用 AI 解决真正的业务问题 - Digest

一句话总结

AI 是工具不是魔法；太多公司在”为 AI 找问题”而非”为问题找 AI”——克利夫兰诊所只想让脓毒症诊断快 90 分钟。

8 节点速查表

节点 一句话
为问题找 AI 太多公司预算先于问题；AI 用得好不好取决于是否知道在解决什么问题
克利夫兰诊所范本 全美前 3 医疗系统；不追”医疗界的微软”；脓毒症诊断时间 -90 分钟
三个 AI 决策原则 真生意？ / 想清问题没？ / 值不值 90 分钟？
5+3 替代边界 5 类易替代 + 3 类难替代（体力/真创意/深度人际关系）
AI 恐惧高危岗 流程人员/中层/客服/合规/金融入门级（最易被 AI 学走）
公司代码定位 合同审核/合规检查/SOP/客服问答 = 规则文档密集 = AI 几乎一定用得上
数据清洁先行 垃圾进 = 垃圾出；上 AI 前先答”代码在哪儿 + 数据干不干净”
判断力稀缺 AI 越强判断力越重要；不要把对 AI 的理解委托给团队

关键数字

5 关键金句

3 个反直觉点

  1. AI 越强判断力越稀缺——AI 放大判断差距而非替代判断
  2. 越多公司在”为 AI 找问题”——预算先于问题本末倒置
  3. AI 培训做反——教”放大本事”而非”Prompt 模板”

6 个对 Seetong 借鉴动作

  1. 列 10 个真问题：欧阳荣+黄松佳+谭伟+张威 按”90 分钟价值”打分选 1-2 个先 AI 化
  2. 90 分钟标准：每次上 AI 前先答”耽搁 90 分钟会怎样”——答不上就别 AI 化
  3. 公司代码定位：找 Seetong 内”规则文档密集”模块（客服 FAQ/反馈分类/配网 SOP/报警阈值）做最小 Agent 试点
  4. AI 培训改向：每月内部 AI 分享——教”你的现有工作哪部分能被 AI 放大”
  5. 数据清洁先于 AI：上 AI 前 1 周做神策/友盟/反馈/设备状态定义对齐体检
  6. 高危岗位季度 review：客服/反馈分诊/工单分类/报警误报/云存储销售线索 — 4 人共识决策

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