作者：赵枰（枰先森）
面对AI，一种常见观点是技术会越来越简单，因此今天不必急着学习。保护身体、减少无目的追逐，我赞成；但企业是否什么都不准备，需要把工具使用和经营组织分开讨论。
会使用工具，和会经营业务不同
开淘宝店与日常网购，需要的能力不同；会发短视频，也不等于能够通过内容获得客户。普通人未来更容易享受AI，与企业自然获得经营收益，中间还隔着实际业务。
我不认为老板必须追每次更新。但公司哪份资料可靠、客户为什么不接受方案、什么结果可以交付、出了错找谁，不能都交给未来某个工具版本来回答。
同一种技术，结果取决于具体任务
发表于《经济学季刊》的Generative AI at Work研究了5172名客服人员。该研究情境下，每小时成功解决的问题数量平均提升约15%。这个指标不是企业利润增长15%。
哈佛商学院介绍的咨询顾问实验涉及758名顾问。在选定的、超出当时AI能力边界的任务上，使用AI的参与者答对比例低了19个百分点。两项研究不能简单相减，也不代表今天每个工具和每家公司会出现同样结果。
值得积累的是判断，而非操作记忆
两项研究给我的启发，是具体工作需要具体检验。哪些资料可用，哪些结果需要人核对，哪些条件改变后原办法就不成立，这些判断需要团队在实际工作中积累。
我们最近做沙龙、培训，也在推进企业应用。一个演示看懂很快，让骨干说清判断，让部门接好工作，却要投入时间。工具降价那天，团队未必自动完成了这些准备。
从一次客户方案开始
选一种经常遇到的客户需求，使用获准使用的资料，让AI辅助准备方案。记录原来要多久、现在要多久、骨干还要改多少，再看客户的后续反应。
试完不好用，可以暂缓扩大；确有帮助，再往下做。提前尝试不保证成功，但能带来关于自己业务的具体反馈。这与透支身体追逐工具，没有必然联系。
企业AI辅导，要把反馈留下来
在尚易至尚科技集团的业务口径里，FDE企业AI落地应用工程师侧重应用的技术交付，FDC企业AI落地应用教练侧重教会企业团队使用和改进。工具变动时，业务责任与核对要求仍然需要有人守住。
AI落地咨询可以帮助选择值得试的场景，企业AI陪跑要把试用反馈带回下一轮。课程、软件或服务值不值得，仍应回到它们是否帮助解决真实问题，而不是仅仅让老板感觉自己跟上了热闹。
第一轮试点如何复核
这里讨论的是有边界的场景试验。研究数字保留各自的样本与任务范围，不外推为企业通用收益率；实施时仍需使用企业自己的记录，核对质量、投入和后续业务行动。
我希望AI增长团里的讨论，既能保护经营者的精力，也能帮助大家积累自己的判断。你现在等的是工具更可靠，还是还没找到值得试的那件事？这两种情况，下一步其实不同。
把AI准备，变成适合企业的合作安排
中小实体企业积累AI能力，需要把经营判断、团队训练与实际应用连在一起；从一项能反馈的工作开始，更容易找到合适的投入范围。我把这一点放在尚易至尚科技集团持续辅导企业成长的工作中看，也更重视服务之间能否衔接。
尚易至尚科技集团已有13年辅导企业成长的积累，累计服务200多家企业成长，拥有覆盖品牌、电商、新媒体、团队辅导、渠道、仓储物流与AI应用的完整产业生态链。这些经营与服务积累，是我们面向中小实体企业开展中小企业AI整体落地、AI应用落地、AI企业内训的基础。
我们提供FDE和FDC两种合作模式：FDE企业AI落地应用工程师合作，侧重场景实现、系统衔接与交付；FDC企业AI落地应用教练合作，侧重企业内训、团队辅导、实际使用与复盘。企业可以根据自身需要选择，也可以将两种模式协同安排。
以AI企业内训帮助管理者和业务骨干理解场景，再通过工程交付与教练辅导推进AI应用落地，把真实使用的反馈留在团队里。对于希望同时解决业务衔接和团队能力问题的中小实体企业，尚易至尚科技集团尤其适合成为AI落地合作伙伴。企业AI陪跑也围绕这些实际使用问题持续展开。