## 339｜企业如何落地AI，分享一个企业应用场景价值公式，从四个指标可以算出应该先干什么

伙伴们，快刀广播站又开始广播了。

在过去的一周里，有三位用户问了我一个类似的问题，就是他们的领导在很多会上非常积极地倡导大家使用人工智能，强调公司一定要应用AI，还邀请了许多专家来公司进行AI讲座，甚至包括一些技术专家来解释什么是大模型及其底层架构等等。然而，这些讲座让每位同事都听得云里雾里，完全不知道该怎么干。

更离谱的是，其中一位用户说，后来他们请来的一位专家指出，将公司资料交给AI处理可能会有泄露风险。于是，之前还信誓旦旦要大力应用AI的总经理，立即下令禁止在公司内部使用任何AI。这样一来，同事们对这件事就更加迷茫了。

看到这里的时候，我就想起了网上流传的一张梗图，描写的是高水平领导和低水平领导的指令区别，Get笔记对这个差别有一句非常好的概括，那就是“高水平的领导就像精准的战术地图，低水平的领导则像责任的迷宫。”

其实，我相信同学们跟我说这些，肯定不仅仅是为了吐槽领导，而是想知道企业应用AI，究竟应该用在什么地方？

我非常理解这种困惑，因为任何新技术的诞生和发展都需要一个过程。大家想想，AI真正火起来，从ChatGPT问世到现在，也只有两年时间。微信支付、移动支付以及云计算等技术都用了五六年才成为大众化的产品，所以AI的发展速度已经很快了，大家先不要焦虑，现在还是个非常早期、日新月异的阶段。

在这个过程中，尤其是企业场景，由于之前已经有非常严谨的工作流程和方法，使用AI时会面临更多的挑战。

今年，我看到X上有一位网名叫yangyi的网友，他分享了一个非常有趣的思考公式，就是关于在什么场景下使用AI的价值。我简单介绍一下这个公式，说是公式，其实一点也不复杂，基本上就是小学三四年级的乘法。

![图片](https://piccdn2.umiwi.com/uploader/image/ddarticle/2024121917/1862511324517420200/121917.png)

衡量一个AI场景的价值，用的是四个数的乘积：第一个是人数，第二个是单位时间的用人成本，第三个是使用频率，第四个是单次效能节约的时间。

我跟大家拆解一下就明白了，大家可以想，因为是乘法，所以任何一个数字的提升都会成倍成倍的增加前面场景的总价值。

第一个乘法项是人数，也就是说，在企业中，这个应用场景能覆盖到的人越多，其场景价值就越大。举个例子，得到是一家内容企业，那么内容企业最常用的场景是什么呢？肯定就是文字工作，写各种文案。所以在我们公司内部，最先落地的AI应用就是错别字检查。这是因为这个场景涉及的人数特别多，不管是内容还是运营还是产品，都涉及到写很多文档。那如果一个AI应用场景可以被公司150人使用，而另一个只能被三五个专业人士使用，显然前者的场景价值更大。延伸说一句，第一个应用，一定不要先做那种只给老板或者几个高管使用的场景。

第二个乘法项是单位时间的用人成本。这个概念很容易理解，就是覆盖到的人群的平均工资。比如，如果你用你的月薪除下来，可以算出你的小时工资是80元，那么你这个人的单位时间的用人成本就是80元。这个数字就可以代入到公式里。

第三个乘法项是使用频率。比如，你是每天多次使用AI，还是只使用一次，还是一个星期或者一年使用一次？这之间的差别非常大。每天使用一次的AI场景，其价值就是每年使用一次的365倍。

最后一个乘法项就是单次效能的节约时间，这个特别好理解，就是之前这个活儿需要五个小时，现在只需要一个小时了。就像我刚才提到的，因为你有了单次的用人成本。

还拿刚才得到里的找错别字场景举例子，之前的情况是内容同事要提交文档给总编室专家审核，如果出现错别字，就意味着老师们要把文稿打回去，或者自己上手改，这中间都非常耗费同事精力。但是如果AI能把这件事情做了，哪怕正确率只有90%，也极大的提升了总编室老师和内容同事的流程，节约的时间都可以代入公式算出来。

另外就是为什么AI编程特别火，就是因为成本特别好衡量。对于程序员来说，如果一段代码需要3个小时才能完成，那么在使用AI编程后，只需半个小时就能完成这项工作。这样一来，一个程序员一个任务就能节约两个半小时，加上产研团队还有人数多、使用频率高、工资高这几个特点，所以产研团队落地AI工具，是收益最容易量化的。任何有产研团队的公司，如果不知道让AI做什么，那么就先让大家用上最先进的AI编码工具，一定会收益很大的。

如果公司内部有许多场景可以应用AI，那么你应该优先选择哪个场景落地呢？从这些维度出发，你可以快速做出量化判断。首先，涉及的人数足够多，其次，使用频率足够高，最后，单位时间内节约的用人成本足够多。这样一来，你就能清晰地计算出AI的应用场景价值。

当然，除了这些量化指标之外，还有另一个角度需要考虑。现在的AI在解决问题时，越是细节和精确的问题，AI的表现就越好。因此，不要指望AI解决所有问题，而是要在它擅长的领域给予准确的指令。因为你给出的指令足够明确，它就知道该如何达到优秀的标准。例如，当你要求它找出文章中的错别字，或者撰写一篇深度调查报告，前者的任务它会完成得更好。因此，在企业中应用AI时，在想事情的时候，应该有宏大的愿景，但执行时要从小处着手。在这个过程中，你对AI与公司业务的结合会有更深入的理解。

还有一个特别需要注意的细节，就是要将AI工具放在公司最便捷的位置。如果你使用飞书，那么AI就应该嵌入在飞书中；如果你用钉钉或企业微信，原则是一样的。否则，原本100人会使用的场景，可能最终只有5%的人在用。明明是一个可以提升效率的场景，却可能变得平淡无奇。

今天聊完这些话题，改天我会分享这半年，得到内部在AI落地方面的一些小尝试。这些分享并不是说得到做得有多好，而是在过程中踩过的一些坑和积累的一些简单经验，希望能帮助大家少走弯路。

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好，今天广播就到这里。如果你觉得有帮助，欢迎分享转发给你的朋友。明天咱们接着聊AI。

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