在當(dāng)下的科技浪潮里，AI 絕對(duì)是繞不開(kāi)的熱門話題。

有人說(shuō) AI 能幫中小企業(yè)逆襲，也有人覺(jué)得 AI 會(huì)讓大企業(yè)更強(qiáng)。

可真實(shí)情況是，不少大廠的 AI 項(xiàng)目還陷在跨部門內(nèi)耗里推進(jìn)緩慢，中小企業(yè)卻有機(jī)會(huì)在 30 天內(nèi)搭起無(wú)人業(yè)務(wù)體系。

提到大廠的 AI 發(fā)展，很多人第一反應(yīng)是 “有錢有人才，肯定發(fā)展快”。

但實(shí)際情況卻不是這樣，大廠的 AI 項(xiàng)目常被跨部門內(nèi)耗絆住腳。

就拿某頭部互聯(lián)網(wǎng)大廠來(lái)說(shuō)，之前為了做 AI 客服系統(tǒng)，同時(shí)讓好幾個(gè)團(tuán)隊(duì)并行研發(fā)，搞 “賽馬機(jī)制”。

可這些團(tuán)隊(duì)各做各的，很少溝通，最后做出來(lái)的系統(tǒng)功能差不多，還沒(méi)法滿足客戶的私有化部署需求，項(xiàng)目最后只能不了了之。

這種 “大中臺(tái)” 模式在 AI 領(lǐng)域根本行不通，當(dāng) AI 需要貼合具體場(chǎng)景時(shí)，傳統(tǒng)的復(fù)雜組織架構(gòu)根本快不起來(lái)。

再看騰訊的混元大模型，之前為了推進(jìn)這個(gè)項(xiàng)目，團(tuán)隊(duì)是跨部門的虛擬組織。

數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)團(tuán)隊(duì)和 AI Lab 還曾為了爭(zhēng)主導(dǎo)權(quán) “賽馬”，白白浪費(fèi)了不少資源。

這些例子都說(shuō)明，大廠雖然資源多，但組織太復(fù)雜，內(nèi)部協(xié)調(diào)難，AI 項(xiàng)目自然推進(jìn)緩慢。

和大廠比起來(lái)，中小企業(yè)在 AI 應(yīng)用上反而有不少優(yōu)勢(shì)。

首先是決策快，中小企業(yè)組織簡(jiǎn)單，不用像大廠那樣跨十幾個(gè)部門審批。

比如一家做小型電商的公司，老板發(fā)現(xiàn)用戶需要更精準(zhǔn)的商品推薦，當(dāng)天就和技術(shù)、運(yùn)營(yíng)骨干商量，一周內(nèi)就定了引入 AI 推薦系統(tǒng)的方案，而大廠可能還在走部門協(xié)調(diào)流程。

其次是 IT 改造容易，很多中小企業(yè)本來(lái) IT 系統(tǒng)就簡(jiǎn)單，甚至沒(méi)復(fù)雜的遺留系統(tǒng)，接入 AI 時(shí)不用花大量時(shí)間改舊系統(tǒng)。

像一家做零件加工的小廠，之前生產(chǎn)數(shù)據(jù)全靠人工記，想引入 AI 優(yōu)化生產(chǎn)時(shí)，只對(duì)接了幾臺(tái)核心設(shè)備的傳感器，很快就實(shí)現(xiàn)了數(shù)據(jù)采集和分析，要是換做大廠，光是梳理舊系統(tǒng)就得花好幾個(gè)月。

還有反饋周期短，中小企業(yè)用 AI 時(shí)，效果好不好馬上能看到，不行就及時(shí)調(diào)整。

比如一家小餐飲店上線 AI 點(diǎn)餐系統(tǒng)后，發(fā)現(xiàn)老人用著不方便，當(dāng)天就優(yōu)化了界面，幾天就解決了問(wèn)題，大廠要調(diào)整類似系統(tǒng)，得經(jīng)過(guò)多層反饋審批，遠(yuǎn)沒(méi)這么快。

正因?yàn)橛羞@些優(yōu)勢(shì)，中小企業(yè)真的能在 30 天內(nèi)起步搭建無(wú)人體系。

有一家做線上客服的小公司，就實(shí)實(shí)在在走通了這條路。

0-30 天的時(shí)候，他們先選了客服閉環(huán)這個(gè)核心流程試點(diǎn)。

先整理了客戶常見(jiàn)問(wèn)題、歷史對(duì)話記錄這些 “最小可用數(shù)據(jù)集”，然后接入了外部 AI 模型和常用的客服工具。

接著小范圍測(cè)試，讓人工復(fù)核 AI 的回復(fù)，同時(shí)自動(dòng)記錄數(shù)據(jù)。

這一步下來(lái)，他們發(fā)現(xiàn) AI 能解決 70% 的常見(jiàn)咨詢，客服效率一下子提上來(lái)了。

31-90 天，他們把 AI 拓展到了投訴處理、訂單跟蹤等 3 個(gè)場(chǎng)景，還讓不同 AI 模塊分工協(xié)作，比如一個(gè)模塊負(fù)責(zé)識(shí)別問(wèn)題，一個(gè)負(fù)責(zé)生成回復(fù)，一個(gè)負(fù)責(zé)核對(duì)信息。

同時(shí)他們還定了指標(biāo)，每周看自動(dòng)化覆蓋率、一次性解決率這些數(shù)據(jù)，不好就改，每月總結(jié)優(yōu)化。

慢慢下來(lái)，客服自動(dòng)化率從 70% 提到了 85%，客戶投訴也少了。

91-180 天的時(shí)候，他們干脆重構(gòu)了組織模式，讓 AI 成了 “默認(rèn)執(zhí)行者”，人工只負(fù)責(zé)處理 AI 搞不定的復(fù)雜問(wèn)題，還調(diào)整了崗位要求，讓員工學(xué)會(huì)和 AI 配合。

到最后，他們的客服業(yè)務(wù)基本實(shí)現(xiàn)了無(wú)人化，成本降了 40%，客戶響應(yīng)速度還快了不少。

不過(guò)中小企業(yè)也不能掉以輕心，這很可能是他們借助 AI 逆襲的最后機(jī)會(huì)。

要是等大廠理順了內(nèi)部流程，用規(guī)模優(yōu)勢(shì)快速推進(jìn) AI 應(yīng)用，中小企業(yè)的生存空間就會(huì)被擠壓。

就像以前有小廠靠做小眾農(nóng)機(jī)活得不錯(cuò)，可后來(lái)有大型車企用類似的生產(chǎn)技術(shù)做農(nóng)機(jī)，那些小農(nóng)機(jī)廠很快就沒(méi)了競(jìng)爭(zhēng)力。

AI 時(shí)代這種情況會(huì)更明顯，大廠一旦用 AI 解決了內(nèi)部協(xié)作問(wèn)題，就能把業(yè)務(wù)觸角伸到以前沒(méi)覆蓋的領(lǐng)域。

所以中小企業(yè)現(xiàn)在就得行動(dòng)，別學(xué)大廠把 AI 當(dāng) “潤(rùn)滑劑” 補(bǔ)舊流程，要把 AI 當(dāng) “發(fā)動(dòng)機(jī)” 重構(gòu)業(yè)務(wù)。

AI 給中小企業(yè)帶來(lái)的機(jī)會(huì)，是實(shí)實(shí)在在的，也是稍縱即逝的。

大廠還在被內(nèi)耗拖累，中小企業(yè)正好可以抓住這個(gè)空窗期，用靈活高效的優(yōu)勢(shì)快速推進(jìn) AI 應(yīng)用。

只要選對(duì)方向，一步步落地，就能搭建起自己的無(wú)人體系，形成競(jìng)爭(zhēng)力。