夜雨聆风这场活动的筹备过程其实并不容易，中间有过零报名的至暗时刻，也有过一场关于 “ 要不要坚持 ” 的自我拉扯——这部分故事，我会另写一篇专门讲。
今天想先跟大家聊聊，活动现场到底发生了什么。
不设流程，只带问题
活动地点刚好在世界之窗和欢乐谷中间，说实话，到了门口我还真想顺便去玩一玩，不过今天有更重要的事情。
我们上一期的AI共创交流会，更多是在一起寻找AI应用场景。而这一期AI业务场景实操活动，我们没有设置固定流程，而是希望大家带着自己的真实问题来到现场，通过交流和探讨，一起寻找AI解决方案。
这一次，我们依然邀请到了王梦浩老师，他长期关注企业AI应用落地，也一直探索AI如何真正结合业务场景。
活动当天，第一位小伙伴差不多提前半个小时就到场了——提前到场的好处就是，可以一对一跟王老师沟通自己的问题。
还有一位小伙伴刚好就在活动现场附近，临时打电话给我，说想过来听一听，看看有没有适合他客户的AI场景可以带回去用。
今天参加活动的伙伴中，有做股权投资的、有做审计的、有做财务服务的，也有做运营的。大家来到这里，有的是想了解AI现在有哪些真实应用场景；有的是带着实际遇到的问题，希望通过AI寻找解决方案。
AI能力已经很强，问题是你没用到它
活动一开始，王老师就抛出一个让大家印象深刻的判断：现在的AI能力已经很强了，只是大部分人可能连它10%的能力都没用到。
他举了个例子——今年的高考数学新卷子难度不低，但不少主流大模型都能考到140分以上（满分150），这在现实里已经能进强基班了。
案例一：一个查快递轨迹的小需求
现场有一位做审计的伙伴，分享了她们事务所最典型的困扰：查快递轨迹。每一份寄送和收到的材料都要留痕作为凭证，两三个月要查上千个快递单号，一个一个人工查、截图、粘贴，一次两分钟已经算高效，一天8小时也做不了太多，一年下来时间成本相当可观。
王老师带着大家一起拆解这个问题，中间还走了一次弯路——一开始以为难点在于查到寄件人、收件人这些需要登录才能看到的隐私信息，后来才发现，真正要的其实只是公开的物流轨迹截图，纸质流程本身已经够用了。
需求一旦看清楚，技术方案立刻变得简单：对接一个物流轨迹的接口，让AI自动把订单信息填进Excel、把轨迹截图贴好，原来一天要操作几十次的事情，变成按一次按钮就能跑完整个月的数据。
这不是一个多复杂的场景，但王老师提醒大家：即便这么小的需求，落地过程中依然会遇到一个又一个具体的坎——需求要不要重新定义？账号权限和接口边界在哪里？代码跑不跑得起来？跑出来是不是你要的结果？这些坎，懂技术的人一晃就过去了，不懂的人就得一个一个迈。
最后，这位小伙伴，带着解决方案走的，并给到老师这样的评价：老师善于将复杂问题拆解为清晰路径，输出兼具深度与实操性的解决方案；同时建立"执行一反馈一优化”的完整闭环，确保每个动作都能切实转化为个人工作效率可复制的持续跃升。
案例二：从“大目标”回到“小问题”
还有一位伙伴，前期一直在讲自己想转型、想学AI，但说了很久，王老师都觉得"上面没到战略，下面没到执行，卡在中间"。
于是他把问题继续往下拆："你一天要花多少时间在核算上？核算这件事，能不能让AI来做？"——一旦落到这样具体的颗粒度，答案立刻清晰起来。
这也是王老师反复强调的方法：转型、提效这些大词先放一边，找到一件真正花时间的具体工作，把它交给AI，剩下的时间才有可能拿去想更大的事情。
案例三：AI正在改变获客的方式
现场也不只是单向学习。有做股权投资的伙伴带来了自己观察到的案例：有企业把原本按年收费的AI私域工具，升级成了按业绩分成的代运营服务，用AI模拟员工跟客户对话、推荐产品，营收模式因此发生了很大变化。
也有伙伴分享了怎么通过优化企业在AI搜索里的"数字资产"，让AI在被问到"这家公司怎么样"时，主动给出积极评价，从而带来获客——这背后拼的不是信息差，而是企业本身有没有把靠谱这件事，真正做扎实。
真正的AI落地，需要不断追问
大家对于一些问题有不同理解时，也会展开讨论和碰撞。
因为真正的AI落地，本身就需要不断思考：1、这个问题是否值得用AI解决？2、怎样才能真正产生业务价值？
王老师有一句话让我印象很深：生产力的发展不以个人意志为转移，从工业革命、电力革命、互联网革命到现在的AI革命，每一次跳跃都会给一代人留出适应的时间，只是这一次留给我们的窗口，可能只有三五年。
这次活动让我更加确定：AI落地不是从工具开始，而是从问题开始。
企业不是缺一个AI工具，而是缺一个发现问题、拆解问题、验证方案的过程。
未来，橙蟹智研也会继续围绕真实业务场景，探索AI真正能够创造价值的地方。
期待下一期，继续和大家一起探索AI更多可能。
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