沉淀成组织资产。
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■ 二、第二个问题：数据散，统计分析很困难
这个很多老板应该会有感觉。
公司每天都有财务数据、销售数据、客户数据、订单数据、库存数据、运营数据。
但是这些数据往往散在不同的系统里、表格里，散在不同的人手里，甚至散在微信聊天记录里。
老板想看利润，要等财务整理。
想看回款，要问销售。
想看客户转化，要翻表格。
想看这个月哪个渠道效果好，可能还得让员工重新统计。
很多时候，不是公司没有数据，而是数据没有被整理成一个可以分析、可以决策的系统。
所以老板真正需要的，不是一张表。
而是一套能够随时看到经营状态的数据系统。
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■ 三、第三个问题：大量重复性、标准化的工作，占用了员工太多时间
比如每天复制粘贴资料。
整理客户信息，写日报周报，做会议纪要，给客户出方案，整理报价单。
反复回答客户类似的问题。
反复改文案、做表格、汇总数据。
这些事情难吗？其实不难。
但是它很耗时间，也很耗精力，而且还容易出错。
很多员工一天忙忙碌碌，做了很多事情，但真正高价值的思考反而很少。
所以 AI 落地最先释放的，往往不是最高难度的工作。
而是这些大量重复、标准化、低价值消耗的工作。
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这三个问题看起来不一样。
一个是经验没沉淀。
一个是数据没打通。
一个是重复工作太多。
但背后其实都指向同一件事：企业还没有把自己的经验、数据和流程，变成 AI 可以理解、可以调用、可以执行的资产。
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■ 四、企业 AI 用不好的核心，就两个原因
所以我一直有一个观点。
企业 AI 用不好的原因，核心只有两个。
第一个，是你不懂 AI。
也就是不懂怎么正确提问，不懂怎么把问题拆清楚，不懂怎么让 AI 按你的目标去工作。
第二个，是 AI 不懂你。
也就是 AI 没有你的企业数据，不懂你的产品、客户、流程、案例和业务经验。
因为如果 AI 不懂你，它再聪明，也只能给你通用答案。
所以一家公司想要未来做 AI 业务重构，必须先拥有自己的私有数据资产。
这个话听起来有点大，我换个简单的说法。
如果 AI 不懂你的产品，不懂你的客户，不懂你的流程，不懂你的案例，不懂你的成交话术，它给你的答案一定是通用的。
通用答案看起来很对，但很难真正帮你解决公司里的具体问题。
但是如果 AI 能够接入你的产品资料、客户问题、销售话术、成交案例、业务流程、财务数据、运营数据。
这个时候，它才开始真正懂你的公司。
也只有这个时候，AI 才有可能从一个聊天工具，变成能帮你干活的助手。
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■ 五、AI 应用的金字塔模型
我给大家讲一个 AI 应用的金字塔模型。
最底层，是大模型和工具。
比如豆包、通义、Kimi、ChatGPT，这些属于大模型。
比如最近比较火的小龙虾、爱马仕、Codex、Claude Code，这些更偏向应用工具或者智能体工具。
这一层，决定的是 AI 能力的基础上限和执行效率。
模型越强，工具越好，能做的事情就越多，执行起来也越快。
我接触不少老板喜欢在这层省钱，想用便宜点的模型工具。
其实我想说，如果你真的能花更多的钱在大模型和工具上，你赚回来的钱或节约出来的人力成本，远远超过花在大模型上。
但是这一层不是你的核心壁垒。
因为大模型大家都能用，工具和模型大家也都可以用。
再往上一层，是私有数据（知识库）。
也就是你公司自己的产品、客户、流程、案例、知识、经验。
这一层，决定的是 AI 回答的专业度和贴合度，也决定了 AI 是在讲通用知识，还是在真正围绕你的业务给答案。
再往上，是技能。
什么叫技能？就是把一些高频、重复、标准化的动作，变成一套固定流程，让 AI 可以随时调用。
比如客户资料整理，是一个技能。
比如销售跟进总结，是一个技能。
比如会议纪要生成，是一个技能。
比如私域内容生成，也是一个技能。
这一层，决定的是 AI 能不能稳定地帮你干活。
不是每次都重新问一遍，而是把做事的方法沉淀下来，形成可复用的工作流。
最上面，才是提问能力。
也就是你能不能问出一个好问题。
这一层，决定的是任务启动质量。
你能不能把背景讲清楚，把目标讲清楚，把标准讲清楚，把你想要的结果讲清楚。
所以总结下来，企业 AI 落地，更重要的是第二层，私有数据。
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■ 六、第一步：完善知识库
那具体怎么做呢？
我觉得第一步，是完善知识库。
知识库解决的是什么问题？
就是把老板、老员工、销冠、优秀员工脑子里的经验，变成公司可以反复调用的资产。
比如产品知识库，客户问题库，销售话术库，成交案例库，新人培训库，内部 SOP 库，常见问题库。
这些东西过去可能散在微信群里、文档里、员工脑子里。
但是一旦把它沉淀成知识库，AI 就可以基于这些内容去回答问题、培训新人、辅助销售、写短视频文案、私域文案、公众号文案等等一切需要。
比如新人刚进公司，不懂产品，他可以先问 AI。
客户问了一个问题，销售不知道怎么回答，可以让 AI 根据公司的知识库生成回复。
老板以前反复讲过很多遍的东西，也可以沉淀下来，让 AI 去回答。
所以知识库不是资料夹，知识库是公司未来 AI 系统的第二大脑。
过去没有 AI 的时候，提炼和沉淀这些数据资产，其实是一座大山。
这也是大多数企业数据资产不完善的核心原因。
因为整理资料、提炼经验、归纳话术、沉淀流程，都需要大量时间和人工。
很多老板知道这件事重要，但一直没有人做，也很难长期坚持。
但是现在有了 AI，提炼和沉淀经验，变得相对简单很多。
比如一段录音，AI 可以帮你整理成纪要。
一次客户沟通，AI 可以帮你提炼客户需求。
一个老员工的经验，AI 可以帮你整理成 SOP。
一段销售对话，AI 可以帮你提炼成话术库。
这里面的方法，后面有机会我可以和大家再细说。
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■ 七、第二步：数据分析、预警和辅助决策
这一板块的核心，是把公司每天产生的数据集中起来，让 AI 能够参与分析。
这里的数据载体工具，可以是飞书/钉钉多维表格。
也可以是你公司原来的业务系统，再接入一个数据集成平台。
如果你的场景，是同事之间要在同一张表上协同处理数据。
比如销售改客户跟进，财务看回款，运营看数据，老板看结果。
同时还希望不同的人看到不同的数据，修改不同的字段，甚至触发一些自动化流程。
这种场景，我就非常推荐用多维表格。
因为它可以在一张表里设置不同权限。
每个人只处理自己该处理的数据。
同时大家又是在同一个系统里协同，不用一份表传来传去。
后面还可以接自动化流程，比如数据变化以后自动提醒、自动汇总、自动打标签，每一列表可以都自带 AI 功能。
比如财务数据、销售报表、库存、回款、利润这些经营数据。
比如客户成交数据、客户跟进数据、复购数据这些客户数据。
比如线上运营数据、渠道投放数据、转化率这些运营数据。
以前这些数据，可能在不同表格里，也可能在不同系统里。
老板想看一个结果，还要等员工整理。
但如果这些数据能够通过多维表格，或者公司系统的集成平台统一起来，AI 就可以帮你做分析。
它可以把复杂的数据，生成老板能快速看懂的可视化仪表盘。
比如今天销售额怎么样。
这个月回款有没有低于预期。
哪个渠道转化率下降了。
哪个客户长期没有跟进。
哪一项成本突然变高了。
这些都可以通过仪表盘快速看到。
更重要的是，还可以设立标准警戒线。
比如回款低于某个比例，AI 自动提醒相关人员。
比如销售转化率连续下降，AI 自动预警。
比如某个运营数据异常波动，AI 自动提示老板。
甚至 AI 还可以根据历史数据和当前情况，给出初步的分析原因和决策建议。
所以这一步真正要解决的，是让老板不再只靠人汇报，而是让 AI 基于数据，帮你看经营、看风险、看决策。
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■ 八、第三步：找场景，把重复工作做成 AI 自动化工作流
接下来很关键的一步，就是回到公司内部找场景。
找什么场景？
就是那些大量重复、标准化、流程清楚、每天都有人在做的事情。
这些场景，最适合先做 AI 自动化工作流。
比如招聘自动化工作流。
从岗位 JD 生成、简历初筛、候选人信息整理，到面试问题生成、面试纪要整理，都可以让 AI 参与。
比如图片/视频生成和自动化工作流。
从选题、脚本、文案、图片、视频自动化生成，自动化发布到小红书、抖音、视频号这些平台目前我们也跑通了，在测稳定性，看看会不会风控提醒。
还有比如自动化私域内容生成。
根据产品资料、客户问题、成交案例和用户画像，AI 可以自动生成朋友圈文案、社群话术、客户跟进内容和私域活动预热文案。
比如自动化数据登记。
员工不用反复复制粘贴，可以通过表单、语音、聊天记录，把数据自动进入系统。
比如客户资料自动整理。
客户聊了什么，需求是什么，预算多少，意向强不强，AI 可以先帮销售整理出来。
比如会议录音自动生成纪要。
开完会以后，AI 自动整理重点、结论、负责人和待办事项。
比如沟通内容自动提炼成方案。
客户提了很多零散需求，AI 可以帮你整理成一份清晰的方案框架。
比如我口述一个想法，AI 自动整理成文档。
因为我们很多时候会有瞬间来的灵感，没地方记录。
这个时候用语音说出来，AI 就可以帮你整理成方案、通知、制度或者课程内容。
比如销售跟进完客户，AI 自动总结客户需求。
运营每天的数据，AI 自动生成分析报告。
这些场景单独看都不复杂。
但是一旦把它们串起来，做成 AI 自动化工作流，效率提升就会非常明显。
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■ 九、我自己的两个习惯
这些事情，其实现在都可以做。
我自己现在就有两个很重要的习惯。
第一个，我会随时录音。
录完以后，我会让 AI 自动整理成方案、纪要或者待办事项。
以前开完会，谈完事，很多东西靠记忆。
现在开完会，AI 会帮我把重点、结论、行动项整理出来。
做任何项目，或者备课，都给我省了好多事。
第二个，我和 AI 对话，基本上都是语音输入。
原因很简单，语音比打字更接近真实思考。
很多想法如果让我打字，我可能懒得写，也写不完整。
但是我可以边走边说，边开车边说，边复盘边说。
说完以后，AI 帮我整理成文字、方案、任务，甚至变成我的知识库。
这里推荐一下：笔记本电脑推荐用微信输入法，台式电脑可以买个一百多的讯飞鼠标，语音识别的精准度非常高，效率也高了很多。
所以我现在越来越觉得，未来每个人、每家公司，都应该重视每天发生的重要沟通。
因为这些沟通不是闲聊。
它们其实都是数据资产。
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■ 十、总结一下
我今天重点分享了其中最关键的三个板块。
第一个，是建知识库。
把企业经验、产品资料、销售话术、客户问题等这些内容沉淀下来。
第二个，是把关键数据接入 AI。
让 AI 帮你做数据分析、风险预警和辅助决策。
第三个，是回到公司内部找场景。
把那些大量重复、标准化、流程清楚的工作，做成 AI 自动化工作流。
所以——
知识库解决的是，AI 懂不懂你。
数据接入解决的是，AI 能不能帮你分析、预警和辅助决策。
找场景和自动化工作流解决的是，哪些重复工作可以先让 AI 帮你干。
今天分享这些，想让大家先建立一个意识。
未来企业之间的差距，不只是员工会不会用 AI。
而是老板有没有提前把公司的经验、流程和数据，沉淀成一套能被 AI 调用的数字资产。
谁先把这些资产沉淀下来，谁未来就更容易用 AI 重构自己的业务。
对了，再补充一个获客板块的，关于搜索优化GEO，就是你到豆包去搜索你自己的产品，优先推荐的是你的公司。
我们是每天在头条和搜狐等一些平台发布文章，文章也是用ai写的，文章的框架是ai喜欢的风格， 每天有 8条左右的询盘，目前都是手动发布的，
这点我觉得对于本地同城商家以及一些工厂的价值相对会高一些，
而且目前相对而言，获客成本比较低
企业 AI 落地其实有一个很清晰的过程。
就像上面这张图里讲的，他是一套系统工程
这里面最重要的，其实是第一步。
就是一号位要足够重视，并且身先士卒。
老板自己要先用起来，先把 AI 放进自己的工作里，先带着公司去找场景。
如果一号位只是喊一句“你们去研究一下 AI”，下面大概率很难真正落地。
因为 AI 落地不是一个员工兴趣小组，而是企业经营方式的一次升级。
甚至很多时候，你已经找到了应用场景，也做出了一些 AI 化的流程，但员工就是不用。
表面上大家都说好，实际工作里还是按老办法来。
这里面就会涉及到组织推动和机制设计。
所以我觉得，企业AI 落地，不一定一开始就全公司铺开。
可以先从一个部门、一个岗位、一个高频场景开始。
有点像先建一个“实验田” “深圳特区“。
先把这个小场景跑通，跑出效果，跑出案例，再复制到其他部门。
同时配合一些机制，比如谁用 AI 提效明显，就做成标杆；哪个场景 AI 化产生了结果，就给到奖励；哪些基础流程必须用，就形成统一要求。
这样 AI 才不是停留在老板口号里，而是真的进入公司的日常工作。
今天因为时间关系，我没有把所有步骤展开。
为什么我对这件事情感触比较深？
因为过去一年多，
我陆续在 4 家培训机构做了 16 场企业 AI 落地相关的分享。
每次分享完，都会有很多老板来问我：AI 到底怎么用进自己的公司里？
我发现一个很可惜的现象。
很多老板其实很愿意学 AI，也知道 AI 很重要。
大多数还停留在和豆包聊聊天，
我就觉得太可惜了。
因为他们公司里的很多场景，本来就已经可以 AI 化了。
只是还没有人告诉他们，可以把知识库、数据接入、场景自动化这些东西系统梳理出来降本升效。
再加上我自己心里一直有一个当老师的梦想。
所以我把自己这两年来在企业 AI 落地里的实践、踩坑和方法论，做了一次系统总结。
现在，我也把这件事作为自己的第二事业来做，并系统打磨出了企业 AI 全场景落地训练营。·
我也整理了一份我过去沉淀下来的一些数据框架。
里面包括知识库、财务管理、运营分析、询盘登记这些框架。
如果大家需要，可以加我哈。
我是周周，一个深度解锁企业 AI 落地的实践者，
感恩山顶会，感谢大家💗