AI最小的MVP，就是先干掉一个最烦的流程

今天被AI小小震撼了一下。

不是因为它生成了多漂亮的图片，也不是写了一篇多厉害的文案，而是它帮我解决了一个又烦、又重复、又效率极低的工作流程。

前几天我们去做企业访谈，整个访谈将近4个多小时，整理出来的文稿有7万多字。

然而这份文稿只有时码、序号和说话内容，但没有标清楚谁是采访者，谁是被采访者。

如果直接把文稿丢给AI去筛选选题，很容易乱。因为AI不知道哪句话是我问的，哪句话是嘉宾回答的，后面做选题、提炼观点、剪视频脚本，都会受到影响。

正常情况下，这一步要人工先做一轮标注。

7万多字，粗略标一下，起码一两个小时。认真一点，一个上午可能就没了。如果每一段都细标，人工真的会标到怀疑人生。

今天我试了一下，把音频和文稿丢给Codex，让它按我想要的格式，把不同说话人的内容重新标注出来。

几分钟后，它干完了

而且比我预想得好很多。

不只是快，而是准确、清楚，格式也很规整。并且它不止读取文稿，还真的根据音频音色去区分男声、女声等不同说话人的声音，然后去校对一次文稿有没有标错，干得不仅比人工好，还超快。

过去人工只能大概标一下，因为每一段都细标太耗时间。但这次它几分钟就完成了一个原本可能要耗掉半天，甚至更久的工作。

这不就是AI落地最小的MVP吗？

不要一上来就想着做一个多复杂的系统，也不要一开始就追求全自动、全流程、全智能。

先找到业务里最痛、最烦、最重复、最消耗人的那个环节。

然后用AI先把它干掉。

这一步看起来只是解决一个小问题，但价值很大。

因为它不是为了证明AI厉害，而是真的把人从低价值重复劳动里解放出来。

我们很多时候谈AI，容易谈得很大：降本增效、重构组织、智能体协作、数字员工。

这些方向都对。

但真正让企业开始用起来的，大概率不是一个宏大的概念，而是某一天大家突然发现：

原来这个活，AI真的能帮我干。

而且干得又快又好。

这才是AI真正进入业务的开始。

所以，企业用AI，不一定要从大而全的系统开始。只要这个环节足够痛，AI解决一次，大家就会愿意继续用第二次。

AI落地，先拿结果说话。最好的开始，就是先解决一个最烦、最重复、最低效的小痛点。