企业AI应用：别只顾速度，找对方向才是关键

一个让众多公司徒劳无功的根本误解

谷歌曾有一套令人费解的招聘机制：每位候选人需经历约二十次面试。

单看效率，这简直是个噩梦。招一个人耗时半年多，面试官的时间开销、候选人的等待成本，怎么算都不合算。

但谷歌的逻辑是：一旦人选合适，他可能在公司干上十几年，持续带来正面价值。那么，花半年找到这个对的人，与花一小时招个凑合的人，哪个更值得？

这正是效率与效能的差异。

效率聚焦于“把事情做得快”，效能则强调“做该做的事”。

我在调研时发现，国内企业特别精于“效率”。一个项目，能否一周出成果？一个需求，能否三天上线？这种速度在全球都属罕见。

但这种执行力在AI时代，正演变成一种陷阱。

你目睹过太多公司的AI落地故事是这样的：

“我们导入了AI，接入了10款工具，搭建了3个智能体，创建了20项技能……”

半年后：没一个真正在用。

不是工具不行，不是技术不过关——是应用场景选错了。

许多人学AI的顺序是这样：

但这完全是本末倒置。

就像一位外科医生，耗费三年苦练各种手术技巧，却从未掌握诊断病人的能力——刀法再精准，切错了位置，患者也救不活。

AI落地的核心障碍，从来不是“会不会操作工具”，而是：

你是否发掘出那个值得AI去执行的应用场景？

选题占一半。这是学术界的共识，也是企业AI落地的实况。

在AI能把任何事都做得飞快的时代，静下心来想清“该做什么”，反倒成了最珍贵的能力。

效率是战术议题，效能是战略议题。AI能助你化解战术难题，但战略难题只能靠你自己。

一个恰当的AI场景，应具备这些特点：

反之，如果一个场景依赖创意、人际关系、政治判断——那或许根本不契合AI，强行推行只是虚耗资源。

我们来看几个真实的企业实例：

案例一：流程规章助手某公司内部存有大量制度文档，员工报销、申请流程常因填错被退回，退回率高达18%。引入AI场景后，员工提交前AI自动校验合规性，退回率降至11%。

案例二：补贴报销流程重组报销到账时间从90天缩短到3天。并非技术多艰深，而是找准了“单据复核+审批路由”这个具体场景。

案例三：华航关键时刻识别借助AI剖析客户旅程地图，辨识出关键时刻，精准介入，利润攀升10倍。

案例四：AI经营辅助决策某公司经营方案的通过率从70%提升至95%，关键在于找到了“方案预审”这个场景，让AI在方案递交前先行检查合规性和合理性。

场景发掘不靠灵感，而依赖方法。

成熟的AI场景创新需以下几层工具：

第一层：识别问题

第二层：精化场景

第三层：筛选优先级

这套方法论的核心逻辑：并非所有场景都值得投入，先寻觅“小而精”的突破口，再拓展深度。

这是场景选择最关键的准则。

很多公司一上来就试图搞“大模型+全业务流程改造”——但成功率极低，因为界限太模糊，责任人不清，数据不通，利益也难以协调。

正确的路径是：

锁定一个具体的业务环节（小切口） → 跑通后形成典范 → 再横向延展（大纵深）

如同登山，不是从山顶开始设想，而是先寻一条确定能走通的路，走稳了再议。

第一，先学会做减法。引入AI后，首要问题不是“我能做更多事了”，而是“哪些事真正紧要”？AI是试错工具，但试错的目标是找到那个对的方向，而非把一切方向都试个遍。

第二，重新界定“努力”。AI时代的努力，不是加班把更多任务做完，而是花时间想透“什么是对的事”。想透了，AI或许一两个小时就帮你达成了。

第三，给自己留白。效率时代，留白看似是浪费。但思考需要空间。谷歌的“20%时间”——看似在降低效率，恰是这些“不循常规”的时间，催生了Gmail、Google News。

AI落地的本质，向来不是技术问题，而是业务认知问题。

你对自身业务的理解有多深，你就能发掘出多好的AI场景。

工具会日趋廉价，智能体会愈发强大，但找到正确场景的洞察力——那是AI无法取代的人的价值。

做正确的事，然后再把事情做对。

这才是AI时代的核心竞争力。

本文作者李家贵，西安交通大学数字经济研究院首席科学家，企业AI效率解决方案专家。微信dtalk2023。

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