共计 3355 个字符，预计需要花费 9 分钟才能阅读完成。
可以预见，6 个月后，部分公司会诧异自身毛利率为何不及竞争对手，价格也难以做到对方那般低。有些人即便 24 小时连轴转，工作效率却仍被同事超越。并非被 AI 打败，而是被善用 AI 的对手击败。持刀之人，速度怎敌持枪者。不拥抱 AI，很快便会被拥抱它的人淘汰。
先进的传统企业正以前所未有的速度，投身于 ChatGPT 引发的生产力革命浪潮中。
百年老店可口可乐，在最传统的行业开启了利用 AIGC 售卖饮料的新征程。在可口可乐的 AIGC 网站上，用户能够依据自身喜好，凭借 AI 天马行空地创作包含可口可乐瓶子的图片。这无疑是营销方式的创新之举。
理工男熟知的计算软件 Mathematica 宣布接入 ChatGPT。其创始人，一位钻研 AI 达 40 年的科学怪咖，原本走的是与 ChatGPT 截然不同的技术路线，ChatGPT 基于统计学方法，而 Wolfram 的计算智能基于符号智能。但如今他开始鼓吹，ChatGPT + Wolfram 将助力实现通用人工智能的终极梦想。
所有人都需思考如何与 ChatGPT 相结合。
在之前的文章《AI 应用的真钱景》中，主要探讨了初创公司在 AI 应用领域创业的乐观与不乐观之处，归纳出三个颠覆性创新方向：个性化 AI、新入口、新内容盈利模式。
这些方向虽前景诱人，但要变为现实尚需漫长时日。
本文回归现实，从“人力”和“流程”这两个企业最根本的层面出发，探讨在业务相对成熟的传统企业中，如何与 ChatGPT 深度融合。
让 10 个人干 20 个人的活儿
所有行业都应思考“人 + AI 助手”的模式，而非 AI 取代人。谁都渴望拥有《三体》电视剧里史强的助手徐冰冰那般的存在。徐冰冰一人能顶 10 个人干活，代号“十个人”。
遗憾的是，现实中企业的人力资源分布状况不容乐观：10 个人里，2 个人能力最强、业绩最佳，5 个人业绩平平，只能算 2 个半人，剩下 3 个人以拖后腿为主，仅算半个人。如此一来，10 个人只干了 5 个人的活。而借助英伟达的超强 GPU，其模型能在低于秒级的时间内，学到人类需 1 万小时才能掌握的知识。
依据试用与观察，在知识工作者和半知识工作者群体中，ChatGPT 的表现能超越 80% 拥有 1 万小时工作经验的人。一个人一天工作 8 小时，一年 250 天便是 2000 小时，1 万小时等同于 5 年的工作经验。
知识工作者和半知识工作者涵盖专业型销售、产品设计、研究、投资、顾问、写作、设计、创意等领域。只要是需要脑力劳动，且需通过文字和语言输出脑力劳动成果的人，皆在此列。企业的核心岗位大多由知识或半知识工作者占据。
以金融领域为例，无论是理财经理、研究员、投资经理，还是中后台人员，都需运用专业知识和专业话语，向内部同事、客户及合作伙伴进行输出。AI 在逻辑表达、语言组织方面展现出的水平，超过 80% 的专家（据文末参考资料 1）。
近期，ChatGPT 的插件功能可接入准确的数据库和数据源，基本解决了 AI 信口开河的问题。
电商 Klarna 网站参与了 ChatGPT 的插件测试。客户能够通过 ChatGPT 询问 Klarna 上有哪些 T 恤衫在售，它会找出网站上的 T 恤衫品牌及价格。
普通的客服销售难以与客户畅谈潮流和时尚，但 ChatGPT + 产品数据库却能做到。它可结合企业产品生成潮流和时尚内容，且这些内容比 80% 的时尚博主更出色。AI 生成的内容供客服挑选后发给客户，能让客服与客户愉快交流，促使客户下单。
淘宝客服靠“亲”来提升用户体验的方式，已如明日黄花。新的利器已然诞生，AI 能将淘宝上最优质的人工客服的聊天记录训练成模型，转化为销售武器，实现从士兵到将军的蜕变。
成熟的传统企业拥抱 AI 后，有望将企业内最具能力之人的经验，通过 AI 进行数字化归纳总结，转化为企业内部的 AI 助手。如此一来，在 AI 助手的助力下，能力一般的员工也能创造优异业绩，将 10 个人干 5 个人的活变为 10 个人干 20 个人的活，绩效瞬间提升 4 倍。
让 5 步变 3 步走
商业活动的效率取决于各个业务环节流程的效率。
流程再造的管理思想由美国管理学家 Michael Hammer 和 James Champy 提出，并在 20 世纪 90 年代达到顶峰。借助先进技术优化企业流程，能够大幅降低成本、提高效率。
以销售客服为例，若询问有哪些 T 恤衫可供购买，传统销售至少需历经 6 个环节才能作答：
1. 打开内部的 Excel 表格或内部数据系统；
2. 在出货架上搜索男装 T 恤衫；
3. 查看公司近期主推的新品，挑选一款告知客户；
4. 复制产品链接；
5. 返回客服对话框，发送链接给客户；
6. 向客户推荐并推销该产品。
如今，若 ChatGPT 接入企业内部数据库，它一步便能完成上述 6 个流程。
甚至，ChatGPT 对话框还可内置支付功能，让客户在对话框内即可完成下单。购物时，最烦的便是每个产品都要放入购物车再点击结算、支付，需操作三次。调查显示，影响网上购物体验的关键因素之一便是“快”。若能在对话框里一站式解决所有问题，咨询完产品便坐等收货，那将是何等畅快的体验。
ChatGPT 的诞生，宣告了全新人机交互方式的降临。老旧的人机交互方式，需建立数据库、查询、筛选查询结果、将结果转化为自然语言、打字、再以对话形式反馈给用户。ChatGPT 以用户对话为终点，可内置诸多流程，将 5 步简化为 3 步，蕴含着极大的改善用户体验和降本增效的潜力。
面临的挑战
记得 2011 年刚开始使用 iPhone 时，也诸多不适。相信具有战略眼光的企业家会积极采用所有先进的 AI 技术，但前行之路并非一帆风顺。主要面临以下挑战：
去专家化
传统知识或半知识型企业将面临 AI 带来的釜底抽薪式挑战。
既然销售能借助 AI 助手，客户难道不会自行使用 AI 助手寻找专业答案吗？客户往往比客服聪慧。悖论在于，AI 极大降低了所有人获取专家知识的难度。企业需要更智能的 AI，或者“更明智运用”AI 的人才，方能赢得客户认可。
近期涌现出一个新职业——prompt engineer（指引工程师）——即能比他人更高效地利用 AI 获得更好结果的人。AI 需要 prompt 来引导，指引工程师编写的 prompt 能得到更优结果。不过，有人认为这个职业只是过渡性的，待 AI 进一步发展强大后，所有人都能获取理想的 AI 结果，该职业将会昙花一现。
传统的顾问和中介靠信息不对称赚钱，除了促成交易价格外，还扮演着专家顾问的角色。在 AI 被广泛应用后，靠信息差盈利的专家型媒介日子将愈发艰难。互联网的“不要中间商赚差价”运动将更为彻底。部分行业可能面临范式转变，比如理财经理。
工作流程重整
采用新技术改变工作流程颇具痛苦。
若想用 AI 辅助撰写文章，需先掌握 AI，再安装微软的 Copilot（目前尚无）。写文章的工作流程变为：先拟定提纲和关键字，再编写 prompt（指引）让 AI 协助完成部分内容写作。这一转变痛苦且耗时，还可能导致效率降低。唯有成功掌握 AI 后，才会实现增效，失败的风险也存在。
流程和工作习惯的改变在企业中更为棘手。企业需要：
1. 识别并了解现有业务流程的各个环节；
2. 将流程中流动的经验、内容、数据进行结构化、数字化处理；
3. 引入既懂 AI 技术又熟悉业务场景的 AI 使用专家，找出流程中可借助 AI 增效的环节；
4. 组建企业内部工作小组，与 AI 使用专家共同优化流程；
5. 培训员工并实施计划。
这是一项庞大的工程，也是巨大的挑战。
数据安全
在 10 个人变 20 个人的例子中，最具能力、业绩最优的 2 个人的 know – how 是企业的独特资产。前 20% 优秀员工的经验，包含了如何熟练运用企业产品并取得业绩的智慧。企业需要构建自身的数字化体系，追踪前 20% 的员工并形成可训练的数据积累，以供模型训练。训练模型时，需要大模型访问企业的独特数据资产。
如何保障企业独特数据资产的安全与隐私，成为关键问题。过去，企业可要求本地部署服务器来防止数据外流。在大模型时代，所有数据都要经过 ChatGPT 或其他大模型的“大脑”和“嘴巴”。业界亟需研发出保护数据安全和隐私的新方法。
最后总结，ChatGPT 引领的 AI 革命，能够在增强人力和优化流程方面，为传统企业插上腾飞的翅膀。AI 跳出了人类的内卷怪圈，开辟了竞争的全新维度。
在 AI 时代，巨头将通用智能做到如同自来水和煤气般普及，届时会涌现出无数的 AI 武器。善用 AI 的能力，将成为众多中小传统企业脱颖而出、战胜对手的核心竞争力。
参考资料：《AI 和基金经理聊天实录:2023 年的经济会怎样？》
