1、于现状，大多数企业不知AI能给企业带来什么，一些采购和应用了AI工具的企业也觉得AI不过是解决了些文案问题，并未在成本和绩效上有明显提升。

乃至更多老板处于对新技术的懵懂而观望状态。

一场浩浩荡荡的第四次工业革命，大家都是被动裹挟着接受和前进。

尴尬于此，特表此文。

2、宁要高维度抽象化的草，不要低维度具象化的苗。——硅谷王川。

要想把AI助力于企业内部各个应用场景，我们要从顶层设计的角度，将一个企业给抽象出来。

3、我们把企业简化，只剩下三层：高级管理层，管理层和业务层。

4、从高级管理层的角度来说，可以基于职位的必要性，通过使用企业私有数据，开发、学习和训练出相应的、适用于企业自身的AI高级管理层助理角色。

• AI战略官（Chief AI Strategist）:

需学习的资料: 市场趋势报告、行业分析、竞争对手情况、以往的战略决策和结果、企业长期计划和目标。

目的: 理解市场环境和企业的战略定位，提供有效的战略建议。

• AI风险评估师（AI Risk Assessor）:

需学习的资料: 历史事故记录、风险管理报告、行业安全标准、法律法规、经济和政治动态。

目的: 评估潜在风险并提供预防措施。

• AI顾问（AI Consultant）:

需学习的资料: 企业内外部的咨询报告、行业最佳实践、新技术和创新动态、以往解决方案和案例研究。

目的: 提供基于深入分析的咨询服务，帮助解决具体问题。

• AI分析师（AI Analyst）:

需学习的资料: 企业运营数据、财务报告、客户反馈、市场研究数据。

目的: 通过数据分析提供业务洞察，帮助企业理解性能和市场位置。

• AI人力资源经理（AI HR Manager）:

需学习的资料: 员工档案、绩效评估报告、培训材料、招聘数据、员工满意度调查。

目的: 管理和优化人力资源，提高招聘效率和员工满意度。

• AI财务顾问（AI Financial Advisor）:

需学习的资料: 财务报表、投资记录、市场经济报告、税务信息、预算和财务规划文件。

目的: 提供财务建议，帮助企业进行有效的资金管理和投资决策。

• AI市场洞察师（AI Market Insighter）:

需学习的资料: 客户数据库、销售记录、市场调研报告、竞争分析、社交媒体和网络行为数据。

目的: 洞察市场和客户行为，为营销策略提供支持。

• AI沟通协调员（AI Communication Coordinator）:

需学习的资料: 内部通讯记录、会议记录、企业文化和政策手册、外部公关和媒体发布。
目的: 优化内外部沟通，确保信息流通和文档管理的高效性。

5、上述提到的角色不是理论上的概念，而是已经可以通过实际技术实现的。我们可以为企业部署私有化AI大模型，并利用企业自身的私有数据对向量数据库进行训练，以此培养专业化的AI角色。

这种做法不仅可行，而且已经在我们的开发系统中得到应用和验证。

我们的系统——AI替我企业知识库系统（https://qiye.aitiwo.com/）
——是一个成熟的解决方案，它能够整合企业知识、优化工作流程，并提供深度定制的AI服务来支持企业管理和运营。

通过这个系统，企业可以有效地实现信息化管理，提升决策质量，加快业务发展。

6、第四次工业革命的本质是继煤炭、电力、信息能能源之后，出现的人人都能轻而调用的智力资源。

将AI作为企业家领导管理层的智力外挂拓展，是最直接，也是最必要的行动。

7、于中间管理层，根据自身必要性，企业可以定制和训练如下AI角色。

• AI项目经理（AI Project Manager）:

需学习的资料: 项目计划文档、进度报告、资源分配记录、历史项目数据。

目的: 确保项目高效、按时完成，优化资源分配和风险管理。

• AI运营分析师（AI Operations Analyst）:

需学习的资料: 操作日志、流程图、性能指标、客户反馈。

目的: 提高操作效率，减少浪费，优化客户体验。

• AI质量保证经理（AI Quality Assurance Manager）:

需学习的资料: 质量标准、检测记录、产品反馈、故障报告。

目的: 保持产品质量标准，减少缺陷和客户投诉。

• AI市场分析师（AI Market Analyst）:

需学习的资料: 市场研究报告、消费者行为数据、竞争分析、销售数据。

目的: 提供市场趋势分析，帮助制定有效的市场策略。

• AI人力资源协调员（AI HR Coordinator）:

需学习的资料: 员工档案、绩效评价、培训材料、招聘数据。

目的: 优化招聘流程，提升员工满意度和绩效。

• AI客户关系经理（AI Customer Relationship Manager）:

需学习的资料: 客户数据库、服务记录、市场反馈、客户沟通历史。

目的: 提升客户满意度，增强客户忠诚度，优化客户服务。

• AI供应链协调员（AI Supply Chain Coordinator）:

需学习的资料: 供应链日志、库存数据、供应商信息、物流报告。
目的: 确保供应链的高效和稳定，减少成本和风险。

• AI内部沟通专家（AI Internal Communication Specialist）:

需学习的资料: 内部通讯记录、员工满意度调查、政策手册、会议纪要。

目的: 促进有效的内部沟通，增强团队协作和员工参与度。

8、举例这么多，简单来说，AI的角色化就分两类：

• 企业对外：AI销售以及AI客服。
• 企业对内：企业管理人员助理。

9、于业务层，我们需要梳理企业的业务逻辑，将公司的项目拆分成一条条的业务链。

这样的业务链条可能有n条。

之所以要梳理出来，是为了实现后续的自动化。

10、原始而言，业务链的每个环节都可以看做是单独的员工操控工具A、工具B、工具C。

优化而言，每个环节都应该往员工操控AI，AI操控（实现）工具A、工具B、工具C的方向改进。

在新AI工具的参与下，达到一个新AI工具抵过过去n个老工具的效果，减少人员数量。

尤其是当前AI技术大爆炸的背景下，各种AI新工具层出不穷，使用最新工具，是提高效率的最快方式。

也就是说，会使用/操控AI的员工，效率就是更高。

11、将一个一个小小的业务的动作模块给AI化，这也不是凭空妄言。

此处所谓的AI化，就是创建大量的、只为专一任务工作的AI模型，或者叫AI应用，或者叫GPTs.

很早前，我就做了一个demo，在https://qiye.tiwen.app/

12、将这些AI模型应用，加入到日常的业务流程链条中，

比如说，销售端的AI应用生成一张订单，订单触发采购部的Ai应用运行，包括原材料采购预测和供应商评估等。

每一个AI应用之间，是用业务相关逻辑联系的。

13、梳理业务链条中的日常重复性部分，使用机器人自动化软件工具进行步骤量化、最终实现操作自动化。

机器人软件自动化工具本身也不是很新鲜的东西，但作为效率利器，在有AI的时代，更是神兵加利刃。

14、梳理出业务链条中那些非常规的、需要人工干预的动作。

进行二次梳理，抽象出那些凭借主观臆断，或者借助经验决策的action，能交给AI的交给AI。

这些主观决策的行为也可以做成AI模型应用，这也要对AI进行相应的学习训练。

苏江：AI吞噬一切。

15、基于上述，通过企业管理层的外挂大脑加入，在企业业务层通过业务链逻辑梳理，企业的AI渗透率将达到最大化，企业的自动化程度也将达到最高，人力成本降到最低。

16、每一个企业的业务链条差异甚大，妄图做一个通用的产品去匹配各个企业着实太难，我们有的，也不过是基础工具。

更加重要的是：

• 员工的数据整理能力，决定AI训练的效果。

• 业务的抽象化能力，决定自动化程度的高低。

• 老板的格局，决定AI等工具的效益。

• 我们的智力碰撞，产生更优的解决方案。