过去一年中，人们对于 AI 生成式大模型的态度已经发生了深刻变化。

有的公司想利用它降本增效，却无法达到预期业务增长，有的公司斥巨资研发，也迟迟无法达到期望的成功，作用微薄，白白 " 烧钱 "。

大型企业怕落后、中型企业想降本、小型企业想超车。可以说，患有 AI 焦虑症的人，基本上涵盖当下的所有公司。

都说 AI 潜力无限，它真的是万能的吗？

"AI 的应用场景一定不是全链路应用，而是用于关键环节。"

利用 AI 赋能成立 " 一人公司 "，最快几年可以实现？

"AI 赋能超级个体，大概 3 到 5 年即可成立一个一人公司。"

企业怎么把握交互式 AI 的变化风向，抓住风口？

" 下一个交互层变化一定是是语音交互的变化，把握变化初期的风向，就可以迎风而上。"

上周六上午，脉脉创始人兼 CEO 林凡老师做客混沌，结合自身在 AI 技术和企业管理中的丰富经验，深入剖析了企业在 AI 应用落地中的关键环节，同时，通过提出 "AI 落地评估三原则 " 并拆解相关案例，帮助企业找到那些真正能产生价值的落地点，为企业技术研发提供切实可行的解决方案，获得了同学们 " 听一堂课省几千万 " 的如潮好评。

以下为课程笔记（篇幅所限，本文内容仅为课程五分之一，请前往混沌 APP 听完整课程！）

授课老师｜林凡 脉脉创始人兼 CEO

编辑｜混沌商业研究团队

支持｜混沌前沿课

   企业 AI 应用落地前的认知准备

1.AI 做不到什么

AI 不是灵丹妙药，这是人们首先要明确的一个基础认知。

很多企业希望通过 AI 实现快速降本、快速增收、快速创新的目的，但直到今天，AI 的发展水平仍不能满足企业想要立即降低一半人力成本的需求。

诚然，很多企业通过尝试，利用 AI 提升了企业 10% 至 20% 的效益，但距离 100% 的目标差距依然非常大。但如果能出现原生应用，很可能会带来重大创新突破，但这种发展需要时间。

2.AI 能做到什么

现在，很多美国公司立足 AI 技术，在应用场景中找到了一些非常好的结合点。

例如，Meta 利用 AI 优化广告定向、内容推荐和广告创意，广告回报提升了 32%；领英利用 AI 生成用户 Profile 和工作描述，会员收入和招聘收入实现 10-15% 的提升；知识产权方向的创业公司利用 AI 收集材料撰写律师函，大幅降低成本，等等。

以上这些事情在技术层面都很容易解决，甚至在 GPT3.5 时期就可以实现对文案的优化和改进。但美国的公司将这种技术与应用场景有机结合起来，达到了 " 朴实无华但有效 " 的效果，即使技术并不酷炫，但商业结果的成效是显而易见的。

3. 什么样的公司适合应用 AI

先说结论，我认为只要不是纯体力劳动的公司，都可以用好 AI。其中，大公司比较适合做增收，即用 AI 技术优化关键环节，从而实现收入的增加；创业公司比较适合做突破，类似于上面提到的知识产权公司。此外，我认为每家公司都可以做提效，例如将程序员使用的 Github copilot 转换为 cursor，一定会在编程领域得到 20% 至 30% 的提升。

类似于文案撰写等工作，都可以由 AI 先行生成，然后再由公司人员进行挑选和优化。之所以有的游戏公司可以用 AI 替代一半的设计师，就是因为 AI 非常适合偏创意型的设计工作。

  找到 AI 组织提效的关键节点

在企业内部想要去做 AI 的创新，实现组织提效和业务进展，可以参考以下 AI 落地评估三原则。

1.AI 落地评估的三个关键原则

这三个关键原则分别为：规模，场景，技术。很多企业在不知晓 AI 落地评估的三个关键原则之前，AI 的创新工作都是发散且收效甚微的。但明确这三个关键原则，且进行评估之后，公司内部的很多项目就可以被先期砍掉，避免不必要的投入。

在利用这三个关键原则进行评估之前，还需要明确一些基本概念。其中，跟场景有关的一个是工作流、任务节点，另一个是创收、降本。跟技术有关的一是单轮交互、多轮交互，二是 " 文科 "、" 理科 "，三是文本、多模态。下面，我们分别展开。

工作流、任务节点，是将复杂长期的运营策略简化为一系列具有逻辑关系的工作流程，简而言之，就如同流水线一样，每个人都属于自己的任务需要完成，由企业选择 AI 来做哪些步骤。

关于创收降本，企业想用 AI，无非是创收和降本两个方面。很多人在进行探索的时候，会习惯从业务角度考虑这件事。很多企业家想到 AI 落地的第一落点就是智能客服。然而，举例来说，如果公司的客服成本占比只有 3%，自研技术投入 1000 万，帮公司省掉了 1.5% 的人力成本，这么做其实并不值得。

在技术层面，典型的单轮交互，就是输入一次 + 输出一次，例如提问 + 回答，就是一个完整的单轮交互。而多轮交互则是有问有答，回答完多个问题后，引向购买产品或服务的终点，达到销售转化的一种过程。

这两种模式在技术的研发难度上面是差了一个量级的。可能前者在研发阶段只需要花费 100 万，但后面的就需要花费 1000 万。

关于" 文科 "" 理科 "，例如，营销文案、销售话术、客服话术，都是研究让措辞更生动、描述更具体，而这是文科生擅长的事情，这些事对于 AI 而言是简单的，甚至可以打到 80 分。但同样能力的 AI 在理科生擅长的领域只能做到基本合格，即初级员工的水平，因此企业很难直接用这种能力的 AI 去处理数据优化方面的工作。

关于文本、多模态，实质上是通过把文字、图片、语音、视频这些由人的感官体验到的东西，交付给统一的模型进行处理。所处理的数据要比单纯文本高出几个量级，因此，所需要的技术能力更为复杂，投入也更为巨大。

综合整个 AI 落地评估三原则，就是在尽可能规模大的一个业务中找最核心的有优化空间的场景，用尽可能简单的技术来解决问题。同时结合现金流的情况决定做与不做。企业目前已经拥有较大规模，且创收或降本（即场景）的变化量较大，占比大于 10%，同时技术难度为单论交互搭配文科类，每年投入 100 万就可研发的项目是必须做的；企业在行业中拥有较大规模，场景变化量在 3% 左右，技术类型为多轮交互搭配文科、单论交互搭配理科，每年投入 1000 万的项目是可以做的；还待验证规模的新兴企业，场景变化量较小，占比小于 1%，技术类型为多模态或多轮交互搭配理科类，每年需要投入 1 亿的项目，则需要非常谨慎地去做。

2. 案例拆解

案例 1：Linkedln

Linkedln 利用 AI 生成用户 Profile 和工作描述，例如在个人简历前面增加一段可以迅速吸人眼球的话，让用户可以更好地展示自己的特长，优化生成个人简历，从而更顺利地找到工作。仅此一项应用，就让 Linkedln 增收了 2 亿美金，业绩提升了 10% 到 15%。

此外，Linkedln 还会帮助企业招聘发布职位。Linkedln 发现很多人无法在手机上对招聘岗位进行完整的文字表述，因为要写的内容太多了，书写过程很麻烦。于是，Linkedln 通过一些简单问题选项，综合公司过去发布的行业内容，自动生成岗位描述，让想退出编辑的人从 70% 降低到 50%，职位的发布量相应也增加了 30% 至 40%。

职位发布以后，Linkedln 还有一整套商业模式，例如通过推广职位来更好达到招聘效果，更多的人发布了职位，推广费用也等比例提升，招聘收入实现同步增加。这其实是非常简单的一项技术，但是带来的商业价值是巨大的。

案例 2：Meta

Meta 做了一件非常有效且技术层面极易操作的事情，就是优化广告创意。

众所周知，facebook 一年有几百亿美金的广告收入，许多企业都会选择将广告投放到 facebook 上面。但现实中，真正能够写出有创意的广告文案的企业仍是少数。而 meta 背后有一个很大的广告库，所以知晓哪些广告能够在哪些领域打动目标客户。企业在生成一个广告创意后仅仅需要在 facebook 投放，meta 会根据 facebook 用户的习惯，为广告创意提供修改和优化的服务建议。仅此一项，就直接为 meta 带来了几十亿美金的收入。伴随广告效率的提升，用户也更愿意点击这样的素材，广告转化率也同步提升，更多的广告主愿意投入更多的钱到 Facebook 上进行推介，从而形成良性循环。

就技术难度而言，Meta 对广告创意的优化依然是单轮交互，技术难度并不大，但效果出奇的好。对于业务已经成熟的大公司而言，只要找到关键的节点，稍微花点时间就可以解决这个问题。

案例 3：character.AI

character.AI 曾经一度是 AI 的创业明星代表。它有很多虚拟的角色，人们可以在平台上与虚拟的角色聊天互动，然后通过订阅的方式进行付费。同时，它采用的是多人持续交互的方式，技术层面非常难。企业为了进一步吸引用户，还要做多模态，包括语音以及其他方式的拓展。场景离变现很远，技术又难，是极具挑战的一件事情。虽然前期获得了几亿美金的融资，一度也曾有过 50 亿美金的估值，但最后还是以 25 亿美金估值卖给了谷歌，由此可见，这种方式的成功率并不高。

作为创业者，除了要看自己公司内部的情况，肯定也要在当下时代中做一些新的事情。所以，在企业内部采用创新应用的时候，一定要把视野放到行业维度之中观察，寻找行业里面的创新机会。这种思考方式，不同于公司维度上的思考。

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抓住 AI 驱动的行业新杠杆

下面，我们将三原则从企业的维度提上来，换到行业的维度看，行业里面有哪些大的可能性和大的机会。

首先我们还是要系统性的看一个行业的体量和规模。越大的行业，创新的机会就越多的，能够解决的问题也越多。万亿市场规模的肯定比千亿市场规模的要值得做，千亿的肯定比百亿的要值得做。从产品角度来讲，如果做的是关键创收岗位，肯定比辅助创收的岗位值得做。辅助创收岗位肯定要比同创收关系不明确的岗位更值得做。

从场景的角度讲，工作流在企业内部的时候，往往通过找工作流的关键任务节点来判断。但到了行业的维度，工作流会变得更复杂。我们往往称之为产业链。所以在这个维度上，我们考虑的事情已经不是任务节点，而是职能，某一个工种在整个产业里面到底起到什么样的价值。同样的工种在不同行业里的价值是不一样的。

关于技术难度，其实是类似的。比如文本和多模态技术，不管是企业内还是行业内，都会看这个事情难度的差异性。但是一旦到了行业的维度，其实就没有所谓的单轮多轮的交互的选择了。因为你要替代的是某些职能，不管是作为它的辅助，还是真正替代这个职能本身。但是在多轮交互里面，会涉及到选择封闭问题集合还是开放问题集合。交互的问题种类非常广泛的就叫做开放问题集合，有领域边界的则是封闭问题。另外，有些行业的默认错误容忍度是比较高的。例如销售说错一件事是有机会圆回来的。但医生一旦说错专业知识后果会很严重，因此相比销售业，医学界的错误容忍度是非常低的。

所以在做技术的选择，职能的替代的时候，我们要清楚地意识到这三个维度的难度差别是巨大的。

今天，有很多人开展在教育行业内进行关键工种的替代，例如班主任。因为用 AI 去实现人和人之间的交互和对答的时候，它的效率是明显高于人类的。在一些具有中等难度的行业，例如医疗行业中的轻问诊，是具有一定难度的。因为患者需要特别明确和靠谱的回答，但凡有一个错误的回答就会酿成大错。而且，问诊距离后面可以获利的买药环节还有一定距离。高难度的行业也有很多，例如养老行业的精神陪伴。今天中国的老龄化问题越来越严重，这是人们所熟知的。从养老产业角度看，整个国家的养老产业已经有 10 万亿的规模了，在未来 5 年时间里可能会增长到 20 万亿的体量。并且它的上下游业态十分丰富，天花板也很高。

但问题是，今天的养老产业大多集中在 " 硬件 " 层面，包括社区的建设、养老院的建设以及医疗服务。但整个行业很少关注老年人精神层面的需求。老年人对倾诉、陪伴、认同等精神需求十分强烈，尤其是空巢老人、单身老人、疾病老人。年轻人可以通过游戏、影音、交友等方式丰富精神世界，但这些事情没有很好地平移到老年人群体，或者说平移的很生硬。

今天中国的养老体系，多是老年大学，学习摄影、舞蹈、绘画，这真的是老年人的真实精神需求？这种服务与满足老年人的需求有多大的联系？同理，老年人旅游看似是一种精神满足，但实际上只是老年人打发时间的一种方式而已。

老年人最明显的需求，一是希望自己的表达被倾听、被接受。例如，最近很多老人开始出书，写回忆录，这就是一种倾诉的方式。二是希望得到陪伴，尤其是得到表扬和夸奖。实际上，老人对于精神上面的需求，远远大于他们对物质或者硬件层面的需求。

让我们按照 AI 落地评估的三个关键原则进行分析。

从规模角度来讲。首先，这个行业受服务质量的影响很大，它可以达到百亿规模还是万亿规模，当下也并不能够确定。从场景角度来讲，老年人的精神陪伴，大概率是需要子女付费的，而不是自己付费，因此它属于辅助创收。从技术角度来讲，老年人的精神陪伴的技术难度很大。首先，与老年人很难打字沟通，只能通过语音和视频的方式。其次，聊天的过程错误容忍度高。

我认为做好老年人陪伴 agent 落地这件事情，服务评估的标准一定是用户交流时长和频率。第一次聊的好，老人才愿意继续聊第二次、第三次。从使用者角度看，对象一定是老人，但从付费角度看，大概率还是老人的子女。因此，如果让老年人去付费，无论从定价还是缴费都会遇到困难。但如果向老人提供服务，并且及时向老人的子女沟通报告，就会容易很多。

创始人如何找到企业新平衡

在当下时代，机遇与挑战并存。有些人开始心灰意冷，选择躺平；有些人想利用 AI 做一些事情。如何去平衡机遇和现实的挑战？

这里，我希望大家记住跷跷板这幅图。

1. 极简版

如果只考虑一件事情，无非就是现金流和机会之间的平衡。

在充分明晰上述三条原则后，就可以对现有项目进行评估，不合适的就砍掉，能变现的就立即去做。

2. 中级版

这一阶段，就需要考虑现金流、行业经验、技术能力和机会的平衡。

企业家所看到的规模和场景，很多时候是同自身认知和经验有关系的。如果超出了自身能力，没有相关领域的经验，尽量就不要做，或者是配合别人去完成。

3. 高级版

除了现金流、行业经验、技术能力之外，企业中最重要的就是创业者心境，它对于平衡具有非常大的影响。如果创业者保持的是积极心态，那么现金流、行业经验、技术能力可能都不重要了，只需要一直向前冲，撬动的机会就会很大。但如果创业者保持的是消极心态，比如很多大公司选择砍掉创业业务以节省现金流，那么企业撬动的机会就会很小。

由此可见，创业者心境对于创业和机遇的把握至关重要。我想强调的是，乐观不是一种情绪，而是一种视角。你看到乐观的人，乐观的公司，乐观的行业，你就会拥有乐观的视角。

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