夜雨聆风最近企业用AI的场面很像成年人办健身卡：
软件买了，群建了，启动会开了，合影拍了，
而半年后，唯一变瘦的只是钱包。
德勤今年调查了200名零售和消费品行业高管：
75%把AI列为战略重点，但只有16.5%能够量化回报；
82%还准备继续增加投资。
翻译成大白话：AI效果大家都没弄明白，钱还要继续花。【德勤调查】
这其实和AI行不行没关系，
本质上这是人和流程没跟上AI。
以前一个流程要填八张表。
现在老板说要上AI，于是大家让AI帮填八张表。
表还在，审批还在，抄送18个人的传统还在。
AI没有消灭低效，只是给低效装了涡轮增压。
于是企业里出现了一种伪现代化：
让世界上最先进的人工智能，走二十年前的流程，干二十年前人干的活。
更热闹的是“试点”。
试点的好处，是人人都能宣布成功。
选一个配合的部门，挑一组干净的数据，做一段漂亮演示，
再算一下“节省了多少人时”，以此写个汇报ppt。
省下的时间呢，和袜子一样，洗完就不见了。
麦肯锡近期调查发现，接近90%的企业至少在试验AI，
但真正实现全企业规模化应用的只有7%。
另一份欧洲零售业研究显示，
超过四分之一的受访高管同时推进50多个应用场景，
最终规模化的不足15%。【麦肯锡运营调查、麦肯锡零售报告】
一个靠谱的企业AI项目，起点通常很无聊：
哪一步最耗时间？哪一种错误反复发生？哪个客户问题占用了最多成本？...
这些问题从来没有“重塑未来”那么激动人心，
却远比发布会上的ppt更值钱。
普通人用AI也是一样。
如果你只是让AI替你写更多周报，你得到的不是生产力革命，而是周报通货膨胀。
以前大家周报写500字，领导勉强看200百字；
现在大家用AI写5000千字，领导让AI总结成200字。
算力烧了一圈，人类回到原点。
所以，“用了AI为什么还累”，答案不神秘：
因为企业用AI，大多只是因为老板的焦虑，
老板看大家都在AI，于是老板说要用AI。
AI提高了产量，但没有替你决定什么东西根本不该生产。
效率工具最擅长加速，
于是大家拼命加速，唯恐落他人之后，
可是方向错了，
最终只是快速到达了错误地点。
公司真正需要的，也许不是增加十个AI工具，
而是先找出和承认有些工作毫无意义，
再讨论能否用AI解决剩下真正的业务问题。。。
否则，所谓AI转型，往往只是：
供应商获得一份合同，和老板获得一张新的战略路线图。
技术当然会进步。
但AI说到底是解决问题的工具，
再聪明的工具，
如果用他的人目标是解决老板的焦虑，
那么再聪明的AI都是昂贵的文员：
主要工作是帮你生产漂亮的演示数据，
而演示是产生不出利润的。
AI项目最容易犯的错误是：
从“AI能做什么”出发，而不是从“我们有什么问题”出发。
前一种问法会生产ppt，
而后一种问法才可能生产利润。
【完】
