夜雨聆风
很久没有更新了，因为最近在一些企业AI落地的case对接中，发现两极分化的情况。一端是大规模的引入各种单点业务场景的Agent，然后用 token 消耗去评估团队的 AI 转型水平。另一端就是比较认同 AI 生态，所以要求构建一个系统化的原生AI 平台，串联整个公司的业务。
今天聊一下企业 AI 落地的切入点，就是该如何判断自己的团队该从多大的界面去切入？从单点到系统一共三个层级。今天的内容面向管理者，就是判断 AI 落地这件事，当下做多大规模？怎么做？每个落地层级的成本和优劣势在哪？以及长期终局长什么样？
基于个人认知，梳理AI 落地单元从小到大，从单点到系统一共三个层级。
第一层：单点级。一个Agent解决一个具体的业务场景。注意是业务场景，比如批量的写文案，批量做获客短视频，批量做图文笔记，单一场景的数据分析。这一层就是通过蒸馏业务的方法论、专家经验，固化出一个规范稳定的输出的工具。
这个级别的 AI 落地基建成本相对较低，调用的也是相对单点的数据和业务资产，所以落地很快，给你的也是短期的非常明确的降本增效。这也是为什么Agent生意现在市场这么大，因为它见效很快，成本很低，决策起来也没什么门槛，适合场景清晰，重复性高，能独立成块闭环的单点业务场景。同时单点级落地 AI 的边界也在这里，就是它解决的是单点业务的降本增效，整体业务流不会发生很大的改变，长期也不会有很明显的复利。
第二层：业务级。就是一个 Agent 解决一条完整的业务线。注意这里变成了业务线，比如用户研究，自动投放，用户运营，口碑管理。这一层就不是上一个Agent这么简单能解决的了，就需要一定的基建成本，但是相对轻量。比如需要先把这条线的业务资产和业务流程梳理出来。
举个例子，自动化投放这条业务线，需要先把高表现的投放内容，公司投放业务的习惯和标准，产品的高转化人群，历史投放的成功失败的归因，真流程，经验方法论，再加上平台的投放数据，这个就是能够支撑自动化投放 Agent 的一套基建。然后再把投放业务的流程用链式任务，做成 AI 可读的规则，也就是工作流。
和单点级落地不同的是业务级的 Agent 带来的就不只是降本增效了，会更接近复利。因为业务线 Agent 在推进的过程中，沉淀的数据和learning，会反映在 Agent 的基建层和工作流节点的优化上，这会反哺下一次 Agent 的表现，也就是越用越聪明的 AI。
第三层：系统级。就是很多需求中提到的一套智能化 AI 系统，这个其实更接近 AI 落地的长期形态，而且在接下来几年大多数公司应该会陆续开始去推进。这层的定义就是建立在统一调用的数据基座和企业知识库之上的，多 Agent 协同系统。这个支持的是业务场景的串联，和业务资产的流转。
比如当你的用户研究结论需要知道产品研发的时候，当你的营销洞察的结论需要知道传播策略，当你的存量分析结论需要知道用户运营口碑监测的数据，需要支撑口碑、维护的动作。这种各模块打通的情况下，这层就要整合整个公司的业务资产，要搭一个各个业务线可以调用的数据底座。
前期基建相对比较重，这个是它最明显的劣势，和当前公司决策层面临的主要门槛。这里我们和管理者长期对其的一个认知就是没有基建的 AI 系统毫无价值，所以要做系统级的 AI 首先要对其认知，要接受基建的成本，包括时间成本和费用的成本，才能有机会拿到长期的复利。决定基建有效性的核心就是那些隐性信息。
举个例子，那些你企业几十年来沉淀的业务流程、老专家的经验，然后这么多年生意成功和失败的归因，经营越久基建越厚重，这个就是知识复利，是 AI 时代最重要的护城河。竞争对手可能会模仿你的产品，挖走你的员工，抄袭你的营销方案，但他复制不了你多年积累的知识经验。
AI 落地单元一共三个层级，判断你要哪一种核心还不是看成本，而是看你要提升的是一块、一条线，还是一整个系统。当前我给出最多的建议，就是从最重要的小单元起步。
但是这里有一个前提，就是即使你是以单点落地为切入点的，起步的那一刻管理者必须想清楚你公司的业务资产和数据这种基建，长期会沉淀在哪里。因为在 AI 落地提上日程的这段时间，大多数公司逐渐意识到了一个问题，就是业务资产没有沉淀，多年的业务经验都锁在员工的脑子里，散落在各种格式的文件里，没有变成组织所有的方法论，这就会造成类似于销冠离职或直接影响门店表现的情况。所以 AI 落地的第一步，或者说支持复利的第一步，就是把业务经验从个人的智慧、行业的经验、历史归因，转化成组织所有的结构化资产。
随着长期业务积累不断的复利和提升。最忌讳的就是反过来先铺一堆互不打通的小Agent。因为这样子当你想在往上去连成工作流，或者是智能系统的时候，就会有大量的重复建设的基建成本。所以 AI 落地这件事情从单点切入不可怕，切入的时候没有长期主义才比较可怕。
这三个单元层级不分高低，它们是同一个业务资产底座的三种调用口径。你可以从单点低成本的切入，但必须站在长期、终局的视角去思考，你的核心护城河和资产沉淀的布局。
因为 AI 不会凭空给你更高的业务能力，它只会指数级的放大你已经沉淀的资产和能力。
