本文將深入探討 AI 在企業(yè)落地過程中面臨的挑戰(zhàn)，分析數(shù)字化項目落地的常見難題，揭示組織架構(gòu)滯后對 AI 落地的阻礙，并分享如何通過業(yè)務融合與組織變革，讓 AI 真正融入企業(yè)運營，成為推動企業(yè)發(fā)展的新引擎。

每年春節(jié)都容易出現(xiàn)全民爆火話題，從前些年的微信紅包到支付寶集五福，今年春節(jié)也不例外，大街小巷大家討論最多的話題就是《哪吒之魔童鬧海》和 Deepseek 。電影作為大眾性娛樂引發(fā)廣泛討論在情理之中。畢竟電影作為大眾娛樂的重要形式，向來是輿論場的焦點。

但是，Deepseek的火爆出圈，確實挺令人意外的。不管你是走在城市街頭，還是在嘈雜的早餐店內(nèi)，都能不經(jīng)意間聽到大家討論 Deepseek的聲音。

他們可能對 IT 行業(yè)一知半解，但卻能興奮的講述 Deepseek如何如何強大。這種全民熱議的場景，仿就像回到了iPhone剛興起的時代，那時大家對智能手機的好奇與熱情，同樣溢于言表。

據(jù)身邊不少朋友吐槽，節(jié)后開工第一天，不少公司老板要求員工下載 Deepseek，眼鏡AI 與自身公司業(yè)務融合的結(jié)合點，我們把這些現(xiàn)象關(guān)聯(lián)起來看，釋放出一個強烈的信號：AI 時代，已然提前到來。

它不再是科幻電影中的遙遠設想，不久的將來，就會迅速漫入我們生活與工作的每一個角落，重塑著我們的生活和工作場景。

一、當下AI 在企業(yè)部署應用現(xiàn)狀

今天我主要給大家聊聊，AI在企業(yè)管理領(lǐng)域應用落地情況，總體而言，AI 在企業(yè)中的落地實施尚處于探索階段，對于企業(yè)管理而言，它仍是一個全新的領(lǐng)域。

近幾年，一些理念先進的公司在 AI 領(lǐng)域展開了重金布局，如星巴克的 Deep Brew 、麥當勞的 AI drive – thru等就是典型的案例。雖然巨頭們紛紛下場，投入大量資源，但是真正能讓 AI 在企業(yè)中應用落地，跟業(yè)務緊密結(jié)合，轉(zhuǎn)化為實實在在可衡量價值產(chǎn)出的企業(yè)，卻如鳳毛麟角。

這讓我想起當年企業(yè)對 ERP 系統(tǒng)的狂熱追捧，當年IBM等國外企業(yè)攜ERP進入中國市場，被視為企業(yè)管理的萬能鑰匙，眾多企業(yè)滿懷憧憬，不惜投入重金，期望借此實現(xiàn)管理的飛躍。

但殘酷的現(xiàn)實是，許多企業(yè)在高昂的投入后，收獲的卻是效率低下、成本飆升的苦果。當時流行一句話 “不上 ERP 等死，上了 ERP 找死” ，造成ERP的位置非常尷尬。

放在今天，AI 的發(fā)展軌跡與當年的 ERP 如出一轍。很多企業(yè)只是簡單地將 AI 工具引入，沒有深入思考如何讓其與組織架構(gòu)、業(yè)務流程深度融合，就像將先進的引擎安裝在破舊的馬車上，這種表面化的應用，不僅無法為企業(yè)帶來實質(zhì)的效益提升，還可能導致資源的浪費和員工的抵觸情緒。

前面一文跟大家探討過關(guān)于AI應用場景，今天跟大家探討下AI如何在企業(yè)端落地這個話題，希望能為各位專家和行業(yè)實踐者帶來一些啟發(fā)與思考。

二、數(shù)字化項目落地：那些常見難題

從業(yè)多年以來，我也深度參與了很多企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型項目，包括不少國家。從早期助力餐飲業(yè)實現(xiàn)數(shù)字化升級、搭建商業(yè)中心 CRM 系統(tǒng)、參與企業(yè)培訓數(shù)字化產(chǎn)品，到近年來投身于營銷自動化、CDP 等熱門數(shù)字化應用的落地實踐。

我也見證了許多國內(nèi)企業(yè)在數(shù)字化過程中的心酸歷程?；谧陨斫?jīng)驗，今天想和大家分享一些想法，希望能為企業(yè)發(fā)展提供一些參考。

案例一：某零售企業(yè)集團 CDP 用戶數(shù)據(jù)中臺的尷尬處境

某零售集團搞數(shù)字化轉(zhuǎn)型，花了好多錢搭建了 “CDP 用戶數(shù)據(jù)中臺”，想把集團的數(shù)據(jù)資產(chǎn)整合起來。

但問題來了，在外部，它未能與抖音、小紅書、美團等當下熱門的新媒體平臺以及線上獲客渠道建立有效連接；

在內(nèi)部，CDP用戶中臺也未能與實際業(yè)務結(jié)合起來：

• 采購銷售環(huán)節(jié)，CDP的價值在于利用企業(yè)全域的用戶數(shù)據(jù)洞察優(yōu)化供應鏈管理，實現(xiàn)精準采購與高效銷售；
• 倉庫管理中，CDP的價值在于依據(jù)用戶數(shù)據(jù)預測庫存需求，降低庫存積壓或缺貨現(xiàn)象；
• 市場營銷時，CDP的價值利用用戶數(shù)據(jù)進行精準的市場定位與營銷策略制定，提升營銷效果；
• 門店運營過程中，CDP的價值在于通過用戶畫像數(shù)據(jù)實現(xiàn)精細化管理，提升顧客購物體驗；

……

上述提到的場景中由于公司內(nèi)部各種各樣的問題都沒有落地，最終，CDP用戶中臺僅僅被用于簡單的給用戶打上幾個標簽、做個分組，在給用戶發(fā)短信、郵件營銷的時候利用一下。大量的資源和功能被閑置，投入的巨額成本未能轉(zhuǎn)化為實際的業(yè)務價值，造成了嚴重的資源浪費。

案例二：零售企業(yè)會員數(shù)字化運營的難題

再講個案例，某家連鎖零售門店計劃利用會員精細化運營提升用戶的ARPU，期望通過AI數(shù)字化手段提升會員管理水平，增強會員粘性與忠誠度。為此，上了一套MA系統(tǒng)，也搭建了一套完整的會員運營體系。

我們幫這家企業(yè)將會劃分為潛客、新會員、成長期、成熟期、以及沉睡及流失的會員五個等級。并且針對每個等級的會員，制定了個性化的運營策略。

• 例如對于潛在客戶，通過精準的廣告投放與優(yōu)惠活動吸引其注冊成為會員；
• 針對新會員則提供專屬的首單優(yōu)惠與新手指南，引導其深入了解品牌與產(chǎn)品；
• 對于成長期會員，通過積分獎勵、專屬折扣等方式鼓勵其增加消費頻次與金額；
• 對于成熟會員，提供更多的增值服務，如優(yōu)先配送、專屬客服等，提升其尊貴感；
• 對于沉睡或流失的會員，通過召回活動、個性化推薦等手段，重新喚起其對品牌的關(guān)注與興趣。

這一系列的措施，看似完美，卻在實際執(zhí)行過程中遭遇了重重困難。

門店這邊每天接收到各個部門下達的各種任務，店員還要忙著商品上架下架、盤點庫存、接待顧客、賣東西這些工作，店員無法判斷各項工作任務的主次關(guān)系。

在執(zhí)行店員的觀念里，會員運營這是屬于不緊急的事，所以不會主動去思考，即使你追一些使用率數(shù)據(jù)，他們也會想盡辦法去應付。

三、上述數(shù)字化項目落地困難的原因是什么？

我們來看看目前大多數(shù)零售企業(yè)的組織架構(gòu)現(xiàn)狀，屬于樹形結(jié)構(gòu)關(guān)系，職責分工明確，在推進數(shù)字化項目過程中經(jīng)常會出現(xiàn)主導權(quán)問題，假設主導權(quán)在IT部門，其他部門配合，那么大概率營運、IT、培訓、采銷這些部門不會重視的。

做這類數(shù)字化項目不是簡單的工具使用，而是要把它當成企業(yè)新的生產(chǎn)力，需要一套完整的機制來保障，我們看看下面這個場景是不是很熟悉？

當你去找其他部門配合工作時，他們礙于情面會常說“可以先試試，等效果好了再全面推廣，行不行？” 但實際上，當領(lǐng)導說出這種話，意味著領(lǐng)導在敷衍了事，對這個項目重視度不夠。

項目真正開展試運營，各部門不應該是簡單的配合關(guān)系，而是要協(xié)同發(fā)力，需要建立完整的組織及協(xié)同機制，還要得有耐心，別怕犯錯，多做 A/B 測試，總結(jié)經(jīng)驗，找到最好的方法后再推廣，這樣才能慢慢提升整體的運營效果。

四、組織變革：組織滯后，難與發(fā)展同步

上述類似的案例在數(shù)字化項目落地過程中非常常見，我之前在《數(shù)字化項目的那些坑》這篇文章里也提到過。核心原因，就是組織沒跟上新時代的節(jié)奏。

打個比方，就像從馬車時代進入汽車時代，如果馬車夫不愿意學開汽車，道路不升級改造，市政部門也不成立新的汽車交通安全管理機構(gòu)，那交通效率肯定上不去。時代變了，以前的組織結(jié)構(gòu)和思維方式，已經(jīng)不適合現(xiàn)在這個信息化、智能化的時代了。

五、在 AI 時代的浪潮下，組織該如何順應發(fā)展趨勢并實現(xiàn)有效變革呢？

我們今天不講那么多理論，我來給大家分享下我們在客戶項目落地中的實際經(jīng)驗。

先說結(jié)論：在AI時代，要讓 AI 工具在企業(yè)端真正落地產(chǎn)生價值，核心在于要讓工具與實際業(yè)務緊密相連。

引入 AI 工具并非只是引入技術(shù)產(chǎn)品，還需全面優(yōu)化公司的組織架構(gòu)、業(yè)務流程以及團隊協(xié)作方式。從高層制定戰(zhàn)略，到中層調(diào)配資源，再到基層落實工作，各部門開展工作以及SOP工作流程深度與AI工具相結(jié)合，同時AI工具應用設計也要兼顧公司基層、中層和高層的實際業(yè)務場景，從組織上去變革，去擁抱AI時代。

六、如何讓AI與業(yè)務融合：以零售門店會員智能營銷項目為例

從組織架構(gòu)的不同層級出發(fā)，多維度深入剖析，探究如何充分釋放 AI 的潛力，使其作用最大化。

高層視角：公司高層制定的業(yè)務目標，需拆解為具體可執(zhí)行的動作，并將明確的業(yè)務目標輸入 AI 營銷中臺。搭建與目標適配且具創(chuàng)新性的組織架構(gòu)，同時明確目標與考核辦法。

中層視角：中層在公司中發(fā)揮承上啟下的關(guān)鍵作用，需結(jié)合部門工作重點與流程，借助 AI 將資源輸送至一線店長，舉幾個例子：

• 采銷團隊：系統(tǒng)錄入當月暢銷、高利潤、吸客的產(chǎn)品信息，并為門店提供支持。明確價格優(yōu)勢、產(chǎn)品特點、目標客戶、產(chǎn)品競爭力等關(guān)鍵數(shù)據(jù)，確保數(shù)據(jù)準確可用，為 AI 營銷中臺提供高質(zhì)量數(shù)據(jù)；
• 營運團隊：明確當前重點營銷活動，如單品打折、組合套餐等，分析其對關(guān)鍵指標（如顧客平均消費金額、消費次數(shù)、新顧客增加量、會員活躍度等）的提升作用。將這些信息輸入系統(tǒng)，為 AI 決策提供依據(jù)，助力店長更好地執(zhí)行營銷方案；
• IT 產(chǎn)品運營團隊：通過數(shù)據(jù)分析、采納建議、研究數(shù)據(jù)、社群運營、激勵措施、組織培訓等方式，推動項目順利開展。不僅關(guān)注產(chǎn)品自身數(shù)據(jù)，還結(jié)合業(yè)務數(shù)據(jù)，確保運營策略與實際業(yè)務需求相符，總結(jié)可復用的成功經(jīng)驗；
• IT 開發(fā)團隊：積極探尋與業(yè)務場景的結(jié)合點，為業(yè)務運營和產(chǎn)品運營提供支持，開發(fā)相應功能。例如，將 AI 與門店其他系統(tǒng)（如訂購系統(tǒng)、銷售終端系統(tǒng)）緊密連接，為店長在面對面銷售推薦、會員需求分析等業(yè)務決策上提供智能支持，提升門店運營效率與顧客滿意度。

一線視角：店長和一線員工是具體執(zhí)行者。依據(jù) AI 給出的建議，結(jié)合門店實際情況，靈活調(diào)整銷售策略與客戶服務方式。例如，利用 AI 推薦的潛力商品和精準客戶畫像，優(yōu)化銷售話術(shù)與促銷活動，提高成交率和客戶滿意度。

七、組織保障：AI 項目落地的關(guān)鍵基石

完成上面這些業(yè)務設計，還有一個非常重要的機制需要去建立，那就是組織保障。

如何做好組織保障呢？對HR工作了解的人都清楚，HR 的六大模塊主要圍繞著公司人才的“選”“育”“用”“留”這四個方向開展的。

人才管理是一項復雜性與系統(tǒng)性的工作，單純憑借行政指令或常規(guī)管理手段，很難達成預期效果。需結(jié)合人性特點將績效評估、激勵機制、薪酬體系、監(jiān)督等多方面策略進行有機整合，協(xié)同聯(lián)動，讓組織產(chǎn)生合力。

這里分享一個源自新興行為設計學的 FOGG 模型，它能幫助我們理解人們做出某些行為的原因，其核心邏輯是：一個人的行為發(fā)生，需同時滿足三個關(guān)鍵條件：動機、能力和觸發(fā)點，我們可將該模型的核心思想與 AI 項目的邏輯策略相結(jié)合。

• 動機：員工是否愿意接受 AI 工具并積極使用它？
• 能力：員工是否具備使用 AI 工具的技能，能否獲取相關(guān)資源？
• 觸發(fā)點：是否存在明確的方法或場景，促使員工使用 AI工具？

AI 時代組織保障，建議從以下幾個關(guān)鍵方面進行優(yōu)化：

• 績效體系與 AI 工具使用的掛鉤情況：在員工績效考核時，是否將 AI 工具的使用水平納入考核范圍？能否通過數(shù)據(jù)體現(xiàn) AI 工具對業(yè)務的實際作用？
• 激勵機制是否圍繞 AI 工作流程設計：激勵措施能否促使員工主動運用 AI 工具？在 AI 發(fā)揮關(guān)鍵作用的環(huán)節(jié)，是否制定了相應的獎勵辦法？
• 監(jiān)督機制的全面覆蓋程度：監(jiān)督是否從工具使用情況，延伸至業(yè)務流程優(yōu)化，直至最終的業(yè)務成果？是否建立起從工具到業(yè)務再到成果的完整監(jiān)督體系？

要確保 AI 項目順利落地并融入日常運營，需從優(yōu)化組織架構(gòu)、完善激勵機制、提升員工能力、設計行為觸發(fā)機制這幾方面著手。這種全方位的變革與保障機制是 AI 項目長期成功的關(guān)鍵，各層面相互配合促進，AI 才能融入業(yè)務場景創(chuàng)造價值。

這一過程不僅靠技術(shù)，還需全面優(yōu)化組織架構(gòu)、業(yè)務流程和團隊協(xié)作，實現(xiàn)從戰(zhàn)略規(guī)劃到執(zhí)行落地的順暢銜接。

八、附錄：星巴克Deep Brew項目AI業(yè)務融合應用場景分享

• AI營銷場景：星巴克借助“Deep Brew”，依據(jù)消費者的口味偏好、當?shù)亻T店的熱門選擇以及實時天氣狀況，給出個性化的產(chǎn)品推薦，并提供運營優(yōu)化建議。
• 精準庫存管理：借助“Deep Brew”進行實時數(shù)據(jù)收集與分析，星巴克能夠預測未來庫存需求的變化，確保門店庫存始終維持在最佳狀態(tài)。這種精準的庫存管理，既減少了浪費，又保證顧客在需要時能買到喜愛的產(chǎn)品，從而提升客戶滿意度。
• 預測性維護模型：星巴克利用“Deep Brew”構(gòu)建預測性維護模型，能夠提前預測設備可能出現(xiàn)的故障或維護需求。這一技術(shù)使星巴克能夠主動將替換零件或設備運送到門店，最大程度減少停機時間，避免客戶不滿和收入損失。
• 標準化與質(zhì)量保障：通過AI系統(tǒng)收集的實時數(shù)據(jù)，星巴克能夠確保所有產(chǎn)品的標準化水平和品質(zhì)一致性。例如，當咖啡機的水溫或壓力偏離預設參數(shù)時，系統(tǒng)會自動采取糾正措施，保證每一杯咖啡都能達到星巴克的高品質(zhì)標準；

以上就是我的個人分享，希望能給大家?guī)硪恍┯袃r值的參考。