AI时代：告别工具思维，决胜AI业务流

昨晚和客户边吃边聊，话题自然绕不开最近火热的大模型。一番交流下来，也有不少感悟。

尤其对中小企业来说，可能一开始方向就有点偏差。

AI，别再当成传统软件来搞了

要知道，传统软件和AI，压根就是两码事儿。

传统软件的逻辑是啥？开发出来，不出BUG就万事大吉，一直用下去。但AI这玩意儿，它是一个需要不断迭代、持续进化的东西。

所以，**AI的核心是业务流，而不是一个用完就丢的工具。** 这点非常关键，就像AI时代：别再死磕技术，搞懂商业才能Hold住全场这篇文章里提到的，仅仅关注技术已经不够，更重要的是理解AI如何驱动商业。麦肯锡关于人工智能的报告指出，AI正在重塑各行各业的商业模式。

举个例子。你开发了一个客户分析工具，刚开始用着挺顺手。但几个月后，客户的行为变了，市场风向也转了，那这个工具是不是就得同步更新或者迭代？

更关键的是，当你积累了足够多的数据，它就能形成一个正向循环，带来更多业务机会。例如，可以参考中小企业如何抓住AI营销红利：避坑指南与增长策略中提到的数据安全与应用策略，构建安全高效的数据闭环。

AI在这个过程中，会变得越来越聪明，越来越能get到用户的真实需求。

我甚至有一个大胆的设想：当AI普及到人手一个的时候，我们比拼的可能就不是谁的模型更先进，而是谁的AI更懂用户，更会赚钱。

更聪明的AI，带来的效率提升可能是别人的十倍、百倍，直接拉开差距。

那么问题来了，怎么才能让你的AI更聪明呢？

别着急，我总结了几个关键点：

别想着一步到位，先从最核心、最痛点的业务场景入手。

比如，你的销售团队每天都要花大量时间整理客户资料，那就可以先做一个AI工具，帮他们自动提取关键信息，生成客户画像。

AI不是一蹴而就的，需要不断地“喂”数据，让它学习和成长。

所以，你要建立一个完善的数据收集体系，确保AI能接触到最新、最全的数据。并且需要持续的数据喂养。

市场和客户的需求都在不断变化，你的AI也必须跟上节奏。

要定期评估AI的效果，根据反馈进行调整和优化。别怕推倒重来，快速迭代才是关键。

通用大模型很强大，但它解决的是共性问题。

想要真正落地，你需要基于自身业务的独特性，打造一套定制化的AI工作流。

别再把AI当成一个单纯的工具，而是要把它看作一个持续进化的工作伙伴。 AI 最终要服务于商业增长。只有这样，你才能在未来的AI竞争中，赢得先机。