AI+业务和业务+AI，哪个更适合你？

最近这一年多，我参加了很多数字化和AI的会，只要是个会，必谈AI；只要是个项目，必问“有没有大模型”。但是我发现一个很有意思的现象：大部分人把“AI+业务”和“业务+AI”这两个概念搞混了。

你可能会说，这不就是文字游戏吗？调换个顺序有什么区别？

区别太大了。这不仅仅是词序的问题，更是两种完全不同的思维方式、落地路径，甚至是两种完全不同的生死结局。为什么这么说？接下来就跟大家好好聊聊这件事。

01 手里拿着锤子，看谁都像钉子

先说“AI+业务”。

这一波大模型浪潮刚起来的时候，也就是ChatGPT刚火的时候，大家最热衷的就是这种模式。

所谓的“AI+”，其实本质上指的是技术驱动。它的逻辑起点就是：“我手里有一个超级牛的技术（锤子），我得赶紧找个地方敲一下（钉子），看看能敲出个什么新东西来。”

这是一种颠覆式的思维。它假设AI是核心变量，业务是随之而来的结果。比如，Midjourney刚出来的时候，大家惊呼设计行业要没了；Sora出来的时候，影视行业要没了。这种模式下，创业者往往是技术极客，他们试图用AI去重构一个新的业务形态。你想想，当时是不是这种情况？

“AI+业务”最典型的特征是：如果没有AI，这个业务压根就不存在，或者逻辑完全不成立。

举个例子，现在很火的“AI陪伴类应用”（比如Character.ai），或者是完全由AI生成的短剧平台。这些业务就是纯粹的“AI+”，因为在没有大模型之前，你没法和一个虚拟角色进行开放式的流畅对话。

但是，对于绝大多数普通公司和传统企业来说，盲目追求“AI+”就是一个巨大的陷阱！

我见过一个做传统外贸的老板，被忽悠着要搞“AI+外贸”。他组建了一个技术团队，想做一个“全自动AI外贸员”，试图让AI自动选品、自动发邮件、自动谈判。结果呢？系统倒是做出来了，但根本没法用。因为AI不懂复杂的国际物流规则，不懂那些个国家微妙的风土人情，更不懂突发的供应链断裂以后该怎么处理。

他犯的错误就是：手里拿着锤子，却不知道钉子到底在哪，或者那根本不是钉子，而是一块钢板。

“AI+业务”是留给少数人的游戏。它属于OpenAI，属于Google，属于那些不仅懂算法，还能烧得起钱，并且能承担极高试错成本的创新者。对于大多数已经在赚钱的企业来说，直接搞“AI+”往往意味着你要推翻自己现在的饭碗，去赌一个不确定的未来。

02 给马车装上发动机，还是造一辆特斯拉？

接着聊聊“业务+AI”。

这才是99%的企业应该关注的重点。

所谓的“业务+AI”，本质上是需求驱动或叫业务驱动。它的逻辑起点是：“我的业务流程里有哪些环节很痛？有哪些地方效率很低？AI能不能帮我解决这个问题？”

在这里，业务是主角，AI是配角；业务是那盘菜，AI是盐。

“业务+AI”的典型特征是：即便没有AI，这个业务也能转，但有了AI，它能转得更快、更省钱、体验更好。

让我讲一个真实的案例。

我有一个做法律咨询的朋友。他的公司有几十个初级律师，每天的工作就是翻阅几千页的合同，检查条款有没有风险。这是典型的人力密集型工作，枯燥、易错、还贵。

他没有去搞什么“AI机器法律人”这种虚头巴脑的概念。他做的就是“业务+AI”。他引入了一个基于大模型的文档分析工具，把公司过去十年的案例库和法条喂进去。现在，初级律师不再需要从头读到尾，AI会先预读一遍，把所有可能有风险的条款标红，并给出修改建议。律师只需要复核和判断。结果是什么？效率提升了好几倍，客户拿到反馈的时间从3天变成了3小时。

这就是“业务+AI”。他的商业模式变了吗？没变，还是收咨询费。但是他的交付成本极具下降，服务质量极具上升。

在“业务+AI”的逻辑里，我们不需要追求最前沿的模型，不需要追求AI像人一样思考。只要它能在某个具体的环节（SOP）里，把效率提升20%，这就是巨大的成功啊。

对于大多数普通人来说：

你做电商，用AI一键生成多语言详情页，这是业务+AI。你做客服，用AI先拦截80%的常见问题，人工只处理复杂的投诉，这是业务+AI。你做编程，用Copilot帮你写重复的代码片段，这也是业务+AI。

先有业务场景，再有技术落地。这不是保守，这是务实。做实体企业就该脚踏实地，AI不是赶时髦的工具，AI如果只是摆在那里好看，却带不来效益，还不如不用。

03 为什么很多公司“+”不动？

道理听起来很简单，但为什么很多公司在落地的时候还是觉得很难？

我觉得最大的问题在于：懂业务的人不懂AI，懂AI的人不懂业务。

在很多传统公司里，老板把AI当成IT部门的事。IT部门接到了指令：“老板要搞AI”，于是他们去采购服务器、去部署开源模型、去搞微调。IT部门兴奋地拿着做出来的ChatBot（聊天机器人）去找业务部门：“你看，我们的模型参数有多少亿，推理速度有多快。”业务部门的人试用了一下，发现这个AI连公司产品的基本型号都搞不清楚，回答也是经常自说自话。于是他们翻了个白眼：“这玩意儿有啥用？还不如我自己查Excel表快。”

要做好“业务+AI”，核心不在于能部署几个大模型，而在于二者能否很好地融合在一块。所以，我们需要一种“翻译官”的角色。这个人得深入到业务的一线，去观察销售是怎么打电话的，去观察财务是怎么贴发票的，去观察设计是怎么改图的。然后，他要能敏锐地识别出：“在这个链条里，这一步是重复的、是基于规则的、是处理信息的，这一步可以用AI来替代。”

我见过做得最好的公司，往往不是专门成立一个高大上的“AI实验室”，而是在每个业务小组里，培养一两个“AI超级个体”。这些员工本身就是业务骨干，他们对痛点最清楚。当他们学会了简单的Prompt（提示词），学会了开发智能体，他们迸发出来的创造力是惊人的。

不要指望空降一个AI专家来拯救你的业务，要武装你自己的人，让他们骑在AI背上干活。

04 从“加法”到“融合”

当然，我强调“业务+AI”的重要性，并不是说“AI+业务”就没有意义。

事实上，这是一个进阶的过程。

第一阶段，肯定是“业务+AI”。我们在现有的流程上打补丁、做优化。就像给马车换上了橡胶轮子，加了减震系统。这时候，AI是工具。

第二阶段，量变引起质变。当你的业务流程中，AI参与的环节越来越多，浓度越来越高，你会发现，原有的组织架构和协作方式已经不适应了。 比如，以前你需要10个文案、5个设计、3个剪辑才能维持一个内容团队。现在，你发现只需要2个懂AI的超级主编加几个实习生就够了。 这时候，你的组织架构变了，你的成本结构变了，你的商业模式也就跟着变了。此时就自然进化到了“AI+业务”的阶段。这时候，你不再是给马车做改良，你是在根据发动机的特性，重新设计一辆汽车。

所以，不要一开始就妄想颠覆。颠覆往往是演化出来的，不是规划出来的。

05 写在最后：拒绝焦虑，开始动手

回到文章开头提到的焦虑。

我觉得现在的焦虑，很大程度上是因为大家把AI看得太神圣、太遥远了。总觉得必须要懂Transformer架构，必须要懂上下文工程才能入局。

其实，对于我们普通创业者和职场人来说，AI就是新时代的“电力”或“Excel”。

几十年前，电力刚出来的时候，也有过“电力+工厂”还是“工厂+电力”的争论。后来没人争了，因为所有的工厂都用了电。不用电的工厂，自然就被淘汰了。

AI也是一样。

未来不会有“AI公司”和“非AI公司”的区别，就像现在没有“互联网公司”和“非互联网公司”的区别一样。未来所有的公司，都是构建在AI基础之上的。

所以，我的建议只有三条：

1. 别想太大的词： 忘掉“颠覆行业”、“通用人工智能”这些宏大叙事。盯着你的业务流程，找一个小切口，从最痛的点切入，这样最容易见效。
2. 别做技术控，要做场景控： 哪怕只是用ChatGPT帮你写写周报、润色一下邮件，只要能节省你10分钟，这就是成功的“业务+AI”。
3. 让听得见炮火的人指挥AI： 鼓励一线员工去探索AI工具，给他们容错空间。

就如同路是走出来的，不是想出来的一样的道理。

与其在“AI+”和“+AI”的概念里纠结，不如现在就打开电脑，把你最头疼的那个工作任务，扔给AI试一试。

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