摘要：老板们，如果有人承诺能让公司资源、效率和业绩都提升10倍，你肯定会心动。但先别急着投资AI或数字化系统！很多企业花了大价钱却效果不佳，问题往往出在“顺序错了”。数字化不是简单地升级技术，而是要重新构建业务框架；AI也不能直接套用，必须找到合适的具体场景。

老板们，如果有人承诺能让公司资源、效率和业绩都提升10倍，你肯定会心动。但先别急着投资AI或数字化系统！很多企业花了大价钱却效果不佳，问题往往出在“顺序错了”。数字化不是简单地升级技术，而是要重新构建业务框架；AI也不能直接套用，必须找到合适的具体场景。

要想实现真正的“三个10倍”增长，关键只有两件事：真正理解数字化转型的逻辑，以及避开AI应用的常见误区，找准AI Agent的真正价值点。

很多企业主以为数字化就是买系统、建IT团队。但即便工具齐全，员工沿用老习惯，仍是“为数字化而数字化”。真正的数字化转型，必须从内到外彻底改变，分三步走：

一是要改变靠经验做决定的习惯，学会用数据指导业务。客户成交不是终点，还要持续关注他们的新需求。如果还认为“数字化只是IT的事”，转型很难成功。

二是要有配套机制。比如强调“以客户为中心”，就要明确：谁收集反馈、数据怎么用、部门如何协作。没有具体规则，客户需求仍可能被忽视。

最后选择合适工具，关键要适合业务。客户数据多，就选能存储和分析的工具；跨部门协作多，就用实时沟通平台。不是越贵越好，而要真正适用。

完成这三步，还要把握五个核心，这才是实现10倍增长的关键：

核心一是读懂客户，提升业绩。想提升业绩，要先搞懂客户要什么。例如优衣库、Zara投入做APP和会员，不仅是为了卖货，更是要搞清楚谁买了、为什么买、在哪买。掌握这些，推荐和促销才更精准，业绩自然上去。

核心二是用产品思维做数据，提高效率。想提升效率，不能只做一次性项目，得打造可持续使用的数据产品。比如沃尔玛通过数据分析发现飓风前手电筒和蛋挞销量高度相关，于是捆绑销售，一季多赚1200万美元。

这种产品能随业务灵活调整，真正产生价值。同时还要关注员工使用意愿，否则再好也没用。

核心三是共建生态，扩展资源。仅靠自身，资源有限。可以学习华为打造“1+8+N”生态：专注做好核心产品，联合合作伙伴提供其他设备或服务，共同提升客户体验。

例如装修公司不用大包大揽，与可靠的设计、施工团队合作，就能服务更多客户。

核心四是搭建“云组织”，灵活用人。传统公司养人成本高，团队规模有限。“云组织”模式让你能灵活调用外部专家和团队，比如百人IT团队可通过合作引入外部设计、开发人员，按需使用，不养闲人。

成本更低、更灵活，资源轻松扩大10倍。

核心五是AI要用对地方，不搞噱头。AI能大幅提升效率，但很多企业用错了地方——不是用来炫技，就是用在无效场景。如何避免误区、切实落地，才是接下来需要重点关注的问题。

当前，不少企业对AI抱有盲目热情。根据对多家企业的调研，AI应用通常经历四个阶段，前三个阶段存在诸多误区，只有进入第四阶段，AI Agent才能真正发挥作用：

企业初次接触AI时，往往过度乐观，认为AI什么都能做：自动写会议纪要、生成PPT甚至画工程图。然而实际使用中，AI生成的纪要遗漏要点，图纸不符规范，反而增加员工修改负担，效率不升反降。

在演示环境中AI表现优异，但一到真实业务就出现问题。例如用AI搭建的知识库无法准确回答“客户退款流程”，自动化流程仍需要大量人工干预，错误率虽只有10%，却难以定位和修正，最终导致员工不愿使用。

当企业试图用AI解决具体业务问题时，发现通用AI无法识别行业术语、不适应内部流程。核心问题在于，这类AI缺乏对企业专业语境和运作习惯的深度学习。

企业最终意识到，必须根据自身业务对AI进行定制。这包括构建企业专属知识库，将内部流程和术语融入AI系统，设定严格的输出规则，并打通客户、订单等核心数据接口。只有经过这样的改造，AI才能成为可靠的生产力工具。

站在2025年下半年的节点，企业若想有效运用AI Agent并取得实效，应遵循以下“三步走”策略：

一是要从痛点切入，优先处理重复性工作。因为资源有限，应优先选择那些高频、重复、员工反感的任务，如会议纪要、合同审核、报表生成等。这些工作员工更愿意交给AI处理，落地成功率更高。例如硅谷流行的“AI自动化工程师”，就是专门挖掘并自动化这类重复劳动。

具体做法是让各部门列出最耗时、最不愿做的任务，由IT部门汇总后，联合专业团队评估哪些适合AI解决，并选择若干项目进行试点。

二是要灵活部署，融入现有工作流程。目前AI Agent的应用主要有两种方式：

一是嵌入现有系统（如OA、ERP），员工无需切换界面即可使用，但改造成本较高、周期较长，适合中后期推进；

二是搭建统一的AI工作台，集中提供各类AI工具，灵活快捷，适合初期试点和验证。

同时，管理者应通过可视化看板实时跟踪AI应用效果，比如合同处理时长、报表生成效率等，以便评估成效并支持后续决策。

最后要规模化管理，依托智能体中台。随着AI Agent数量从十几个增长到几十甚至上百个，管理变得愈发复杂：权限分配、数据安全、资源调度等问题会逐渐凸显。此时需建立“智能体中台”，对AI Agent的开发、上线、运行和维护进行统一管理，避免随着规模扩大出现混乱。

数字化转型并非只是引入技术，而是需要将客户、数据、生态和团队紧密结合，推动企业从依赖经验转向依据数据和规则进行决策。AI Agent的应用也不应追求形式，而应切实帮助员工提升效率、为企业创造价值，避免盲目尝试，注重实效。

只要准确把握数字化转型的核心，合理规划AI落地路径，实现资源、效率和业绩的显著提升将是可行且可期的目标。

来源：奇闻观史