很多人以为啊,AI时代最值钱的人,是会训练模型的人,是会写提示词的人。
说实话,去年我都还是这种观念。今年完全变了。
当真的进到企业里,去做AI项目,你会发现,最稀缺、也最值钱的,往往不是这两类人。
真正值钱的,是另一种人才——“翻译官”。
这类人懂某个行业的业务流程,能跟业务部门的人沟通,也懂AI工具能做什么、不能做什么,然后把两边连起来。
他说的不是纯业务语言,也不是纯技术语言,而是能把企业的业务需求、岗位经验、判断规则,翻译成AI能执行、能调用、能复用的能力。
这才是AI时代真正高价值的复合能力。
为什么?
因为企业做AI,今天最难的从来不是“接入一个模型”,而是不知道该让AI真正干什么,怎么让员工配合干起来。
通常,业务部门最清楚问题在哪,但他们说不出AI能执行的听得懂的话。AI技术团队懂模型、懂工具、懂实现路径,但未必真正理解一线业务里那些细碎又关键的判断逻辑。这需要熟悉业务场景,用户需求。
一般技术人员补这个课,也是没那么容易的。
所以中间一定需要一种人,站在业务和AI之间,做翻译、做梳理、做设计。
而且,这种能力也不是想象出来的。
OpenAI这些公司在招聘上,其实已经在释放一个非常明确的信号:他们越来越重视那些既懂应用场景、又懂AI能力边界、还能推动真实落地的人。这类人的岗位增长是非常快的。
因为他们知道,未来真正能把AI带进企业、带进业务流程的人,不会只是“技术最强”的人,而是“最能把业务和技术接起来”的人。
我们现在做的AI项目,很多就在扮演这个角色。
比如我们正在做一个AI客服+销售项目。
如果你站在外面看,可能会觉得这不就是“让AI回复用户消息”吗?
但真做进去就知道,完全不是这么简单。
客户原来的客服工作,包含很多具体而复杂的动作:
要回答用户问题;要处理售后;要协调品牌和用户之间的退换货、赔偿沟通;还要在合适的时候主动关心用户,推送产品和优惠活动,促进复购。
也就是说,这不是一个单纯“应答”的岗位,而是一个同时连接服务、销售、关系维护的岗位。
所以我们做的,不是“给它接一个AI工具”这么简单。
一边,我们要理解客户原有的业务流程。
这个岗位每天在处理什么问题?遇到不同用户场景该怎么判断?哪些话术能安抚用户?哪些节点适合推荐产品?哪些规则必须严格执行?哪些经验其实掌握在优秀员工脑子里,还没有被沉淀下来?
另一边,我们还要跟AI技术团队沟通,把这些业务需求翻译成AI能理解的语言,并设计出业务实现路径。
只有这样,AI客服才能解决真实问题。
在这个过程中,我们实际上完成的是三件事。
第一,梳理业务工作流。先把这个岗位到底是怎么运转的搞清楚,不然AI根本不知道该在哪些节点介入。
第二,构建企业知识库。把产品信息、售后规则、历史经验、常见问题、处理标准沉淀下来,变成AI随时可以调用的知识基础。
第三,定制这个业务的策略和方法。包括怎么回复、怎么判断、怎么推荐、怎么促进转化、怎么处理风险。
这三件事做完,本质上是在干什么?
本质上,就是在把一个业务岗位的经验系统化、结构化、AI化,把原来依赖“人脑”和“老员工经验”的东西,变成AI可调用的能力。
换句话说,就是把这个岗位的skills做出来。
这么来看,我们就会理解文章开头讲的观点:
未来企业真正缺的,不是会试几个AI工具的人,也不是会写几个提示词的人。
企业真正需要的,是能看懂业务流程、能提炼优秀员工方法、能把组织知识沉淀成AI能力的人。
谁能完成这件事,谁就不只是一个“用AI的人”,而是在帮助企业重构岗位、重构流程、重构组织能力。
这也是为什么我非常认同,AI时代最值钱的,不是某个单点技能,而是这种复合能力,甚至是这种复合型团队。
因为只有这样的团队,才能真正帮企业把“想用AI”,变成“用AI跑起来”,再变成“形成自己的AI能力资产”。
这也是我们现在做的很多AI项目的本质。
表面上看,我们在做AI客服、AI销售、AI应用落地。但本质上,我们是在站在业务和AI之间,帮助企业完成翻译、梳理、沉淀和设计。
如果你是企业老板,接下来你最该关心的,可能不是再去追一个新工具,而是着手想清楚:
你要从哪个业务开始AI化?
你的哪个业务已经有SOP,有沉淀了?
你的组织知识该怎么沉淀成可调用的知识库?
未来1年我们怎么一步步推进AI化?
我需要什么样的内,外部团队协作?
我需要花多少钱,如何衡量产出结果?
这些个问题想明白了,企业的AI落地才真正有抓手。
为了帮助老板们把 AI 真正变成企业增长杠杆。
4.26日我在杭州举办《AI增长:从工具提效到重构经营》的闭门会,用一天时间,我会重点讲清楚这件事:企业到底怎么把业务流、岗位经验和组织知识,真正转化成可落地的AI能力。
如果你关注企业AI到底该怎么落地,欢迎咨询到现场交流。

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