AI最大的誤區(qū)，是用它來裁人

AI就是技術(shù)部門的事？就是降本增效（裁員）？

沒有大數(shù)據(jù)，就搞不了AI？

全員會用AI，就是AI組織了嗎？

如果你的答案有一絲猶豫，那么，你可能正站在被時代淘汰的邊緣。

今天上午，混沌創(chuàng)新領(lǐng)教、Al創(chuàng)新院導(dǎo)師沈攀，為大家拆解了從L1到L5的AI落地增長路徑，說透了六大業(yè)務(wù)場景的變革之法。這不僅是效率革命，更是一場關(guān)乎生存的范式重構(gòu)。

AI落地核心框架 - 從L1到L5的增長路徑

李善友教授在杭州大課講過這樣一段話，我們身在歷史而不自知，我們習(xí)慣用回頭看的方式讀懂過去，卻往往無法在當下察覺。回到十年前，一個影響深遠的時代也才剛剛開啟。2010年有了美團這個薅商家羊毛的團購工具，2011年微信可以發(fā)朋友圈和語音對講，2012年模仿Uber的滴滴上線了，同年有了今日頭條這個看了啥就推啥的內(nèi)容網(wǎng)站，2015年砍一刀買便宜貨的電商拼多多成立。

有多少人預(yù)見到它們在幾年后會成為顛覆商業(yè)模式的巨頭？其實回看中國消費二十年圖譜，可以發(fā)現(xiàn)互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)滲透到了方方面面，已然成為驅(qū)動中國消費發(fā)展的重要動力。2010年支付寶推出掃碼支付，2012年天貓成立，2013年微信支付上線、支付寶用戶過億，2014年微信紅包推出，2015年拼多多成立，2016年抖音上線、淘寶直播上線，2018年李佳琦直播間日銷售已經(jīng)過億，2020年直播電商破萬億，2023年店鋪自播已經(jīng)日常化。回到2015年，我們應(yīng)該要干直播了，因為你已經(jīng)知道即將開啟的就是短視頻和直播的時代。那么在當下，我們能不能預(yù)測未來？

很多人說世界是流變的，是烏卡的，無法預(yù)測。但很多看似無法把握的問題，都是源自于見識不夠或想得不透。就像開車在路上遇到堵車，你可能不知道前面發(fā)生了什么，但如果爬到高樓上俯瞰城市全貌，就自然會知道哪里堵車，要怎么通過。在非連續(xù)性的發(fā)展時期，我們之所以感覺到跳躍和斷裂，根本原因往往是技術(shù)革命。

每一次技術(shù)革命的早期，首先改變的是現(xiàn)有價值網(wǎng)——崗位、業(yè)務(wù)、產(chǎn)品和技術(shù)。因為在初期，人們還看不清它的遠期潛力，所以往往先用來增收提效。比如瓦特改良蒸汽機后，先驅(qū)動的是紡紗機，服務(wù)于當時正在發(fā)展的領(lǐng)域。L1就是把它當作一個新工具，賦能崗位職能。L2是把它當作一種新能力，應(yīng)用于業(yè)務(wù)場景。L3是把它視為一種新技術(shù)，實現(xiàn)產(chǎn)品創(chuàng)新。當它的第一性原理越來越清晰以后，L4原生產(chǎn)品和L5原生平臺就開始浮現(xiàn)，打造出一個新的價值網(wǎng)。

L1 - 崗位賦能：AI作為新工具提升個人效率

L1立足于崗位，是通過掌握AI工具，提升個人工作效率。關(guān)于AI落地的誤區(qū)之一就是先降本增效。如果先盯著成本，員工會覺得這是“削減”和“壓縮”，自然抗拒。但如果先把收入做起來，大家看見了新機會，再去提效和降本，就是“錦上添花”，大家才會去擁抱這個變革。企業(yè)不是靠省錢走出來的，而是靠賺錢泡出來的。

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所以AI落地的時候，先從銷售、市場、策劃品牌這些部分能夠創(chuàng)收的部門做起，有了收入以后大家就會擁抱這個事兒。很多企業(yè)習(xí)慣從AI提效部門入手，比如說HR、設(shè)計或者財務(wù)等等。人事部門承擔著組織管理和內(nèi)部潤滑的功能，過度削減會導(dǎo)致企業(yè)運轉(zhuǎn)受阻。設(shè)計部門確實容易被AI代替，但是設(shè)計并不是一個創(chuàng)造財富的部門，從費用上節(jié)省不了多少，反而可能讓公司陷入大幅度裁員的討論中。財務(wù)部門則掌握了大量數(shù)據(jù)，現(xiàn)階段的AI在精準度上還存在不足，貿(mào)然代替反而會帶來很多麻煩。

L1部分最重要的有三個方面。第一，要掌握一些常見的崗位級AI工具，并整理成屬于自己的工具集。這些工具有的用于作圖，有的用于數(shù)字分析，有的用于PPT制作，并且在反復(fù)的迭代后，上手都非常容易，能夠大幅提升日常工作的效率。

第二，要掌握多維表格。多維表格把數(shù)據(jù)匯總、AI分析、可視化整合到了一起。比如現(xiàn)在要分析各類爆款文案并進行仿寫，只要把不同平臺的文案鏈接導(dǎo)入到飛書的多維表格中，系統(tǒng)就可以提煉出點贊、評論、分享等數(shù)據(jù)，并用大模型分析背后的賣點、使用場景、用戶群體和爆款結(jié)構(gòu)，批量復(fù)制爆款內(nèi)容。再比如在巡店的場景中，過去巡店人員線下了解店面情況，拍照發(fā)群里，整理起來可能要一個星期，現(xiàn)在直接把照片同步到多維表格，AI幾分鐘就能自動識圖核對信息。多維表格還可以打造銷售管理者分身，迅速整理好銷售報告，客戶跟進記錄也可以實時匯總，在話術(shù)調(diào)整方面也可以作出指導(dǎo)。同時，多維表格還可以根據(jù)數(shù)據(jù)自動生成可視化的圖表，企業(yè)可以根據(jù)柱狀圖、餅狀圖、折線圖等等一眼看出趨勢，大幅提升決策質(zhì)量。

第三，要掌握RPA，輿情或競品監(jiān)測機器人。只要你選好要采集的數(shù)據(jù)種類，它就會像一個機器人一樣，模擬人類點擊、復(fù)制、粘貼、搜索、匯總、下載、核對的動作，按照步驟自動重復(fù)執(zhí)行。利用RPA，我們可以輕松做到店鋪數(shù)據(jù)采集、直播間彈幕匯集分析，甚至自動回復(fù)直播間中的評論，實現(xiàn)無人值守的直播間。

L2 - 業(yè)務(wù)賦能：AI驅(qū)動六大業(yè)務(wù)場景變革

L2是掌握場景應(yīng)用，主要有業(yè)務(wù)戰(zhàn)略、客戶增值、產(chǎn)品創(chuàng)新、品牌營銷、全域運營和組織效能六大業(yè)務(wù)場景。

一、業(yè)務(wù)戰(zhàn)略

（一）業(yè)務(wù)本質(zhì)洞察

AI賦能下的業(yè)務(wù)戰(zhàn)略中很重要的一個模塊就是業(yè)務(wù)本質(zhì)洞察，對業(yè)務(wù)本質(zhì)的理解決定了整個生意邏輯。德魯克說過，戰(zhàn)略不是研究未來做什么，而是研究現(xiàn)在做什么才有未來，他有一個經(jīng)典三問：我的業(yè)務(wù)是什么？我的業(yè)務(wù)將來是什么？我的業(yè)務(wù)究竟是什么？

一個業(yè)務(wù)的市場邊界是由客戶選擇和價值認知決定的，是一種戰(zhàn)略判斷。增長邊界是由營銷覆蓋、服務(wù)運營、產(chǎn)品延展、生態(tài)連接這些執(zhí)行中的能力決定的。隱含邊界則與價值假設(shè)相關(guān)，取決于一個企業(yè)的價值觀和創(chuàng)始人的領(lǐng)導(dǎo)力。

以寵物食品業(yè)務(wù)本質(zhì)為例，首先要問的就是：人們?yōu)槭裁匆B(yǎng)寵物？有人說，每當工作一天回到家里，伸出胳膊抱奔過來的狗狗時，壓力和疲憊都消失了。有人說，每當加班非常疲憊時，回過頭和不遠處的貓咪對視一會兒，就莫名感到快樂，仿佛又有繼續(xù)工作的能量了。還有人說，5歲兒子悉心照顧生病的小貓，那一瞬間感覺他一下子長大了。陪伴解壓、愛心責任、教育培養(yǎng)……這些就是人們養(yǎng)寵物的原因。

如果把寵物食品僅僅視作狗糧，那么消費者追求的就是性價比和方便。但當你看到寵物作為家庭成員的本質(zhì)后，寵物食品就需要營養(yǎng)、健康、多樣化，就像為自家孩子挑選食物一樣，省錢不是核心了。這與母嬰行業(yè)高度同構(gòu)，這兩個行業(yè)的商品使用者和消費者都是分離的，買的人不直接使用，他們的判斷依據(jù)就來自于品牌和口碑。很多狗糧有DHA配方，小狗吃DHA，這個需求完全來自于家長。換句話說，寵物食品的真正消費者是寵物主人，理解這一點，行業(yè)的本質(zhì)就完全不同了。

再比如賣手機殼，一個手機殼三十塊錢，一年賣出一百萬個手機殼，收入在三千萬左右。如果要做到一個億，就必須出海。出海后同樣的手機殼可以賣到十幾美金，同樣的銷量就可以上億。那如果目標是三億以上呢？客單價就必須提升到五六百，甚至七八百塊。到了這個價格它就不單是手機殼了，就像CASETiFY，它的圖案基本上是和藝術(shù)家一起創(chuàng)作的，已經(jīng)成為年輕人表達自我和展示創(chuàng)意的平臺，其銷售額在2022年就突破了三億美金。這就是業(yè)務(wù)本質(zhì)決定了業(yè)務(wù)天花板。

因此，洞見業(yè)務(wù)本質(zhì)的核心問題就是：為什么消費者會為產(chǎn)品付費？對以上回答再追問“為什么”？從根本上說該產(chǎn)品究竟是什么，而不是什么？價值創(chuàng)造的核心是什么？業(yè)務(wù)邏輯主要建立在什么關(guān)鍵假設(shè)上？與傳統(tǒng)的共識認知有什么不同？哪些假設(shè)在AI時代可能正在被打破？總結(jié)提煉為一句話：XX產(chǎn)品的本質(zhì)是？

很多企業(yè)在思考業(yè)務(wù)本質(zhì)的時候會覺得很難，但在AI的輔助下，這個問題就變得簡單了。有一位做有色金屬型材與復(fù)合材料的學(xué)員，他的目標客戶是消費電子、新能源企業(yè)。AI得出的結(jié)論是：該業(yè)務(wù)的本質(zhì)是為消費電子和新能源企業(yè)提供“高性能、定制化”的有色金屬型材及復(fù)合材料解決方案，作為終端產(chǎn)品“功能實現(xiàn)的底層載體”，賦能其核心競爭力，如輕薄、續(xù)航能力、能效比等等。這個同學(xué)大受啟發(fā)，過去他們不斷和客戶強調(diào)性價比和成本問題，陷入了低價競爭，但如果把業(yè)務(wù)方向定為幫助對方提升核心競爭力，這件事情就完全變了。

（二）行業(yè)研究

對業(yè)務(wù)本質(zhì)有了清晰認知后，就進入到AI賦能下的業(yè)務(wù)戰(zhàn)略中另一個關(guān)鍵模塊——行業(yè)研究。過去大家常用柱狀思維，按照固定的增長率進行營收預(yù)測，去年業(yè)績八千萬，今年業(yè)績一個億，那么明年的業(yè)績數(shù)據(jù)大概就是一點二個億。這種算法有一定的道理，但如果一個企業(yè)三年前營收一個億，按照50%的復(fù)合增長率推算五年后應(yīng)該有10個億，但如果整個行業(yè)規(guī)模才70個億，它顯然不可能獨占七分之一。因此，柱狀思維并不能指導(dǎo)大家進行遠景的思考。

很多企業(yè)就像一只小魚，只能看到周圍的同類，但不知道自己是在魚缸里還是在大海里。這就需要利用餅狀思維以空間推導(dǎo)未來。第一，觀察市場規(guī)模，看看取決于用戶需求的蛋糕有多大。第二，思考市場份額，企業(yè)的核心能力決定了我能吃多大。第三，計劃限期達成，任務(wù)計劃決定怎么能吃下蛋糕。餅狀思維要求我們跳出單一業(yè)務(wù)去研究整個行業(yè)，否則要么誤以為行業(yè)沒有前景過早離開，要么死守一個下滑行業(yè)越做越難。

基于使命愿景和戰(zhàn)略意圖，行業(yè)分析通常對六個板塊進行洞察。第一，行業(yè)定義。行業(yè)的界定標準是什么？明確具體的類目和細分領(lǐng)域。第二，驅(qū)動因素。行業(yè)的底層規(guī)律是什么？是政策、技術(shù)、消費趨勢，還是歷史路徑？第三，發(fā)展空間。行業(yè)的未來空間有多大？增速、集中度、成熟度、滲透率如何？一個行業(yè)集中度如果很高，那么創(chuàng)業(yè)者的機會就很少了。第四，產(chǎn)業(yè)鏈條。行業(yè)的關(guān)鍵瓶頸在哪里？要分析產(chǎn)業(yè)鏈的構(gòu)成環(huán)節(jié)，業(yè)務(wù)模式的價值鏈，各環(huán)節(jié)的比重、利潤率及關(guān)鍵能力。第五，外部環(huán)境。行業(yè)的利好因素有哪些？宏觀政策、經(jīng)濟趨勢、地緣政治都會影響行業(yè)走向。第六，典型企業(yè)。行業(yè)的標桿企業(yè)怎么做的？像體檢一樣，將自身的關(guān)鍵指標，如銷售額、成本、人員結(jié)構(gòu)、研發(fā)投入等與行業(yè)標桿對比，才能快速定位差距和提升方向。今天AI工具大大降低了做行業(yè)分析報告的門檻。以秘塔搜索為例，只要你輸入了行業(yè)或業(yè)務(wù)，它就能自動生成分析框架，補齊數(shù)據(jù)缺口，并且把數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為可視化的圖表。

（三）會議決策

在AI賦能下的業(yè)務(wù)戰(zhàn)略中，還有一個關(guān)鍵模塊就是決策。決策里面一個常見的場景就是會議。很多企業(yè)會議都存在開完就散、說了就忘的現(xiàn)象，每一場會議都在消耗時間、精力和協(xié)作成本，討論缺乏結(jié)構(gòu)，問題沒有聚焦，任務(wù)無法落地。更遺憾的是，真正的好觀點、好建議、好洞察沒有被沉淀，最后陷入“開會——培訓(xùn)——再開會”的惡性循環(huán)，工作效率反而越來越差。

我設(shè)計了一個會議復(fù)盤智能體，把會議原文記錄導(dǎo)入智能體中，就可以生成完整紀要，自動整理會議背景、議題、共識與分歧，梳理散落的行動計劃，明確責任人、時間節(jié)點和成果要求，還可以檢查常見的遺漏，比如行動計劃缺乏截止時間、細化任務(wù)等等。同時，它還能夠提煉出會議中的好問題、好洞見，讓優(yōu)秀的觀點被看見。最終，這個智能體還能生成思維導(dǎo)圖，幫助直觀呈現(xiàn)會議邏輯。

二、客戶增值

復(fù)購率要提升、做新的產(chǎn)品、實現(xiàn)營銷破局等等，最為重要的就是滿足用戶需要。滿足用戶需求需要回答三個問題：需求是什么？用戶是誰？如何滿足？洞察需求的基本框架是“用戶+任務(wù)+期待+障礙”。用戶就是判斷誰是核心用戶，誰是潛在用戶。任務(wù)就是分析在什么場景下完成什么樣的任務(wù)。期待是指要實現(xiàn)什么目的，在意哪些指標。障礙是指被什么困擾，有什么麻煩。

隨著中國供應(yīng)鏈的成熟，產(chǎn)品性能好、價格低、耐用性這些功能價值已經(jīng)基本實現(xiàn)了。因此，今天的用戶購買產(chǎn)品的時候，除了關(guān)注功能價值以外，還會看重情緒價值，追求產(chǎn)品的內(nèi)核，以及其帶來的社交體驗和價值認同，從注重性價比轉(zhuǎn)變?yōu)樽⒅匦膬r比。每一個人都為自己的意愿買單，就像有人愿意買700塊錢的手機殼，有人愿意買幾萬塊錢的鏡頭，你眼中所謂的智商稅，可能恰恰是另一群人的剛需。

情緒價值往往通過文化、概念、互動附著在產(chǎn)品上，因此品牌需要建立一個三輪驅(qū)動系統(tǒng)。第一，內(nèi)容陣地。圍繞即時興趣，在小紅書、抖音、INS、TikTok等平臺做內(nèi)容種草。第二，生意陣地。圍繞戰(zhàn)略意圖，在天貓、京東、抖音電商、線下門店等渠道完成轉(zhuǎn)化。第三，品牌數(shù)字私域。私域的核心不是賣貨，而是關(guān)系經(jīng)營。通過和消費者大量的產(chǎn)品互動、文化探討，甚至吐槽和建議中，往往能夠推動產(chǎn)品改善，激發(fā)新品靈感。在私域運營中，AI應(yīng)用已經(jīng)可以通過和用戶的對話，將用戶標簽化，分析用戶需求，幫助前臺和運營團隊更加精準地管理用戶關(guān)系。

最終，內(nèi)容陣地、生意陣地和品牌數(shù)字私域這三輪形成的是品牌資產(chǎn)和用戶資產(chǎn)。在實時反饋消費者洞察、數(shù)據(jù)驅(qū)動產(chǎn)品研發(fā)、柔性供應(yīng)鏈、全域精準營銷這一套閉環(huán)完成后，企業(yè)才能拉長用戶生命周期價值，提高爆品成功率。過去要跑通這一整套閉環(huán)，小公司幾乎是做不到的。但在AI的加持下，補齊短板變得可行。未來的競爭，將從產(chǎn)品競爭走向體系與認知的高維度競爭。

三、產(chǎn)品創(chuàng)新

產(chǎn)品創(chuàng)新的整個流程包括用戶需求洞察、競品分析、產(chǎn)品設(shè)計、價值主張、市場分析和數(shù)據(jù)分析。這條鏈路中的很多部分都可以使用AI進行加持。比如在需求洞察中，傳統(tǒng)人工翻看評論的方式費時費力，而現(xiàn)在用工具進行數(shù)據(jù)采集，就可以自動爬取用戶的抱怨和差評，有針對性地進行產(chǎn)品改善。

在設(shè)計階段，AI的價值更為突出。在做玩具、家具等實體打樣之前，商家可以用AI生成高精渲染的3D演示圖。在服裝設(shè)計方面，即使是銷售人員，也可以通過給AI幾句提示詞，快速生成設(shè)計草圖。同時，AI發(fā)散性很高，能夠跳出固有思路，做出一些具有啟發(fā)性的設(shè)計。比如說，AI給出了智能收納盒的概念，在未來，收納盒上面可能會有一個液晶屏顯示溫度、物品，甚至可以進行掃描識別。AI還可以進行場景的快速變更，比如AI模特在身穿同一件衣服的情況下，可以更換不同的場景，或者同樣的衣服快速換到不同的人身上，甚至可以滿足跨境電商中多種族模特的需求。

四、品牌營銷

AIGC的創(chuàng)作模式與過去習(xí)慣的廣告設(shè)計流程完全不同。“以往是打磨創(chuàng)意、草圖排版、深化建模、完稿，現(xiàn)在就是想法、結(jié)果、結(jié)果迭代。”在過去的鏈路中，小公司根本無法完成，大量工作需要外包，耗時耗力。而現(xiàn)在從需求洞察，到產(chǎn)品設(shè)計、品牌搭建，再到傳播內(nèi)容、數(shù)據(jù)分析，都可以依靠AI快速完成。像用戶洞察這部分，我們就可以用RPA去搜索評論，確定好產(chǎn)品的功能需求和情緒需求后，再利用AI生成品牌故事，并且利用MidJourney等工具生成品牌LOGO、包裝等等。過去產(chǎn)品創(chuàng)新可能要五六個月才能完成，現(xiàn)在大概四五周就可以做到。

AI還可以輔助制作營銷日歷，列出一份可預(yù)期的熱點清單，把企業(yè)的營銷活動，不管是公關(guān)活動還是促銷活動，在年頭就規(guī)劃好。情人節(jié)要做什么，520要做什么，母親節(jié)要做什么，雙十一要做什么，到節(jié)日當天，所有的內(nèi)容和物料都已經(jīng)準備好了，就可以進行快速投放了。像西貝、可口可樂這樣的大企業(yè)就會做一個全年的營銷規(guī)劃，而很多企業(yè)過去沒有這個能力，現(xiàn)在有了智能體之后，把產(chǎn)品賣點輸入進去就可以自動匹配合適的節(jié)日，最多一個小時就可以基本完成整年的規(guī)劃。

在宣傳內(nèi)容上，AI更是高效。即夢現(xiàn)在上新了一個智能體模式，只要你清楚地把要做的事情描述給它，它就能迅速生成一組圖片，并且可以根據(jù)需求不斷修改，點擊生成視頻后，圖片就會連貫起來，而這一整個流程下來不到十分鐘就可以完成，并且非常高質(zhì)。

產(chǎn)品價值主張的本質(zhì)是你想客戶承諾的獨特價值，它回答一個核心問題：為什么用戶要選擇你？傳統(tǒng)描述往往聚焦于“產(chǎn)品功能”或“企業(yè)視角的亮點”，而真正有效的價值主張應(yīng)該做到從用戶視角出發(fā)：不是我們想賣什么，而是用戶想要什么。比如你說我這個景區(qū)環(huán)境優(yōu)美，但是對于用戶來說要的是出大片，輕松刷爆朋友圈。對于高端手機殼，賣點是雙層鈦合金結(jié)構(gòu)設(shè)計，而買點是不怕摔，五年不壞，手機更安全有質(zhì)感。

所以我們就可以有一個賣點變買點的智能體，讓標語能夠更好地擊中用戶。比如Livehouse演出的宣傳從明星多、環(huán)境好轉(zhuǎn)化為“不是看演出，而是加入演出”，寵物項圈標語設(shè)計為“上班也能看毛孩子拆家，AI項圈讓你不錯過它的每一刻”，讓用戶更容易產(chǎn)生共鳴。

五、全域運營

在企業(yè)的銷售流程中，華為提出過一個經(jīng)典模型——LTC（Lead to Cash），即從線索到回款，包括發(fā)現(xiàn)銷售線索、培育線索、轉(zhuǎn)化為訂單、訂單執(zhí)行、回款整個流程。過去這些環(huán)節(jié)需要大量人工投入，現(xiàn)在AI正在成為新的生產(chǎn)力。以線索管理為例，過去展會和小程序?qū)氲纳锨l線索，通常需要五天才能整理完，很多優(yōu)質(zhì)線索在分配前就已經(jīng)流失了。但是AI可以根據(jù)品牌型號、區(qū)域覆蓋、利潤區(qū)間等邏輯自動生成評分維度，快速完成線索分配，甚至?xí)f明分配原因，并提供銷售話術(shù)。

六、組織效能

在投標環(huán)節(jié)，智能體也能可以發(fā)揮作用。過去團隊談完需求之后，可能要兩三天才能給到客戶一個方案，現(xiàn)在拿個錄音筆把對話錄下來交給AI，幾分鐘就可以分析出剛才談話的這些人到底誰是最終決策者，誰是采購決策的支持者，誰是否決者，用這種方式了解到每個人的核心訴求。在投標現(xiàn)場，甚至可以利用十分鐘的休息時間，和小伙伴們一起商討一下，就可以給甲方提供應(yīng)對方案，極大地提升了專業(yè)度和中標率。

L3 & L4 - 范式轉(zhuǎn)變：從增強式創(chuàng)新到AI原生產(chǎn)品

技術(shù)革命總是從這里開始——更快、更省、更便宜。當然，如果革命止步于此，那就只是更高效的舊世界。“舊市場”加“新技術(shù)”等于“增強式創(chuàng)新”，增強式創(chuàng)新是對舊模式的優(yōu)化，而原生式創(chuàng)新，才是對舊世界的顛覆。這就像在剛進入汽車時代的時候，人們還是熱衷于如何讓馬跑得更快。

淘寶和京東從Web網(wǎng)頁時代進入到移動互聯(lián)網(wǎng)時代，并不是移動互聯(lián)網(wǎng)的原生產(chǎn)品，因為它只是把網(wǎng)頁上的功能縮小到了手機上。用戶在手機上能做的事，在網(wǎng)頁上同樣能做。但是拼多多就是移動互聯(lián)網(wǎng)的原生應(yīng)用，它沒有Web頁面，而是依托社交關(guān)系，通過微信分享、及時下單得以形成。拼多多一度發(fā)展超過了京東，甚至去年有一段時間超過了阿里，大家才反應(yīng)過來這是一個新物種。

移動互聯(lián)網(wǎng)的第一性原理就是連接效率，它強調(diào)的是隨時在線、即時交互、即刻消費。微信、頭條、滴滴、美團、抖音、拼多多、小紅書，這些都是移動互聯(lián)網(wǎng)的原生應(yīng)用。在這些平臺上逐漸孵化出微商、社群、自媒體、網(wǎng)約車司機、工廠店、網(wǎng)紅達人等生態(tài)。這背后有一條清晰路徑：從技術(shù)革命到賦能傳統(tǒng)場景，到推動范式轉(zhuǎn)變，再到誕生原生產(chǎn)品，最后演化為新平臺和生態(tài)。同樣的范式，會再來一遍。

AIGC的第一性原理是“認知效率的躍遷”，本質(zhì)是將人類的識別、判斷、生成和建議這一整條的認知鏈條進行自動化和可擴展化，使知識獲取、內(nèi)容表達與決策支持的邊際成本趨近于零。多模態(tài)融合是這一原理的重要支撐，在視頻分類、情感分析、語音識別等領(lǐng)域都得到了廣泛應(yīng)用，涉及圖像、視頻、語音、文本等融合內(nèi)容，未來還將進入交互、感知、內(nèi)容等更多應(yīng)用場景。

舉個直觀的例子，我拍下早餐的照片上傳給AI，它能識別食材，推算熱量和升糖指數(shù)。進一步，它能分析飲食結(jié)構(gòu)并繪制營養(yǎng)曲線。接著，它能給出低升糖早餐的替代方案。再往后，它能設(shè)計一周的菜譜，生成對比圖，甚至輸出成圖文并茂的PDF和多語言手冊。過去是人認知世界，未來是AI幫我們重構(gòu)世界。

你會發(fā)現(xiàn)，很多企業(yè)正憑借AI原生產(chǎn)品走向高速增長。比如AI約會助手Plug AI，只要上傳對話截圖，就會給用戶分析可以怎么高情商回復(fù)，幫助鋼鐵直男避免尬聊，月收入達到百萬級別。馬斯克點贊過的AI床墊，切入全球最大的健康焦慮領(lǐng)域，能夠自動記錄并調(diào)整睡眠習(xí)慣，年銷售額已經(jīng)達到數(shù)十億。

如果大家關(guān)注蘋果最近的發(fā)布會，Air Pods已經(jīng)不只是耳機了，它可以聯(lián)動心率和身體的各項數(shù)據(jù)，全方位地對你的健康進行偵測和洞察，完全知道你的身體狀況，并可以隨時來提醒你。這正是AI原生產(chǎn)品的典型特征：從底層架構(gòu)、核心能力到交互體驗，全面圍繞AI技術(shù)構(gòu)建，并將其作為產(chǎn)品本體邏輯的驅(qū)動引擎，而非在產(chǎn)品中“加AI插件”。

從核心驅(qū)動力看，傳統(tǒng)軟件依賴預(yù)定義規(guī)則與邏輯，AI原生產(chǎn)品則以AI模型與數(shù)據(jù)來驅(qū)動。從功能迭代看，傳統(tǒng)軟件依賴人工更新代碼，AI原生產(chǎn)品通過數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)自動進化。從交互方式看，傳統(tǒng)軟件多采用按鈕、表單等傳統(tǒng)界面，AI原生產(chǎn)品支持自然語言、多模態(tài)交互。從價值交付看，傳統(tǒng)軟件提供工具和功能，AI原生產(chǎn)品直接交付業(yè)務(wù)結(jié)果。從適應(yīng)能力看，傳統(tǒng)軟件流程固定，難以適應(yīng)新場景，AI原生產(chǎn)品具備動態(tài)適應(yīng)新場景和需求的能力。從成本模型看，傳統(tǒng)軟件按功能模塊收費，AI原生產(chǎn)品按結(jié)果和價值收費。所以AI原生產(chǎn)品的本質(zhì)是以AI為骨骼、數(shù)據(jù)為血液、場景為肌肉、進化為生命，最終實現(xiàn)“用智能代替流程，用結(jié)果代替功能”。

AI打破邊界以后，就會催生出來大量新的商業(yè)模式。第一，大規(guī)模個性化服務(wù)模式，實現(xiàn)千人千面的可能性，每位學(xué)生都有自己的AI導(dǎo)師、教練、出題系統(tǒng)。第二，專業(yè)能力的“平權(quán)化”服務(wù)模式，高門檻專業(yè)能力通過AI Agent轉(zhuǎn)化為低門檻服務(wù)，在法律、財稅、醫(yī)療方面，AI變成專業(yè)代理人。第三，一人即組織模式，AI成為個體的團隊，利用AI可以一個人做內(nèi)容、客服、運營、銷售。第四，認知即服務(wù)模式，把認知鏈路結(jié)構(gòu)化交付，你設(shè)置一個目標，由AI來進行識別、判斷和建議。第五，自進化型產(chǎn)品或伴隨式智能體模式，產(chǎn)品隨用戶、隨數(shù)據(jù)、隨時間自我升級，自我適配。

而在生成式AI的范式?jīng)_擊下，平臺將面臨一輪深刻變革。電商、短視頻、OTA、出行、本地生活，我們在此之上的生存模式會發(fā)生改變。過去移動互聯(lián)網(wǎng)時代的基本邏輯是提供琳瑯滿目的商品，讓用戶自己挑選。但AI時代的邏輯是用戶提出需求，系統(tǒng)來完成比較和推薦。比如淘寶上線的萬能搜，用戶可以直接問蘋果手機和華為手機哪個好，系統(tǒng)就自動給出對比和建議，并且可以根據(jù)進一步的需求交流推薦產(chǎn)品。

價值捕獲方式的變革體現(xiàn)在傳統(tǒng)模式下通過“賣流量”和“賣廣告”獲取收益轉(zhuǎn)變?yōu)锳I代理模式下通過“賣意圖匹配效率”和“賣智能代理服務(wù)”獲取收益，卷流量就沒有太大價值了。搜索引擎優(yōu)化（SEO）正在被生成引擎優(yōu)化（GEO）取代，未來用戶通過AI提問、分析推薦后，可能直接跳轉(zhuǎn)至獨立站下單到貨，平臺的中介價值就會被削弱。

在這樣的背景下，未來即時零售會大行其道。2024年，中國即時零售的市場規(guī)模已經(jīng)達到7800億左右，預(yù)計2025年會有1.2萬億，到2028年大概在2到5.6萬億之間。即時零售的本質(zhì)是“快”，許多企業(yè)已經(jīng)將開設(shè)倉店作為戰(zhàn)略重點，以快速將產(chǎn)品送達到消費者手上。

L5 - 未來展望：AI原生組織與新商業(yè)生態(tài)

組織就是一組被有機關(guān)聯(lián)起來的能力，只要有兩個人協(xié)同完成一件事，就會出現(xiàn)目標—分工—協(xié)作—激勵的閉環(huán)。分工帶來專業(yè)，專業(yè)沉淀為知識，知識形成認知，認知推動創(chuàng)新，創(chuàng)新又反過來迭代目標。那么，AI時代的組織會是怎樣？AI首先改變了能力的邊界，當崗位能力被AI顯著放大，分工、崗位、激烈、架構(gòu)都會被迫重塑。

比如小李是公司美工，過去每天做5張主視覺圖，現(xiàn)在借助AI，每天能輕松出50張。產(chǎn)出提升了10倍，工資要不要漲10倍？小張做腳本策劃，以前只負責寫腳本、出創(chuàng)意，但現(xiàn)在直接用AI做圖、出視頻，一條龍搞定。那他現(xiàn)在還算“策劃”崗位嗎？設(shè)計和剪輯的工資應(yīng)該給他嗎？一系列新問題產(chǎn)生了，而企業(yè)主和員工都不知道合理的工作量和報酬是多少？

然而，這并不是歷史上第一次“能力邊界坍塌”。20世紀初生產(chǎn)效率大幅提升后，企業(yè)主覺得自己給多了，成本增加了，工人認為工資給少了，自己被剝削了。為了自保，工人普遍磨洋工，對抗裁員風險。這個時候一個大師就出現(xiàn)了，也就是科學(xué)管理學(xué)之父泰勒，他提出管理的中心問題是提高勞動生產(chǎn)率，當勞動生產(chǎn)率提高了，不僅工人可以多拿工資，而且資本家也可以獲得更多收益，投入再生產(chǎn)，從而實現(xiàn)雙方“最大限度的富裕”。在AI時代也是同樣的道理，各位不要一開始就去卷成本、裁員，而是想我們怎么樣用AI對外創(chuàng)造價值，掙更多的錢進來。

當崗位不再穩(wěn)定、分工不再清晰、價值不再由工時決定，一個全新的問題出現(xiàn)了：組織到底該如何構(gòu)建，才能真正駕馭AI？我們需要的不止是一個用上AI的組織，而是一個因AI而生的組織，必須從底層邏輯上就能與AI高度協(xié)調(diào)、共同進化。

產(chǎn)品開發(fā)的業(yè)務(wù)流程不會變，選品、設(shè)計、生產(chǎn)、制造等等，但是人與人、人與工具之間的接口已經(jīng)發(fā)生改變。AI時代的組織形態(tài)由團隊協(xié)作發(fā)展為“超級個體加智能體”。在AI的協(xié)助下，就可以完成市場調(diào)研、需求洞察、產(chǎn)品設(shè)計等多個崗位的工作。那么，與之相應(yīng)的人才定義、培養(yǎng)、招聘都會發(fā)生改變，AI的使用成為崗位勝任力中的重要內(nèi)容。

從集體到個體 - 時代背景下的戰(zhàn)略抉擇

未來十年，一方面是科技加速演進推動社會進步，另一方面是我們國家邁向第二個百年的奮斗目標的偉大征程，到2035年，我國將基本實現(xiàn)社會主義現(xiàn)代化。站在這樣的歷史尺度上，我們可以說：未來再大的格局上是確定的。國務(wù)院在2025年8月印發(fā)的《關(guān)于深入實施“人工智能+”行動的意見》里指出，到2027年，新一代智能終端、智能體等應(yīng)用普及率超70%；到2030年，新一代智能終端、智能體等應(yīng)用普及率超90%；到2035年，推動我國全面步入智能經(jīng)濟和智能社會。

這是人類歷史上最后一次由人類主導(dǎo)的技術(shù)革命，再往后主導(dǎo)者將是AI本身。我們這一代人正站在范式更替的門檻上，而不是每一代人都有機會參與一次文明躍遷，更不是每一個人都能接住紅利。因此，我們需要升維思考、降維行動。站在國家和社會的高度，重新審視技術(shù)、產(chǎn)品與行業(yè)，就能看清更大的確定性。與此同時，我們要讓AI更好地做事，我們更好地做人，讓AI承擔繁重具體的工作，而人類肩負起價值創(chuàng)造和使命驅(qū)動的任務(wù)。

最后，與大家共勉一句話：初心要正，路子要野。初心正，方向才不會偏；路子野，才不至于固步自封。未來的商業(yè)與組織必定因AI而重構(gòu)，在這個征程中，我希望大家都能夠找到自己的定位，擁抱AI的時代，創(chuàng)造輝煌的業(yè)績。

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