企业应用AI的第一步,应该从这件事开始

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我接触人工智能以后，有很长一段时间其实是焦虑的。

每天打开手机，都有人告诉你AI又能写文章、做视频、分析数据，甚至开始自己完成工作。可一回到自己的公司，问题马上变得具体起来。

它到底怎么帮我赚钱？它到底能帮我的员工少做什么？

我做过了9年企业管理，公司人数最多的时候有30多人。那时我已经感觉到，管理的麻烦常常来自同一件事在不同的人、不同的部门之间重复发生。

2023年第一次接触AI，我被它的回答惊到了。现在回头看，那一代AI更像知识丰富的助手，会回答问题，却很难真正替你把系统的工作做完。

到了2025年，我在深圳看到同行已经把AI用在项目申报上，一个人可以同时跑多个项目。那一刻我既佩服又惭愧，因为我明明很早接触AI，却一直停留在看别人怎么用。

真正让我改变想法，是今年大年初八。

OpenClaw突然走红，我甚至花钱在淘宝上找人安装。但是，带来的结果让我很意外，我花了一个上午，完成了一份50万元补贴项目的申报材料。

以前这类工作可能要一个项目老师做两个星期，这次，我只给了AI一份文件要求和基础材料。

那一刻我确定的知道，AI开始从回答问题走向完成任务了。

制造业已经进入AI应用的深水区·

中国制造业并不缺数字化基础。

腾讯研究院《迈向自适应制造白皮书》援引相关数据指出，89.6%的规模以上工业企业已经开展数字化改造，但约58.8%仍处于数字化基础级及以下，真正进入成熟级和领航级的只有12.1%。

这组数据说明，问题已经落在业务环节。

企业有ERP、MES、OA，也积累了表格、制度、工艺文件和老师傅经验，但资料散落在不同系统和个人电脑里。

AI的价值是，把原本记在你脑子里和电脑上的“数据、规则和经验”整理成能够执行、复用、持续改进的能力。

AI已经走过三个阶段·

第一阶段，写文章的知识问答

ChatGPT、DeepSeek刚流行时，大家最直观的感受是它什么都知道。问问题、总结文件、写方案，提升的是一个人的信息获取和内容生产效率。对话结束，任务也常常跟着结束。

第二阶段，能干活的办公助手

再往前一步，AI可以读取企业知识库、处理Excel、分析文件，并按照预先设定的流程执行任务。它能每天收集行业信息，比较供应商报价，也能把客户需求和产品资料、库存、交期拼成一份初步方案。

第三阶段，接任务的数字员工

数字员工接到的是一项工作。它知道步骤，知道何时调用企业数据和工具，也知道什么时候需要人工确认。要让它稳定工作，至少需要连接业务系统、明确岗位规则，并且让结果可以被评价和验收。人负责制定规则、处理异常和做最终决策。

到这里，AI改变的就不只是一名员工的速度，而是组织完成工作的方式。

企业做AI，跟着我三步走·

40多年的传统制造企业，开始让一线员工做AI·

珠海天威是一家有40多年历史的港资制造企业。2026年，他们启动「一人部门OPD」探索，28名一线业务人员分成五组，用约六个月覆盖集团主要业务。

天威最值得借鉴的地方，在于IT团队负责技术支持，真正搭建流程的是业务骨干。采购、销售、财务、人力和研发的人，最清楚自己每天在重复什么。后来，天威用WorkBuddy沉淀了50多个应用场景，覆盖投标、采购、研发品控、人力招投标、销售市场和财务审计。

AI转型的主角，应该包括那些最懂业务的人。

天威的收获：投标书从36小时压缩14小时，意味着同样的人力成本，中标机会能翻一倍·

以前企业做投标，要筛选招标信息、研究要求、寻找资质和历史业绩，再制作技术标、商务标，还要排查废标风险。一份完整标书累计可能需要约36小时，现实中常常要拖过四五个工作日。

天威把这套流程交给AI，先获取和筛选招标信息，再解析文件、调用资质库和历史标书，生成初稿，并排查风险、模拟评分。

流程从约36小时压缩到14小时，同一个团队可以同时参与更多项目。

制造业里，时间本身就是成本·

广州视声智能把历史采购数据、供应商报价和采购规则交给AI做多维度评价，采购人员负责规则制定、结果复核和最终决策。

在PCB物料价格评估的实践中，人工处理大约需要两天，AI辅助后缩短到约半小时，按单轮处理时间测算，提效约96倍。

原材料价格持续波动时，决策早一天做出来，本身就可能带来真实的采购成本差异。衡量企业AI有没有价值，可以回到一个问题，你有没有带领AI进入真实业务流程的意愿？

老板应该第一个学AI·

业务人员负责具体操作，企业负责人更该知道AI今天能做什么、暂时不能做什么。

企业落地通常需要负责人参与三件事，

1、选定第一个改造场景

2、推动销售、财务、业务、仓库等数据真正打通

3、给组织一个清晰信号，让大家知道这件事会被认真推进。

负责人学框架、趋势和能力边界，业务骨干学流程拆解、工具应用和场景落地。

老板参与，是为了当裁判。

以后员工说「这件事AI做不了」，你至少能判断，究竟是能力边界，还是同事们没找对方法。

所以，我们筹备了一场企业AI实训营·

我们准备了「从超级个体到超级组织」企业AI实训营。

负责人只需要带着业务骨干一起参与，

只需要用一天时间找到真实工作可用的场景，

判断哪些工作值得用AI去改造。

业务骨干直接拆自己的流程，

找出每天重复、资料反复寻找、数据反复整理，

或者规则清楚却长期依赖人工执行的部分。

目标很简单，找到一个有价值、可验证的场景，把它做出来。

训练营的费用是1980元，由来自腾讯的讲师带领，不用跑到外地，而且课程都是来自真正的技术公司精心打磨的内容，企业负责人还可以带上最多4位骨干成员共同参与，课后还有1个月的技术陪跑。

我越来越相信，企业面对AI，先要回答一个具体问题。

在你的公司里，有没有一件很有价值但还是依赖人去做的重复工作，可以从明天开始换一种方式？

先找到这一件。然后把它做出来。

一家企业真正的AI转型，很多时候就是从这里开始的。