作者：于春伟 凯时官方娱乐咨询医药医疗事业部资深咨询师
腾讯推出WorkBuddy，阿里推出千问办公，字节也正式宣布了豆包事情。外洋的大模子厂商同样在一直把能力从问答、写作和编程，延伸到Agent、工具挪用、电脑操作和长使命执行。 各人讲的也越来越不是“AI能不可帮我写一份质料”，而是另一件事：能不可把一件事情直接交给AI去完成。 做调研、写报告、剖析数据、制作PPT、整理文件、操作网页、挪用种种工具，甚至把一个重大使命拆成若干办法一连执行。已往需要人在几个软件、几个系统之间往返切换完成的事情，现在越来越可能只需要告诉AI一个目的。 这虽然令人兴奋。 但若是站在企业管理的角度，我以为越是在这个时间，越应该问一个不那么热闹的问题： 当AI越来越会干活，我们是不是也应该重新看看，企业里的这些“活”，原来是不是就应该这样干？ 一项事情已往需要五小我私家加入，现在AI可以替其中三小我私家完成，我们很容易把这明确为效率提升。但尚有另一种可能：这项事情原本就不应该被拆给五小我私家。 一个流程已往要经由六个环节，现在AI可以让每个环节都快30%，听起来也很好。但真正值得问的是：这六个环节是不是都尚有保存的须要？ 一个审批已往需要三天，现在AI可以读质料、查制度、做判断，把它缩短到一天。但若是这原来就是一项规则明确、危害很低的营业，真正的问题也许不是怎样把审批做得更快，而是为什么还需要这么多审批。 这让我想起三十多年前迈克尔·哈默推动营业流程再造时提出的谁人著名看法： “Don’t automate, obliterate.” 不要急着把原来的事情自动化，而要先重新审阅它。 昔时的企业面临的是信息手艺。今天我们面临的是AI。手艺变了，但这个问题反而比已往越发主要。 由于AI的能力越强，我们就越容易犯一个过失：用最新的手艺，加速一套原来就应该重新审阅的事情方法。 01 AI真正改变的，是事情的完成方法 现在不少企业已经最先建知识库、上大模子、做智能客服、开发Agent，也要求各个部分寻找AI应用场景。于是销售有了智能助手，采购有了比价工具，客服有了机械人，办公室有了写质料、做PPT的工具。 这些事情虽然都有价值。 但过一段时间再转头看，若是问几个很质朴的问题：哪条营业流程真正缩短了？哪些环节消逝了？哪些已往必需由人完成的事情不再需要人做了？哪些岗位之间的分工爆发了转变？公司的哪个谋划指标因此真正改善了？ 许多企业未必能够说得很清晰。 缘故原由可能就在于，我们仍然习惯于从手艺出发：先看AI能做什么，再到现有流程里给它找一个位置。 于是组织没怎么动，岗位没怎么动，审批没怎么动，流程也基本没动，只是在原来的事情方法上增添了一层AI。 这不是AI真正应该给企业带来的转变。 AI真正有意思的地方，不但是帮一小我私家少写几份质料、少做几张表格，也不但是让某个流程节点快一点。 它给企业提供了一次重构事情完成方法的时机。 已往做流程，主要解决的是人与人怎么协同：谁提倡，谁处置惩罚，谁复核，谁审批，出了异常找谁。 现在多了AI以后，管理者必需多问一句： 这件事情，为什么一定要由人来做？ 有些事情规则明确、重复量大，原来就应该由系统完成；有些事情涉及大宗阅读、整理、较量和起源判断，AI已经越来越合适；尚有一些事情涉及重大客户允许、价钱破例、利益权衡和危害肩负，最终仍然需要人来判断。 以是企业真正要做的，不是简朴讨论“机械能替换掉谁”，而是把事情重新分一遍。 例如报价流程。若是客户需求可以自动识别和结构化，历史成交价钱、库存、本钱和交期可以直接从系统取得，标准毛利和信用条件可以自动校验，那么大宗正常报价并没有须要在五六小我私家之间往返流转。 正常营业直接走，只有价钱异常、交期特殊、客户信用超限或者其他破例情形，才交给响应的人判断。 做到这里，企业获得的已经不但是一个“AI报价助手”，而是一条被重新设计过的报价流程。 两者差别很大。前者是在一个岗位上省一点时间，后者可能改变客户响应速率、人工投入和管理方法。 02 不要寻找AI场景，先重新审阅企业最主要的流程 这也是为什么，我不太赞成企业一最先就发动所有部分“找AI场景”。 部分虽然能够找到许多场景。写质料、查资料、做摘要、回复客户、剖析数据、天生代码，这些都有现实价值，员工也应该起劲使用。但这些首先解决的是小我私家事情效率问题。 站在谋划层面，还要再往前走一步：公司最主要的几条谋划链条，事实那里最慢，那里最贵，那里最容易蜕化，那里占用了最多不须要的管理精神？ 我们常说结构效率大于运营效率。当我们基于营业场景完成对营业完成方法的重构之后，你会发明同样的报价事情已经不是已往五六小我私家八九天时间才华做完的谁人报价，事情的结构自己爆发的重大改变，而真正让改变爆发的是基于营业场景细分之后对事情规则的重新优化设计，AI也好数字化系统也罢只是让改变最终落地收效的工具罢了。 AI是手段，不是目的。 一个客户线索从进来到签条约需要几多天？客户已经下单，为什么迟迟不可确认交期？一项采购从提出需求到最终付款，中心究竟停在那里？客户投诉为什么转了几个部分还没有人真正认真？应收账款已经逾期，为什么总要比及月尾开会才有人关注？ 这些问题离收入、本钱、现金流和客户更近，也更值得管理层花时间。 以是一家企业若是准备认真做AI，我反而建议先做一件看起来没几多“科技含量”的事：选一条主要的谋划流程，拿几笔真实营业重新到尾跑一遍。 不要先看墙上的流程图，也不要只听部分认真人先容制度上“应该怎么做”，由于许多企业都保存这样的差别：制度写的是一套，现实运行是另一套。 真正需要看的，是一张订单、一份条约、一笔采购究竟经由了谁，在谁那里停留了多久，数据被重复录入了一再，几多时间花在期待和相同上，几多审批只是把已经知道的信息重新确认一次。 还要关注：哪些审批环节从设立之初到现在，已经酿成机械点击“通过”；哪些问题每个月都在重复爆发；哪些事情现实上只是由于历史缘故原由一直保存下来。 梳理完成后，再逐项追问： 这一步尚有须要吗？若是有须要，为什么一定要由现在这个岗位完成？能不可合并？能不可前移？能不可并行？人工判断依据是什么？有没有数据支持？规则已经明确的事情，为什么还需要人工判断？AI可以完成大部分事情的地方，能不可只让人处置惩罚破例情形？ 一条流程这样重新梳理下来，真正值得投入AI的场景通常并不难发明。 并且这些场景不会只是伶仃的功效点，而会自然落到谋划改善上。更主要的是，这个历程也会资助企业看清晰自己的营业基�。菏菔欠裢暾�？权责是否清晰？规则是否明确？系统是否支持？流程是否真的适合被AI承接？ 这些问题若是没有解决，AI很难真正进入营业焦点。 03 AI时代，流程自己就是竞争力 这里尚有一个很容易被忽略的问题。AI越强，企业越不可简朴追求“无人化”。 企业谋划不是一套纯手艺系统。资料整理、信息比对、标准校验和重复操作，可以越来越多地交给系统和AI，但重大客户允许、特殊价钱、重大授信、重大条约危害以及最终责任肩负，仍然必需找到详细的人。 好的流程，不是把人所有拿掉，而是把人从没有须要泛起的地方拿掉。 这一点对管理层尤其主要。许多企业真正稀缺的并不是员工天天那几个小时，而是管理层的注重力。 我在和企业管理者交流时，经�？吹揭桓稣飨螅盒矶喔卟闾焯旎ù笞谑奔浯χ贸头Ｖ种稚笈�。 看起来是管理严酷。但换一个角度看，也可能说明大宗正常营业没有被规则和流程消化，只能一直向上寻找一小我私家签字。 这样的管理方法，真的有用吗？谜底是未必。 正常营业应该尽可能凭证规则运行。 真正偏离规则、影响谋划效果或者保存重大危害的事项，才应该进入管理者视野。 若是AI和数字系统能够资助企业实现这一点，释放出来的就不但仅是几小我私家的事情时间，而可能是整个组织运行效率的转变。 这也会让我们重新明确流程管理自己。 若是流程管理仍然只是绘图、写制度、编SOP，它在AI时代的价值确实有限。但流程真正要解决的，原来就不是图画得漂不漂亮，而是一项谋划活动事实怎样完成，为什么这样完成，以及有没有更好的完成方法。 已往，一套好的SOP主要告诉员工：一件事情应该怎么做。 但未来，若是其中一部分事情交给AI，仅仅告诉AI“怎么做”是不敷的。 企业还需要明确：数据从那里获得；凭证什么规则判断；可以挪用哪些系统和资料；拥有什么权限；效果应该交给谁；什么情形必需阻止；什么情形必需转人工处置惩罚。 这些已往散落在制度、系统和老员工履历中的内容，都需要逐步沉淀下来。 这件事情可能比增添几个AI应用更有价值。但它也是许多企业最容易忽视的地方。由于管理者天天面临大宗紧迫问题，很容易以为这些基础事情“不会马上爆发收益”。 但恰恰是在这些看似噜苏的地方，决议了一家企业能否真正形成恒久能力。 一家企业真正难以复制的，历来不是买到什么模子。竞争敌手可以买同样的模子，也可以买同样的软件。真正有差别的，是一家企业多年积累下来的客户明确、营业规则、专业履历、危害判断和协同方法。 若是这些工具一直只保存于少数人的脑子里，AI再强也很难真正接手营业；若是能够逐步沉淀下来，并且和数据、规则、系统、权限团结，其中相当一部分就有时机酿成可以重复使用的企业能力。 04 判断一家企业AI转型是否有用，看流程有没有改变 以是判断一家企业的AI转型做到什么水平，我不会只看有几多人在用AI，也不会只看他们开发了几多Agent。 这些虽然主要。但更值得关注的是：要害流程有没有真正爆发转变？已往靠人记、靠人盯、靠人催的事情有没有镌汰？标准营业是不是越来越少占用管理者的时间？异常和危害是不是能够更早被发明？管理者是不是天天更多时间泯灭在鸡毛蒜皮的问题里，而不是花在外部营业时机挖掘上？ 若是这些都没有爆发，AI或许率还停留在工具层，甚至是很浅表的工具层。 工具层虽然有价值，但工具很容易被复制，也很难单独形成谋划上的恒久差别。真正能够拉开差别的，照旧企业能不可借这次手艺转变，把那些恒久以来已经习以为常、但效率并不高的事情方法重新设计一遍。 以是，与其一最先就问“AI能替换几多岗位”，不如先问一个更简朴的问题： 若是今天重新设计这家公司，这件事情还会凭证现在的要领做吗？ 若是谜底是否定的，就不要急着把AI装进去。先把这件事自己重新想清晰。 企业多年形成的流程、制度和组织虽然不是肩负，它们沉淀了已往的谋划履历。但履历有价值，不是由于沿用了许多年，而是由于它今天仍然有用。 AI带来的一个主要时机，就是让企业有条件重新划分人、系统和AI之间的事情界线，也让管理者有理由重新审阅那些已经很少有人去追问、去触碰的事情完成方法。 从这个意义上说，流程仍然是AI进入企业很主要的入口。 但这里说的流程，不是墙上的流程图，也不是制度里的审批蹊径，而是企业天无邪实爆发的谋划活动：客户怎么进来，订单怎么交出去，钱怎样收回来，问题怎样解决，危害怎样被发明。 先把这些事情看清晰，再决议AI应该放在那里。 这可能没有“周全AI化”听起来那么热闹，但对一家真正要谋划许多年的企业来说，往往更主要。
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