一、AI转型，到底在转什么？

那到底什么是AI Native转型呢？目前似乎还没有形成一个普遍认可的定义。
但我理解的AI Native转型，如果用一句最简单的话来形容：就是从传统的“以人为主”的业务流程，转变为“AI为主、人类把关”的业务流程。
举个例子，假设一家公司发现某个区域销售业绩下滑。以前大概率是销售助理去系统里查数据，做一份分析报告。
然后大家组织开会：是不是新品铺货没做好？是不是门店拜访频次不够？
最后领导拍板做出决策，把任务安排下去，等下个月再看情况。


I Native公司，这个流程应该是怎么样的呢？
首先，AI会自动监测区域业绩。一旦出现异常，它就会自动进行分析；如果确实存在风险，AI还会自动生成分析报告，包括建议处置方案。比如，需要加大新品促销力度，并把方案模拟的结果，一并发给销售负责人和相关人员。
如果销售负责人采纳了建议，AI会自动生成执行计划，并跟踪执行结果。这样，下一次遇到类似问题，它就不是从零开始分析，而是可以基于上一次的方案执行情况进行迭代。


在传统业务流程中，人类几乎主导完成了所有工作；但是在AI Native业务流程中，AI会主动收集和分析业务数据，自动识别问题、生成并推动行动、跟踪执行和复盘。人只在需要决策、资源协调和异常判断时介入。
你可能会说：这不是做梦吗？
不，这不是做梦，但确实也不容易。

二、AI Native最难的，根本不是AI工具

真正决定AI转型成败的，是企业自身的管理水平。
为什么这么说呢？
这是因为，AI要准确分析问题并给出可落地的解决方案，关键在于要给到AI清晰、完整的业务规则。
举个例子：如果要让AI自动判断某个商机是否优质商机，你得定义清楚“优质”的标准是什么？
比如：什么行业？多大规模？厂房面积有多大？最近什么设备面临更换？
这些规则不仅每个行业不同，甚至每个企业、每条产品线都不同。如果不把这些规则梳理出来，AI根本不可能做出准确的判断。
你可能会说：哦，这又是一个数据收集的问题。
然而，数据问题只是表象，本质的问题其实在于：大部分企业其实根本没有想清楚自己的业务规则。比如，大部分企业其实都不知道“优质商机”的准确判断标准。
如果企业自己都不知道“什么是优质商机”，那AI也不可能知道。
更残酷的是，很多企业的问题不只是规则“藏在人的脑子里”，而是规则“从来就没有建立过”。
过去靠直觉、靠拍脑袋、靠胆子大，业务也能勉强跑下去。但进入AI时代，这套办法很难支撑AI参与业务决策。
所以，数据问题只是表象，管理问题才是本质。


就像很多企业上了ERP，企业效益没有任何好转，本质不是ERP软件不行，而是企业管理不行。

三、从小场景开始，让AI先跑起来

那怎么办呢？
我觉得关键在于，要从小场景入手，首先树立一个成功的榜样，然后再逐步扩大战果，最终实现整个业务的AI Native转型。
比如：如果要一口气实现整个“从线索到收款”的AI转型，难度是非常大的。但是，我们可以选择从“商机判断”入手，先把一个最重要的环节做好，再推广到其他环节。
再比如：要让整个销售团队都习惯和AI深度协作，难度可能也是非常大的。特别是很多老销售，在AI产出质量还达不到90分的时候，他们的抵触情绪很大。
但是，我们可以选择从销售新人入手。
首先，新人还没有习惯传统的工作方式，他们更容易接受AI时代的工作方式。
另外，新人的业务水平相对较低，哪怕AI只有80分，对他们也有价值。这样，AI才有机会通过他们的使用和反馈，从80分提升到90分，甚至95分。
总之，我们一定要意识到：AI Native转型，它不是一个IT工程，更不是一个AI项目，而是一个业务变革项目。
从过去“依赖人”的业务模式，变革为“依赖AI”的业务模式。这对我们的管理、组织都提出了非常高的要求。
如果认识不到这一点，那么必然会重复ERP时代的悲剧：ERP项目成功上线了，但业务还是那个业务，组织还是那个组织。只是在旧皮囊的外卖，批了一层皇帝的新衣罢了。