前几天，一位老领导来电询问我关于企业AI教练业务的发展情况。最近，也有两位企业家朋友请我为他们提供AI私教课，帮助他们梳理企业中的AI应用机会。在过去的一年多里，我深入研究了大模型AI的应用，最大的体会是：大模型AI已从大众玩具演变为企业的生产力工具，成为转型升级的重要方案。
从十八世纪电力的发明到普及历经一百多年，而自1956年人工智能概念提出至今也近七十年。然而，真正迅猛发展却是在最近两年。AI正在从新颖技术转变为必备的生产力工具，成为推动企业转型的核心力量。
本文将分享我从事企业AI教练以来亲自操作的三个落地案例，揭示AI在企业中的应用难点及实际效果，尤其希望能够帮助我们弯弓青云会的成员们，能够尽快找到AI转型升级的方法——这些案例既有上万人的大型制造企业、几百人的中型服务企业，也有几十人的小型营销公关公司，建议对AI企业应用感兴趣的朋友收藏阅读。
以下，enjoy：
案例1
中型企业：AI助力新能源汽车到店试驾率提升50%以上
A公司是一家为头部新能源汽车提供营销服务的企业，负责邀约有购车意向的顾客到店试乘试驾。由于每个潜在客户的线索都是付费获取的，能否成功邀请客户到店试驾直接影响营销投入的转化率。
业务挑战：公司有近百名电话销售人员，每天通过电话和微信联系有意向的购车客户到店试驾。一方面需要保证邀约数量（销售产能），另一方面还需提升邀约成功率（转化质量）。然而，由于各种原因，成功到店试驾的比例一直在个位数徘徊，如何提升邀约成功率成为管理层最头疼的问题。
AI教练分析：接到需求后，团队从两个角度进行思考：一是如何通过AI手段提高销售人员的技巧和熟练度，尤其是新入职的销售人员。通过AI技术可以分析每次销售过程，发现问题并及时提醒改进。
但此方法高度依赖管理团队的执行力，且见效缓慢。因此，团队另辟蹊径，通过AI分析提取到店客户的特征。最终发现，成功预约的客户通常更关注意向车辆的细节及近期促销政策，并且首次通话时间更长。与业务团队交流后，证实了这一观点——100个留下联系方式的意向客户中，通常只有20%真正有购车意愿，其余80%只是临时起意，留完信息后便不再关注，这类客户的邀约成功率自然较低。
解决方案：利用GPT学习成功预约客户的过往资料，总结出高质量潜在客户意向识别模型。首次联系客户后，将脱敏处理的对话记录输入AI评测系统，由AI评估客户的购车意向，并按从高意向（5分）到低意向（1分）排序。高意向客户在留资后48小时内交由经验丰富的销售人员跟进，中等意向客户分配给新销售，低意向客户依据人力资源情况决定是否进行二次联系。这样能集中优质销售人员服务于高意向客户，提高转化率；同时让新销售跟进中等意向客户，保障长尾转化。
实现效果：方案实施一个月后，邀约到店试驾率从个位数提升至两位数，平均增幅超过50%。另一个意外收获是新销售的成长速度加快，因为不合适的销售人员能迅速被识别，从而集中精力培养合适的销售人员。
AI教练点评:
1. 巧用AI评估系统,实现客户精准分类,大幅提升邀约效率。
2. 小投入大收益, 每个客户仅需0.1元GPT调用成本进行意向判断，但转化效果显著提升。
3. AI辅助人才筛选，加速新人成长，优化人力资源配置。
案例2
小型企业：营销公司阿米巴团队全员AI创新
B公司是一家小型公关营销公司，为多个知名品牌提供公关策划和营销执行服务。公司按区域和服务领域划分为7-8个阿米巴团队，每个团队有5-8人。
业务挑战：近年来，公司业务受到大环境的影响，尽管业务量有所增加，但项目单价却在下降。此外，公司老员工较多导致运营成本较高，而新员工的成长速度不尽如人意。对B公司老板而言，如何降低运营成本并加速年轻团队成长成为首要任务。
AI教练分析：经过B总与团队讨论，一致认为利用AI工具提升团队效率是当前最佳选择。然而，直接强制团队使用AI工具往往会引起反弹。实际上，员工心里明白，老板推广AI工具无非是为了降低成本、提高效益。如果老板说Mid-journey好用，员工可能会反驳说其制作效果客户不喜欢，建议老板亲自试试。
解决方案：堡垒往往最容易从内部攻破，既然自上而下的方法行不通，那就走群众路线。B公司经过两周的策划，在AI教练协助下发起一场全员AI创新大赛，奖励愿意行动起来的伙伴。每个团队在两周内使用各种AI工具对手头正在执行的项目用AI重做一遍，两周后组织全员AI成果大赛，通过比赛，看哪个团队做的效果更好，让团队自己卷起来。
实施效果：在两周时间内，各团队均完成了各自的AI作品。多数团队积极参与比赛，在AI教练指导下，团队成员掌握了AI应用技巧，自行解决了科学上网问题，注册了GPT账号，并学会了使用Midjourney和Runway等先进AI创作工具。原本需3-5天完成的营销策划案，如今只需1-2小时即可搞定。
尤为突出的是两个团队：第一个是来自外地的小团队，尽管人数最少，但深入研究AI应用，不仅利用GPT制定公关方案，还自主开发AI智能体，定期从网络获取并分析行业案例；另一个是HR团队，他们致力于构建公司AI知识库，整理过去十几年的案例、素材及项目结案报告，形成无形资产，解决新员工培训和老员工经验传承的问题。
企业AI教练点评：
1. 以赛促学，激发员工积极性，巧妙避开强制推行的阻力。
2. 快速提升全员AI技能，为公司注入创新活力。
3. 解决公司资料和项目经验无人管理及无法沉淀的问题。
案例3
大型企业：制造业上市公司AI创新赋能大赛
C公司是一家大型制造业上市公司，过去两年已多次实施降本增效措施，取得了一定成果，但进一步压缩空间有限。总裁近期与EMBA同学交流时了解到，同学的公司已在悄悄运用AI技术提升运营效率，尤其在流程优化和员工效能方面效果显著。
业务挑战：C公司总裁决定在2024年将AI创新作为优化运营的重点方向。然而，作为一家制造型企业，对于AI的具体应用场景尚不明确，只知道这一发展方向是正确的。
AI教练分析：与小型企业不同，大型企业在AI落地过程中面临三大难题：一是投入规模如何确定？是否需要自购算力卡搭建私有模型？二是从何处着手？由谁提出需求、谁来执行？三是如何保障数据安全？如何与公司现有系统对接？
解决方案：我们接手项目后，将其划分为两大板块。A板块是AI人才培养与赋能，B板块是AI技术中台的搭建与应用。
AI人才培养是项目成败的关键。为避免强迫参与和提高积极性，我们与企业HR部门讨论后，采用三步法。
第一步，是自愿报名的员工AI技能培训，通过分享实践案例和实操AI工具，教会员工使用AI撰写PPT、策划方案、分析数据及AI作曲。现场一百多人积极参与，收获颇丰。在此基础上，我们布置了一项作业：每位员工需提出工作中遇到的难点，并设想如何利用AI工具解决。
我们收集到50多个AI创新应用建议，其中有几个创新点令人印象深刻：C公司每年研发数百款产品，需聘请第三方检测。上千份报告中的问题是否有规律？整改措施是否有效？这些问题过去难以通过人工发现，他们希望借助AI工具挖掘深层次改善机会。另一个想法是开发一线销售人员的AI产品教练，提升数千名销售人员的话术和产品销售能力。
随后，我们启动第二期：AI创新工作坊，筛选出30多个业务痛点改进机会进行深入辅导，帮助业务人员制定AI创新改进计划。通过流程梳理和设计思维方法，15个项目成功进行了POC立项。
第三期是POC项目陪跑。此时，IT部门已搭建好内部AI技术中台，各业务部门可通过零代码工具自主搭建AI工作流和知识库。令人欣慰的是，进入第三期的9个重点POC项目中，有8个项目由业务部门担任项目经理，自行提需求、开发AI智能体，IT部门仅提供必要支持。
项目B模块主要工作是搭建企业AI技术中台。我们推荐了一家成熟的AI智能体工作流平台，该平台支持国内外主流AI大模型，如OpenAI的GPT-4和Anthropic的Claude。平台内置AI助理、知识库和工作流搭建，支持企业内部系统数据互通。员工开发的AI应用可发布至企业钉钉OA系统，便于权限管理和日常使用。
效果和收获：历时三个月的AI创新赋能训练营覆盖了近200名学员，60多名员工获得了AI数字精英认证，挖掘出50多个AI创新应用机会点，15个项目立项，9个重点项目完成POC验证并进入小规模业务应用。其中超过80%的AI项目由业务部门主导，改变了以往数字化项目依赖IT部门的局面。
AI教练点评：
1. C公司的AI项目采取自上而下与自下相结合的方式，既激发了一线员工的积极性，又确保创新方向与公司业务需求一致。
2. 培养了公司首批AI人才，通过POC项目初步构建了未来AI超级团队。这些小团队通过实际业务场景，实现了从机会发现、AI工具学习、方案制定到智能应用开发的闭环，在实战中脱颖而出。
3. 训练营的一个意外收获是：由于AI智能体开发可以通过无代码配置快速实现，业务部门尝试主导AI项目的发起和落地，有效缓解了IT部门开发资源不足的问题。
实践总结：
通过这三个案例，我们可以总结出企业AI应用的关键成功要素：
1. 因企制宜：小型企业应聚焦提升员工效率；中型企业需解决关键业务痛点；大型企业要注重体系建设与创新机制。
- 小型企业：重点在于提高员工效率。由于招聘和培养高素质员工困难，AI可显著提升员工知识和产出，使月薪6000元的员工发挥出10000元的效果。
- 中型企业：关键是解决业务问题。这类企业在业务发展的重要阶段，面临更多经营挑战。解决业务问题后，其他方面也会随之改善。
- 大型企业：重点是建立体系和创新机制。大型企业不缺人才，但需提供良好机制，让优秀人才脱颖而出。AI工具为奋斗者提供强大支持，并帮助其取得成果。此外，AI技术平台的可靠性和融合性也是重要考虑因素。
2. 以人为本：无论企业规模大小，激发员工参与积极性是AI成功实施的关键。
3. 技术赋能：选择合适的AI工具和平台，确保技术可靠、安全且易于整合。
4. 持续优化：将AI应用视为长期过程，不断总结经验、调整策略。
5. 价值导向：始终聚焦AI如何为企业创造实际价值，避免盲目追求技术。
展望未来，AI技术将持续深入企业运营的各个方面。企业领导者需保持开放心态，积极发掘AI在自身行业和业务中的应用潜力，才能在数字化浪潮中抓住机遇，引领变革。
来源：私域流量观察