传统企业 AI 转型的最小单位,是数据录入员

一家年产值不到 10 亿、一百多人的传统工厂，想做 AI 转型，想找个第三方三个月全包。我给的建议是先别急：先培训，让老板知道 AI 能做什么、不能做什么，再找一个数据录入员把数据理顺。这篇是那场咨询的复盘。

今天想跟大家分享一下，我昨天刚做的一次咨询。

对方是北方的一家传统工厂，年产值不到 10 亿，人数大概一百多人。聊完之后，我觉得有几个要点值得拿出来讲，因为它不只是这一家厂的问题，几乎是所有想做 AI 转型的传统企业都会碰到的问题。

一个很典型的开头

他们肯定是有 AI 转型的需求的。

这家的老板、创始人，是看了一次采访——具体是谁的采访我忘了——看到一个人在分享 AI 转型，觉得很有共鸣，就决定开始做这件事。后来又在网上刷到我发布的视频，就通过视频找到了我。

其实和所有老板做企业的 AI 化转型一样，现在大部分人对这个东西的概念，是很虚的。

你真的去问一个老板：你的企业哪些地方需要 AI 转型？他说不清楚。可他心里很确定一件事：这个事情，就是得做。

这个状态我太熟悉了。想做，但不知道从哪里下手；知道它重要，但说不出它具体要改变什么。所以那天我跟这位老板聊的第一件事，不是方案，而是先讲清楚：一个企业想做 AI 转型，到底要先有什么。

想转型，有两个非常重要的点

我跟我的客户说，对任何一个企业来说，如果想要 AI 化转型，一定有两个非常重要的点。一个在顶层，一个在基层。

第一点，公司的顶层，自己得懂。

公司的顶层，对 AI 的落地一定要有一个比较明确、比较扎实的理论基础。

扎实到什么程度？他们知道 AI 能做到什么，也知道 AI 不能做到什么。

知道了这一点，有什么用？它可以帮企业在整个 AI 化转型的路上省很多钱，也能避免走很多弯路。同时，高层制定转型的策略和方向，也才能定得更好。这是非常重要的。

就像刘翔的跑步教练。他自己不用去跑出刘翔的成绩，但跑步这件事，他自己得懂。

老板也是一样。老板不一定真的要去了解 AI 具体要怎么用，每一个按钮在哪里、每一个工具怎么点，这些不需要他亲自去学。但他至少得去了解：边界在哪里，方向在哪里，企业的 AI 落地放到不同的板块里，到底是个什么东西。这个很重要。

顶层还有一件事要做：在企业内部，制定更高效的、更适合 AI 化转型的激励机制。

因为最后推动 AI 转型的，毕竟还是公司内部的员工。老板想得再清楚，如果员工没有动力去用、用了也没有回报，这件事是推不动的。

第二点，企业的基层，要会和 AI 协作。

对企业的基层、底下的员工来说，他们要学的，就是怎么更高效地和 AI 协作，所谓的操控 AI，把 AI 运用到自己日常的工作流程当中。这个也很重要。

他们要学的，不是去写代码、去搭系统，而是在自己每天手上的那些活里，知道哪一步可以交给 AI，怎么交，交出去以后怎么检查它做得对不对。

顶层懂方向，基层会干活。两头都到位了，转型才转得起来。

为什么我要和交大办一场线下课

这也是为什么，我今年 11 月底会和上海交通大学联合举办一场为期三天的 AI 转型培训班。

当时交通大学的负责人，其实也是刷到了我社交媒体上的各种视频，然后找到了我。我们对彼此的理念都非常认可，于是就决定开展这一次的线下课。

这次线下课的主要目标，就是帮很多企业的高管、负责人去拉齐认知。这个事情是非常重要的。

它和我之前发过的一条视频，讲的是一样的底层逻辑。我在那条视频里说过：学习 AI，一定要先从 AI 的底层通识开始学。

个人学 AI 是这样，企业也是这样。企业的老板、企业的高管，先去学习那些最基本的认知、最基本的概念和逻辑。学完之后，整个企业 AI 化转型的地基，就打得更实了。未来所有转型的具体操作、具体方案，才能在一个共识上推进，而不是老板一个想法、高管一个想法、执行的人又是另一个想法。

拉齐认知，还有一个非常非常大的好处，就是省钱。这是一个非常大的优势。

你想想，当你把很多原来觉得很复杂的东西了解清楚了，再去面对第三方，或者是别人给你提供的方案、给你提供的报价的时候，你就能一眼看出来：哪些是有水分的，哪些是真的重要的，以及他们有哪些该做、但是没有做到的事情。

不懂的时候，你只能人家说什么就信什么。懂了之后，你才有能力去判断。

回到昨天：我给他们的方案是先从培训开始

再回到我昨天聊的那个具体案例。

其实大部分像我昨天聊的那种规模的公司，他们想做的一件事情，就是找个第三方，把整个企业的 AI 化给他全弄了。

我当时在会议当中提醒了他们一点。我说：你们可以去找，我相信最终这也是最优的方法。但是，again，很容易被忽悠。

为什么很容易被忽悠？

因为市面上真的有太多太多作为 early adopter（早期尝鲜者）的老板，在想尝试 AI 化转型的路上，因为本身不太了解，又没有一个正确的概念和框架，结果被割了，或者效果不尽人意。这样的案例，实在是太多了。

被割，不一定是碰上了骗子。很多时候，第三方给的方案本身没什么错，问题出在企业自己还没准备好：老板说不清要解决什么，数据是乱的，员工不会用。方案落下去，系统做出来了，最后没人用，就放在那里。这时候花出去的钱，买到的就是一个摆设。

而老板自己如果不懂，连这个方案哪里不对劲都看不出来，只能等钱花完了，才发现效果不对。

所以我就给了他一个方案。我说：我知道你们很急，我知道你们想做这些事情；最终，你们可能的确需要找一个第三方，来做一个整体的企业 AI 化转型。但是目前来说，在你们整个企业的数字化、AI 化都做得一般的情况下，一定是先从培训开始。

顺序是这样的：先培训，把认知拉齐；再让员工把日常的工具换起来；再把数据理顺；这几步都走过了，再去找第三方做整体的转型。到那个时候，你知道自己要什么，也看得懂别人给你的是什么。

先让老板有一个正确的认知，再让底层的人慢慢开始使用和 AI 相关的一些东西。

比如说，他们原来只会用 Excel。那最简单的一个动作，就是开始用飞书，或者腾讯文档这样一个 AI 可以接入的数据平台。

原来的数据，散在每个人电脑里的一个个 Excel 文件里，AI 是够不着的。换到一个 AI 能接入的平台上，数据才第一次有了被 AI 用起来的可能。

这个动作小到几乎不像是在「AI 转型」。可它恰恰是第一步：数据先放到 AI 够得着的地方，后面的事情才有可能发生。

最小单位，是一个数据录入员

昨天我跟他聊到一半，就发了一条推特：

企业 AI 化转型的最小单位，是一个数据录入员。

为什么这么说？

像这种传统的企业，很多老板对 AI 化有一个终极目标，或者说一个阶段性的目标，就是做一个数据看板。

为什么想要数据看板？因为他们本身的数字化、AI 化都做得不是很深，就会导致老板、或者说顶层，在做很多决策的时候、在拿到很多数据的时候，是有延后性的。数据到老板手上的时候，事情已经过去了。

那你第一步要解决的，不是什么夸张的智能体。

你的第一步要解决的，就是找一个数据录入员：把你的数据录入标准写好，把你的数据录入格式写好，把你整个数据怎么处理的逻辑写清楚，把整个数据库搭建起来。这些做完了，我们再谈 AI 化转型。

听起来很不性感，对吧？一个数据录入员，跟大家想象中的 AI 转型差得很远。可如果数据本身是乱的、是散的、是延后的，那后面接上再厉害的智能体，它拿到的也还是乱的、散的、延后的东西。

AI 化转型，不是三个月的事

然后我还说了一个很重要的点。

很多老板觉得，AI 化转型三个月就够了。找一个乙方，花一笔钱，然后简简单单三个月，就做完了。

我跟他说，其实不是的。

外部的力量是要有，但更重要的，是企业内部的力量。

特别是像他这种传统企业，说实话，很多内部的流程已经固化了，很多员工的思维也已经固化了。为了让他们真的用上，并且理解，并且变得 very good at it，it takes time。

就像我自己遇到的很多 case 一样。一个工作流，的确能够搞定很多东西。但是一个工作流，很多时候是需要人的输入、需要人去使用它的。

那具体到这个人身上：他是否容易使用它？是否能够高效地使用它？是否能够自发地把 AI 用进自己的工作当中，去找到可以局部提效的点？

这些，才是最正确的方向。

外部的乙方可以帮你把工作流搭起来，但搭起来以后，每天去用它的，是你自己的员工。员工不会用、不愿意用，那个工作流就只是一个摆设。

所以我帮企业做转型，第一步不是做智能体

所以对我来说，我去帮这些企业做 AI 数字化转型的时候，我不会一上来就说：我要给你做个智能体，我要干什么，干什么。

我上来做的事情很简单。

我先和老板、几个高管开一个会，把情况对齐：你们自己到底什么情况，你们到底想用 AI 解决什么问题，打算怎么解决，你们的现状是什么。

总结完之后，我才会进入到企业当中，给一个半天、或者一整天的培训。真的从顶层开始教你们，怎么去做一个 skill（给 AI 的一套可复用的做事说明），开始慢慢建立对 AI 的认知。

先认知，再工具，再系统。顺序不能倒。

别被「只剩两年红利期」吓到

最后说一点

很多人会觉得 AI 化转型很急。说什么 FDE（驻场帮企业落地 AI 的工程师）只有两年的红利期了。

我觉得不可能，不可能。

中国的整个企业、整个世界的 AI 化转型，才刚刚开始，1% 都不到。1% 都不到，意味着绝大部分的企业，连第一步都还没有迈出去。所以机会大大的，做这个事情的方法也有。路还很长，我们要探索的还有很多。

所以你不必慌。

从一个正确的方式开启，去培养一个正确的认知，去建立一个扎实的理论基础和框架，是每一个企业想要转型的时候，必不可少的一个部分。

如果你也是企业的老板或者高管，正卡在「知道得做，但说不清从哪做」这一步，那 11 月底我和上海交通大学联合举办的那场三天的 AI 转型培训，讲的就是这件事。我负责最后一天的下午，讲 AI 在企业里的实际落地。感兴趣的话，可以来找我聊聊。

我是卡尔「kaerai.club」的创始人 

我的目标是孵化 100 个用 AI 持续盈利的 OPC

学而筑之，败而迭之，复而越之

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