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AI時(shí)代,組織為什么必須變小變靈?

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當(dāng)下,AI正從試點(diǎn)驗(yàn)證邁向規(guī)模化落地,而組織的適配能力,已成為決定成敗的“最后一公里”。虎嗅智庫(kù)AI落地研學(xué)營(yíng)的第四站,決定直面這一核心命題。

AI落地研學(xué)營(yíng),這場(chǎng)貫穿全年的系列研學(xué)活動(dòng),始終見(jiàn)證著AI與產(chǎn)業(yè)融合的每一次關(guān)鍵躍遷。6月,我們走進(jìn)飛書(shū)與智譜總部,探討AI Agent的技術(shù)發(fā)展,7月深入網(wǎng)易云商與交個(gè)朋友直播間,拆解營(yíng)銷(xiāo)服一體化的可能路徑,9月則在檸季門(mén)店與叮咚買(mǎi)菜前置倉(cāng)中,尋找供應(yīng)鏈的柔性與智能解法。從技術(shù)工具的演進(jìn)到業(yè)務(wù)場(chǎng)景落地,再到企業(yè)核心環(huán)節(jié)的革新,我們不斷走向AI落地產(chǎn)業(yè)的更深處。

而作為2025年的收官之站,第四期研學(xué)營(yíng)選擇直面AI落地最棘手、也最根本的問(wèn)題—組織和人。

當(dāng)AI從工具變成基礎(chǔ)設(shè)施,它不僅是在優(yōu)化流程,更是在挑戰(zhàn)原有的權(quán)力結(jié)構(gòu)、人才定義和管理半徑。

近日,AI落地研學(xué)營(yíng)第四期走進(jìn)了已基本完成AI化改造的物美學(xué)清路店,并邀請(qǐng)了多點(diǎn)數(shù)智、海底撈、獵聘的一線(xiàn)操盤(pán)手,與來(lái)自餐飲、制造、家居、財(cái)稅等行業(yè)的數(shù)十位決策者,試圖回答一個(gè)問(wèn)題:適配AI生產(chǎn)力的組織和文化,到底應(yīng)該長(zhǎng)什么樣?

有限貨架下,AI如何破局實(shí)體零售

當(dāng)日上午在物美學(xué)清路店的參訪(fǎng),讓大家對(duì)AI對(duì)零售門(mén)店的賦能有了具象的體感。

這家門(mén)店通過(guò)AI銷(xiāo)量預(yù)測(cè)與智能訂貨,不僅實(shí)現(xiàn)生鮮日清日結(jié),更在SKU減少3000個(gè)的情況下,銷(xiāo)售額增長(zhǎng)3倍。更在自助收銀區(qū),用AI攝像頭實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)漏掃與異常行為,大幅降低人工巡檢壓力,并將收銀損耗率降低70%以上。

這些成效背后,離不開(kāi)多點(diǎn)數(shù)智提供的系統(tǒng)性AI能力支撐。多點(diǎn)數(shù)智AI專(zhuān)家宋楠在隨后的分享中道出關(guān)鍵點(diǎn):實(shí)體零售的核心矛盾,是“有限貨架”與“無(wú)限個(gè)性化需求”之間的效率博弈。電商可以無(wú)限上架、快速汰換,而線(xiàn)下門(mén)店的物理貨架必須承載最高效的選品與流轉(zhuǎn)。


圖:多點(diǎn)數(shù)智AI專(zhuān)家宋楠

為此,多點(diǎn)數(shù)智不斷探索用數(shù)字化及AI幫助實(shí)體零售提效。宋楠將多點(diǎn)數(shù)智的AI探索分為四個(gè)階段,從“最初迷茫期”,嘗試RAG、ChatBI,到模仿跟隨期對(duì)CV巡檢、防損場(chǎng)景的探索,再到真正創(chuàng)造可量化價(jià)值的行業(yè)落地期,先后攻克AI補(bǔ)貨、AI動(dòng)態(tài)出清、AI鮮算等核心業(yè)務(wù)痛點(diǎn)。

以動(dòng)態(tài)出清為例,傳統(tǒng)打折依賴(lài)人工經(jīng)驗(yàn),往往一刀切。

多點(diǎn)數(shù)智通過(guò)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)+流程重構(gòu),將復(fù)雜的打折決策拆解到單店單品的精細(xì)化操作維度,讓AI模型學(xué)習(xí)不同商品的銷(xiāo)售特性與損耗規(guī)律,最終實(shí)現(xiàn)差異化定價(jià),有的商品打五折,有的打八折,有的甚至不打折也能售罄,僅此一項(xiàng),就為物美單店帶來(lái)日利潤(rùn)數(shù)千元的提升。

當(dāng)下進(jìn)入深度探索期,多點(diǎn)數(shù)智的AI探索開(kāi)始介入零售最核心的選品環(huán)節(jié)。宋楠舉了一個(gè)生動(dòng)的例子,有一段時(shí)間,物美門(mén)店發(fā)現(xiàn)烤箱錫紙銷(xiāo)量走俏,按照過(guò)往經(jīng)驗(yàn),采購(gòu)人員可能就習(xí)慣性加大采購(gòu)。但AI通過(guò)關(guān)聯(lián)分析與人群畫(huà)像發(fā)現(xiàn),學(xué)清路店周邊的核心客群是對(duì)價(jià)格敏感、追求潮流品質(zhì)但又喜歡懶人做飯的學(xué)生群體。錫紙消耗大,是因?yàn)樗麄兿矚g買(mǎi)半成品到店快速加工。因此,AI給出的建議不是賣(mài)錫紙,而是轉(zhuǎn)向“懶人廚房”場(chǎng)景,建議上線(xiàn)更多場(chǎng)景關(guān)聯(lián)商品比如快手菜等。

這不僅是商品的替換,更是從“銷(xiāo)售單品”到“滿(mǎn)足場(chǎng)景需求”的思維轉(zhuǎn)換。AI的選品邏輯,在于將暢銷(xiāo)品轉(zhuǎn)化為場(chǎng)景入口,進(jìn)而分析并滿(mǎn)足其背后的人群特征與潛在需求。

然而,實(shí)現(xiàn)AI在具體業(yè)務(wù)場(chǎng)景落地的最大挑戰(zhàn),并非技術(shù)本身,而在于知識(shí)的提煉。宋楠坦言,很多業(yè)務(wù)專(zhuān)家是能說(shuō)不能寫(xiě),經(jīng)驗(yàn)很難結(jié)構(gòu)化。由于實(shí)體超市每天都會(huì)產(chǎn)生巨量數(shù)據(jù),但二十年經(jīng)驗(yàn)的老采購(gòu)人員,其隱性知識(shí)很難被直接提取。如何將散落于個(gè)人頭腦中的經(jīng)驗(yàn),轉(zhuǎn)化為可被AI復(fù)用的結(jié)構(gòu)化知識(shí)體系,是比訓(xùn)練模型更重要的組織功課。

對(duì)此,宋楠的經(jīng)驗(yàn)是,行業(yè)知識(shí)必須拆到極小顆粒度,AI產(chǎn)品上線(xiàn)只是完成50%,后面是持續(xù)的業(yè)務(wù)打磨,企業(yè)必須構(gòu)建將經(jīng)驗(yàn)抽煉為知識(shí)的機(jī)制和能力。

獵聘眼中的未來(lái)組織:大平臺(tái)+小團(tuán)隊(duì)

當(dāng)先進(jìn)生產(chǎn)力和生產(chǎn)關(guān)系都已就位,組織變革的最后一環(huán)落在了人身上。獵聘AI技術(shù)負(fù)責(zé)人莫瑜從人才數(shù)據(jù)的角度,揭示了AI對(duì)組織形態(tài)的深層重構(gòu)。


圖:獵聘AI技術(shù)負(fù)責(zé)人莫瑜

莫瑜指出,勞動(dòng)力市場(chǎng)正在出現(xiàn)明顯的兩極分化,初級(jí)、職能類(lèi)崗位如電話(huà)銷(xiāo)售、初級(jí)美工需求大幅下降,而掌握AI技能的超級(jí)個(gè)體和復(fù)合型人才需求激增。數(shù)據(jù)表明,越來(lái)越多的企業(yè)正在通過(guò)AI縮小組織規(guī)模,更多超級(jí)個(gè)體戶(hù)正在誕生。

為了適應(yīng)這一趨勢(shì),莫瑜建議企業(yè)的組織架構(gòu)應(yīng)向“大平臺(tái)+小團(tuán)隊(duì)”轉(zhuǎn)型,大平臺(tái)集中沉淀通用的AI能力、基礎(chǔ)設(shè)施和數(shù)據(jù)資產(chǎn),小團(tuán)隊(duì)匯聚少數(shù)精兵強(qiáng)將,以特戰(zhàn)隊(duì)形式,利用AI工具,以場(chǎng)景為中心,響應(yīng)業(yè)務(wù)需求,快速實(shí)現(xiàn)迭代閉環(huán)。

同時(shí),企業(yè)也需要重新思考人才策略,可以側(cè)重內(nèi)部培養(yǎng)既懂業(yè)務(wù)又善用AI的復(fù)合型員工,外部引入的人才也需兼具“行業(yè)經(jīng)驗(yàn)與AI能力”。

這一理念也正被獵聘應(yīng)用于自身的產(chǎn)品革新中。當(dāng)下,針對(duì)傳統(tǒng)招聘流程中“海量篩選、重復(fù)溝通”的痛點(diǎn),獵聘推出招聘Agent、AI面試官Doris等產(chǎn)品,將簡(jiǎn)歷初篩、意向確認(rèn)等繁瑣復(fù)雜環(huán)節(jié)交給AI完成,讓HR能更專(zhuān)注于最終的情感連接與價(jià)值觀判斷。這不僅降低了招聘成本,更將“招聘”工作從體力活變成了技術(shù)活。

落地最大阻力,往往不在技術(shù)而在人心

在最后的圓桌環(huán)節(jié),來(lái)自合思、深象智能、曲美智家等企業(yè)的實(shí)戰(zhàn)派嘉賓,就AI落地的真實(shí)痛點(diǎn)展開(kāi)了激烈探討,共識(shí)逐漸清晰,阻礙往往不在技術(shù)本身,而藏在基礎(chǔ)設(shè)施、行業(yè)知識(shí)與組織慣性之中。


圖:圓桌探討

首先,是基礎(chǔ)設(shè)施與數(shù)據(jù)。深象智能首席科學(xué)家王炎坦言,線(xiàn)下部署常卡在客戶(hù)自身的基礎(chǔ)設(shè)施上。“我們?nèi)ゲ渴餉I巡檢,有時(shí)得先幫客戶(hù)換交換機(jī)、找密碼,光搞基建就花一個(gè)月。”此外,業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的標(biāo)注與定義也極為復(fù)雜,例如區(qū)分“小孩摔倒”與“小孩打鬧”這類(lèi)相似場(chǎng)景,就需要大量人工歸納,這讓AI在具體場(chǎng)景的落地充滿(mǎn)挑戰(zhàn)。

更深層次的難點(diǎn),在于行業(yè)知識(shí)沉淀與機(jī)構(gòu)化。曲美智家合伙人張鵬對(duì)此深有感觸,家居行業(yè)存在大量非結(jié)構(gòu)化的設(shè)計(jì)圖紙、場(chǎng)景描述與客戶(hù)需求,這些行業(yè)知識(shí)數(shù)據(jù)難以直接喂養(yǎng)給模型,構(gòu)建專(zhuān)屬知識(shí)體系成為難題。

對(duì)此,多點(diǎn)AI產(chǎn)品負(fù)責(zé)人陳品竹給出解題思路,在他看來(lái),每個(gè)垂直行業(yè)都面臨構(gòu)建專(zhuān)屬知識(shí)體系的難題,真正的關(guān)鍵在于前置判斷:行業(yè)的隱性知識(shí)能否被抽???如何設(shè)計(jì)有效的樣本進(jìn)行訓(xùn)練?這比選擇何種技術(shù)模型更為根本。

最后,技術(shù)變革最大的阻力還是來(lái)自人。財(cái)務(wù)收支管理平臺(tái)合思創(chuàng)始人兼CEO馬春荃犀利地指出,AI技術(shù)和產(chǎn)品落地中最大的反動(dòng)力量有時(shí)會(huì)來(lái)自技術(shù)團(tuán)隊(duì)自身。因?yàn)槌绦騿T習(xí)慣了堆砌代碼和固有流程,而AI能夠直接生成結(jié)果,這讓他們感到威脅或不信任。AI時(shí)代,技術(shù)人員的工作方式徹底變了,“過(guò)去是拿鐵鍬堆屎山,現(xiàn)在是拿挖掘機(jī)推Bug?!?/strong>

如何幫助團(tuán)隊(duì)突破這種慣性,馬春荃建議采取一把手工程+特區(qū)模式,首先是一把手要大力推進(jìn)AI在企業(yè)中的落地,在此基礎(chǔ)上,把一小群懂業(yè)務(wù)、有創(chuàng)新意愿的人員從原有KPI中釋放出來(lái),封閉攻堅(jiān),專(zhuān)注用AI解決業(yè)務(wù)真問(wèn)題。一旦這群人跑通了核心場(chǎng)景,獲得可驗(yàn)證的業(yè)務(wù)成果,也就能迅速點(diǎn)燃整個(gè)組織應(yīng)用AI的信心與熱情。

結(jié)語(yǔ)

這些來(lái)自業(yè)務(wù)一線(xiàn)的探索與碰撞,最終指向一個(gè)清晰的共識(shí):AI落地的本質(zhì)不是技術(shù)引進(jìn),而是組織進(jìn)化。

對(duì)管理者而言,需要從管理具體動(dòng)作轉(zhuǎn)向引領(lǐng)業(yè)務(wù)目標(biāo),并敢于重塑利益分配機(jī)制;對(duì)員工而言,未來(lái)不再有單純的執(zhí)行者,每個(gè)人都將是AI訓(xùn)練師和超級(jí)個(gè)體;對(duì)企業(yè)而言,適配AI的組織必須具備數(shù)據(jù)反哺的閉環(huán)能力,從而將隱性經(jīng)驗(yàn)顯性化,將個(gè)人能力組織化。

正如海底撈AI專(zhuān)家楊家瑞在分享最后所說(shuō):AI是提升運(yùn)營(yíng)效率的有力助手,我們也必將感激今天為提升AI效率所付出的努力,技術(shù)的進(jìn)化日新月異,但唯有與之匹配的組織與文化,才能將潛能轉(zhuǎn)化為真正的生產(chǎn)力。

在AI新時(shí)代,這場(chǎng)關(guān)于組織與文化的深層變革,其實(shí)才剛剛開(kāi)始。明年,虎嗅AI落地研學(xué)營(yíng)仍將秉持“在現(xiàn)場(chǎng)”的初衷,持續(xù)走進(jìn)那些將AI真正融入業(yè)務(wù)血脈的企業(yè),探訪(fǎng)最新鮮的AI案例實(shí)踐,捕捉最真實(shí)的AI行業(yè)洞察,沉淀可落地執(zhí)行的AI落地方法論。


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2026年,我們期待與你同行,一起繼續(xù)在參訪(fǎng)、推演、碰撞中,找到獨(dú)屬于你的AI落地路線(xiàn)圖!

本文來(lái)自虎嗅,原文鏈接:https://www.huxiu.com/article/4816776.html?f=wyxwapp

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