Catatan Editor:
Dunia AI belakangan ini sangat ramai.
Anthropic menjadi perusahaan dengan pertumbuhan tercepat dalam sejarah manusia, pendapatan tahunan melonjak dari $10 miliar pada akhir 2024 menjadi $47 miliar pada Mei 2026. Baru saja kemarin mereka menyelesaikan putaran pendanaan H sebesar $65 miliar, valuasi pasca-pendanaan mencapai $965 miliar, melampaui OpenAI menjadi perusahaan AI dengan valuasi tertinggi di dunia, dan dijadwalkan akan melakukan IPO musim gugur ini.
DeepSeek mencatat valuasi $45 miliar, didanai putaran pertama sebesar 70 miliar yuan (sekitar $10 miliar) yang dipimpin oleh China Integrated Circuit Industry Investment Fund, dan daftar investor hampir final.
Kimi menyelesaikan pendanaan $2 miliar, valuasi pasca-pendanaan menembus $20 miliar, total pendanaan selama setengah tahun melebihi $3,9 miliar, menjadi raja pendanaan perusahaan rintisan model dasar besar di China.
StepFun menyelesaikan pendanaan mendekati $2,5 miliar, membongkar struktur red chip untuk sprint menuju IPO di Hong Kong.
ByteDance meningkatkan investasi infrastruktur AI 2026 dari 160 miliar yuan menjadi lebih dari 200 miliar yuan, dan Bloomberg selanjutnya mengungkap bahwa total belanja modal tertinggi bisa mencapai $70 miliar (sekitar 500 miliar yuan).
Doubao pada 4 Mei meluncurkan tiga tingkatan langganan berbayar, menembakkan tembakan pertama mengakhiri era gratis AI domestik.
Jika dikategorikan berdasarkan empat musim (semi, panas, gugur, dingin), ekonomi AI hari ini berada di musim apa? Musim semi, musim panas, atau transisi semi-panas? Atau mendekati musim gugur, seperti yang beredar di luar tentang periode gelembung?
Jawabannya sebenarnya tersembunyi dalam siklus.
Hari ini, kita akan menjelaskannya secara tuntas menggunakan kerangka kerja penilaian enam dimensi untuk menilai siklus yang dikemukakan oleh Profesor Su Dechao dari Fakultas Filsafat Universitas Wuhan, Penasihat Pendiri Akademi PPE Catatan Pribadi, dan Instruktur Kursus Filsafat Barat.
一、Penilaian Kuantitatif Enam Dimensi untuk Menentukan Siklus
Banyak orang suka menilai siklus industri dengan metode eliminasi: bukan musim dingin, musim semi sudah lama lewat, musim gugur sepertinya belum datang, akhirnya menghasilkan jawaban klise yang benar: musim panas. Metode eliminasi hanya memberi Anda jawaban yang tampak benar, tetapi tidak menjelaskan mengapa benar.
Penilaian yang benar-benar berguna harus dikuantifikasi dari dimensi spesifik.
"Kerangka Kerja Penilaian Enam Dimensi untuk Menentukan Siklus" memberikan skor 0 hingga 2 untuk setiap dimensi berdasarkan enam dimensi "narasi vs penyampaian, konektivitas sistem, kemampuan penyampaian, rasionalisasi ROI (rasio pengembalian investasi, selanjutnya disebut ROI), fenomena industri umum, lingkungan modal" pada suatu industri, total skor yang lebih tinggi menunjukkan semakin dekat dengan musim gugur.
Mari kita nilai satu per satu.
1.Narasi vs Penyampaian: Dari Bercerita ke Melihat Buku Akun
Ini adalah dimensi pertama, dan juga yang paling mudah dirasakan perubahannya.
Ketika ChatGPT pertama kali muncul tahun 2022, semua orang mengatakan "AI akan mengubah segalanya". Tetapi tidak ada yang bertanya apa yang dapat Anda lakukan secara konkret, berapa biaya yang dapat dihemat.
Bercerita sudah cukup, itu disebut musim semi.
Situasi hari ini berbeda. Doubao meluncurkan langganan berbayar, tiga tingkatan harga tertulis jelas di halaman - 68 yuan, 200 yuan, 500 yuan, fungsi berbayar berfokus pada pembuatan PPT, analisis data, produksi film. Bukan bercerita, tetapi menyampaikan kemampuan konkret, lalu menarik biaya berdasarkan kemampuan.
Platform iklan OpenAI lebih langsung: pengiklan membeli ruang iklan di ChatGPT, membayar per klik. Pada 5 Mei, alat manajemen iklan self-service diluncurkan uji coba, menghapus ambang batas penempatan minimum $50.000, bahkan usaha kecil dan menengah dapat langsung beriklan.
"AI akan mengubah industri periklanan di masa depan" adalah narasi, "sekarang memberi Anda saluran iklan" adalah penyampaian, dua hal yang berbeda.
Narasi masih ada, kata-kata "AI mengubah dunia" masih diucapkan, tetapi penyampaian telah menempati proporsi yang cukup signifikan.
Untuk item ini, skor 1.
2.Konektivitas Sistem: Dari Pulau Terisolasi ke Protokol
Musim semi, setiap produk AI adalah pulau terisolasi. Jika Anda ingin menghubungkan ChatGPT ke sistem perusahaan, Anda harus menulis sendiri kode adaptasi, ganti model harus menulis ulang lagi.
April 2026, Google merilis platform agen kecerdasan perusahaan Gemini, mengintegrasikan manajemen agen ke dalam alur kerja yang sudah ada di perusahaan.
Microsoft Copilot tertanam di seluruh rangkaian Office, asisten belanja AI Amazon membuka jawaban sponsor untuk merek, batas masing-masing mulai melonggar.
Konektivitas mencapai tingkat tertentu, baru mungkin menghasilkan reaksi sinkron semacam ini.
Sekarang telah mencapai sebagian protokolisasi, tetapi protokol standar belum menjadi arus utama.
Untuk item ini, skor 1.
3.Kemampuan Penyampaian: Dari Sesekali Membantu ke Bekerja Stabil
Musim semi, AI seperti magang, sesekali bisa membantu, tetapi lebih sering Anda harus mengedit lama.
Doubao dengan lebih dari 300 juta pengguna, hingga Maret 2026, volume panggilan Token harian menembus 120 triliun, tumbuh lebih dari 1000 kali lipat dibandingkan Mei 2024, dan berlipat ganda lagi dalam tiga bulan terakhir.
OpenAI pengguna aktif mingguan 900 juta, pengguna langganan individu 50 juta, pengguna perusahaan lebih dari 9 juta.
Apa yang dilakukan perusahaan-perusahaan ini dengan AI? Menulis kode, meninjau kontrak, menghasilkan otomatis copy pemasaran, menangani tiket layanan pelanggan, semua adalah skenario yang menggantikan manusia dari pekerjaan berulang. Ini bukan lagi skala mencicipi, tetapi menggunakan AI untuk bekerja.
Penyampaian terwujud. Tetapi apakah kemampuan penyampaian telah menjadi keunggulan kompetitif inti? Sulit dikatakan. Cerita masih diceritakan, tetapi perusahaan yang dapat bertahan dengan penyampaian stabil, sementara belum menjadi arus utama.
Untuk item ini, skor 1.
4.Rasionalisasi ROI: Dari Tidak Bisa Dihitung ke Mulai Menghitung
Musim semi tidak ada yang menghitung ROI. Berapa banyak daya komputasi diinvestasikan, berapa banyak output diperoleh? Tidak bisa dihitung.
Sekarang mulai ada yang menghitung: Harga API Tencent Hunyuan meningkat drastis (menurut informasi industri, beberapa model naik lebih dari 400%), di baliknya adalah tekanan keras biaya daya komputasi.
Permintaan inferensi model level GPT, biaya daya komputasi sekitar 0,01-0,03 yuan, ketika skala panggilan mencapai ratusan juta, miliaran, biaya mengembang menjadi angka astronomi, 345 juta pengguna aktif bulanan Doubao dengan panggilan frekuensi tinggi, memaksa ByteDance menghadapi masalah ini.
Zhipu menaikkan harga tiga kali dalam setahun, Alibaba Cloud membatalkan paket dasar platform Bailian, di balik keputusan ini adalah logika yang sama: produk yang tidak bisa menghitung ROI, hampir tidak bisa bertahan.
Tetapi apakah ROI sudah jelas dan dapat dihitung? Beberapa lingkaran tertutup mulai menunjukkan ROI, tetapi skalanya samar. Ada yang menghitung biaya Token, ada yang menghitung peningkatan efisiensi manusia, ada yang menghitung konversi perolehan pelanggan, standar tidak seragam.
Untuk item ini, skor 1.
5.Fenomena Industri Umum: Dari Tidak Ada yang Bicara Laba ke Mulai Ada yang Meragukan
Musim semi, semua orang berekspansi, tidak ada yang bicara laba, membakar uang untuk pertumbuhan adalah mode default.
Sekarang, Doubao meluncurkan model berbayar, Zhipu, Moonshot AI dan vendor model dasar besar lainnya menaikkan harga, itu sendiri adalah pengakuan biaya tidak bisa ditanggung, harus berbayar.
Tetapi apakah mode membakar uang untuk pertumbuhan telah ditolak secara luas? Belum. Modal masih menginvestasikan, vendor top masih berekspansi, hanya ritme melambat, semua mulai menghitung.
Untuk item ini, skor 1.
6.Lingkungan Modal: Dari Menyebut Valuasi Sembarangan ke Mulai Ada Tekanan
Musim semi pendanaan sangat mudah, valuasi bisa disebut sembarangan, sebuah PPT bisa mendapatkan puluhan juta dolar.
OpenAI meluncurkan platform iklan, target pendapatan iklan tahun ini $2,5 miliar, total pendapatan perusahaan 2025 $13 miliar, tetapi rugi $8 miliar.
OpenAI meskipun valuasi $852 miliar, tetapi Anthropic yang kemudian mendahului hingga April, pendapatan tahunan telah melebihi $30 miliar, pertama kali melampaui $25 miliar Open AI, sehingga di pasar sekunder swasta valuasi dikejar mendekati $1 triliun, juga melampaui OpenAI.
OpenAI tekanan biaya sangat besar, cerita menjadi besar dan kuat lalu berpendanaan tidak bisa diceritakan lagi, harus menghasilkan uang.
Apakah sudah musim dingin pendanaan? Belum. Vendor top masih bisa mendapatkan pendanaan, hanya logika valuasi berubah: dulu melihat ruang imajinasi, sekarang melihat kemampuan pendapatan.
Untuk item ini, skor 1.
Enam dimensi, masing-masing mendapat 1 poin, total skor 6. Menurut kerangka kerja, 0-4 poin adalah musim semi, 5-7 poin adalah musim panas, 8-10 poin adalah musim gugur, 11-12 poin adalah musim dingin.
Apa kondisi musim panas?
Narasi dan penyampaian berdampingan. Ruang imajinasi masih ada, tetapi buku akun sudah terbentang di atas meja. Modal masih bisa berinvestasi, tetapi mulai bertanya pengembalian. Pengguna masih tumbuh, tetapi mulai berlapis, ada yang mau membayar, ada yang hanya menggunakan gratis.
Secara lokal ada tanda-tanda memasuki musim gugur. Sinyal seperti Doubao berbayar, iklan OpenAI terus membesar, tambah 2 poin, misalnya ROI menjadi jelas, modal secara keseluruhan menuntut penyampaian, maka musim gugur benar-benar datang.
Musim panas adalah tahap narasi dan penyampaian berdampingan, tetapi penyampaian menjadi semakin penting. Semua orang tahu cerita masih harus diceritakan, tetapi standar verifikasi setelah cerita selesai diam-diam berubah menjadi: apa yang sebenarnya Anda sampaikan?
二、Mengapa Sekarang:
3 Sinyal, 2 Penggerak
Penilaian enam dimensi siklus adalah analisis statis, lalu dari sudut dinamis, apa yang terjadi baru-baru ini?
Pada 6 Mei waktu setempat, pendiri Anthropic Dario Amodei mengatakan: "Tingkat pertumbuhan kami melebihi eksponensial, pendapatan dan penggunaan kuartal pertama tahun ini mencapai pertumbuhan 80 kali lipat per tahun, mengalami pertumbuhan ledakan. Kami memberikan lebih banyak daya komputasi secepat mungkin dengan kecepatan yang belum pernah terjadi sebelumnya."
Ini adalah perusahaan dengan pertumbuhan pendapatan tercepat dalam sejarah manusia. Hari ketika AI benar-benar menjadi infrastruktur produktivitas, mungkin sudah tiba.
Minggu yang sama, dua sinyal muncul bersamaan: Doubao berbayar, OpenAI menjual iklan.
Secara permukaan tampak kebetulan, di dasarnya ada dua jalur: tekanan biaya dan peluang komersialisasi.
Sinyal Satu: Doubao Berbayar
Mengapa Doubao berbayar? Panggilan frekuensi tinggi dari lebih dari 300 juta pengguna membuat biaya daya komputasi menjadi masalah yang harus dihadapi.
Hingga Maret 2026, volume panggilan Token harian menembus 120 triliun, tumbuh lebih dari seribu kali lipat dibandingkan Mei 2025, dan berlipat ganda lagi dalam tiga bulan terakhir.
Menurut perhitungan terbuka Zheshang Securities yang dikutip banyak media, belanja modal ByteDance 2025 sekitar 160 miliar yuan, di mana sekitar 90 miliar yuan digunakan untuk pembelian daya komputasi AI, sisanya untuk infrastruktur dan perangkat jaringan.
Model gratis benar-benar hampir tidak bisa bertahan. Estimasi biaya yang beredar di komunitas teknologi menunjukkan, proporsi penyusutan perangkat keras untuk satu kali inferensi sekitar 58%, biaya listrik sekitar 29%. Semakin besar skala pengguna, semakin tinggi biaya.
Jika 120 triliun Token dikonversi dengan harga diskon API terbuka, setara dengan pendapatan harian yang seharusnya 3 hingga 5 miliar yuan.
Tapi sekarang? Pendapatan sisi konsumen adalah nol.
Pertumbuhan seribu kali lipat menghasilkan nol, dalam 15 tahun terakhir perusahaan internet China, tidak ada yang kedua.
Sementara itu, Token domestik memasuki jalur kenaikan berkelanjutan. Zhipu menaikkan harga API, API GLM5.1 naik 10%, versi luar negeri naik lebih dari dua kali lipat; Alibaba Cloud membatalkan paket dasar platform Bailian; GLM5.0, MiniMax2.5, Kimi2.5 mengakhiri uji coba publik gratis.
Tetapi ada juga sisi penurunan harga: DeepSeek V4-Pro memotong hingga 2,5 kali lipat, 0,25 yuan/juta token; model pemahaman visual Alibaba Cloud Tongyi Qianwen turun lebih dari 80%; harga input Doubao 2.0Lite per juta token hanya 0,6 yuan.
Produsen model dasar besar berlapis: satu sisi menaikkan harga, satu sisi menurunkan harga.
Tekanan dan peluang, dua penggerak.
Sinyal Dua: OpenAI Menjual Iklan
Mengapa OpenAI menjual iklan? Setengah tekanan, setengah peluang.
Sisi tekanan: Pendapatan perusahaan 2025 $13 miliar, kerugian tunai $8 miliar. 50 juta pengguna langganan individu, 9 juta pengguna perusahaan, sesuai dengan pendapatan tahunan puluhan miliar dolar, tetapi biaya daya komputasi, biaya R&D, biaya operasional digabungkan melebihi angka ini, pendapatan langganan tidak cukup menutupi biaya, perhitungan tidak sesuai.
Sisi peluang: Menurut perkiraan pengamatan industri, percobaan iklan diluncurkan kurang dari dua bulan ARR (Pendapatan Berulang Tahunan) telah mencapai $100 juta, potensi monetisasi iklan 900 juta pengguna aktif mingguan sangat besar.
Menurut prediksi otoritas, pendapatan iklan Meta sepanjang tahun akan melebihi $243,46 miliar, lebih tinggi dari $239,54 miliar Google, ini juga menunjukkan bahwa monetisasi melalui iklan masih memiliki pasar yang sangat besar.
Prediksi yang ditunjukkan OpenAI kepada investor adalah: pendapatan iklan 2026 $2,5 miliar, 2030 mencapai $100 miliar.
Ini adalah pilihan terpaksa yang digerakkan biaya, tetapi lebih merupakan pilihan aktif yang digerakkan peluang. OpenAI menargetkan bukan penutupan biaya, tetapi pasar besar ini.
AI tidak gratis, GPU, listrik, insinyur, bandwidth, semuanya butuh uang. Semakin besar skala pengguna, semakin tinggi biaya, musim semi bisa membakar uang investor bertahan, musim panas harus mencari pengguna membayar.
Tetapi musim panas juga berarti jalur komersialisasi terbuka: iklan, langganan, berlapis, cara monetisasi jauh lebih kaya daripada musim semi.
Logika dasar dua sinyal muncul pada waktu yang sama adalah: skala pengguna mencapai titik kritis, tekanan biaya memaksa keputusan berbayar, sementara peluang komersialisasi matang untuk dimonetisasi.
Musim panas adalah tahap ini: buku akun terbentang, tetapi jendela belum tertutup.
三、Masuk di Musim Panas, Bagaimana Bisa Berlari Maju?
Jelas, AI sudah mencapai "musim panas", sudah berubah dari "bisa digunakan" menjadi "benar-benar bisa membantu Anda menghemat uang, membantu Anda menghasilkan uang".
Bagaimana menilainya? Berikan beberapa contoh:
Desainer Semir sebelumnya membuat satu gambar efek, paling cepat tiga hari. Sekarang menggunakan alat AI, 30 detik menghasilkan gambar, gambar efek langsung dilihat, tidak perlu membuat sampel.
Kata-kata asli desainer Lin Jianxia: "Rencana yang tidak baik langsung dieliminasi, tidak perlu membuang biaya membuat sampel."
AI membuat efisiensi keseluruhan desain dan R&D Semir meningkat 35%, kecepatan desain pola meningkat lebih dari 200%. Tahun 2025, nilai langsung yang dibawa AI untuk Semir, adalah pendapatan baru 200 juta yuan dan penghematan biaya 20 juta yuan.
Model desain besar "Linglong" Anta, mengandalkan data sepatu dan pakaian tingkat puluhan juta yang terakumulasi selama lebih dari tiga puluh tahun, dalam beberapa menit dapat menghasilkan 56 set rencana inspirasi, tim desainer dalam 1 hari dapat menyelesaikan gambar sketsa, menghasilkan gambar efek resolusi tinggi.
Dalam kolaborasi AI dengan tim, sepatu tenis dari peluncuran proyek hingga finalisasi desain tidak lebih dari 40 hari, jauh lebih cepat daripada siklus desain tradisional 3 bulan.
Peacebird mewujudkan kecerdasan seluruh rantai pemasaran. Dari memahami tujuan bisnis "meningkatkan GMV produk baru pakaian anak-anak musim gugur", AI dapat secara mandiri mengidentifikasi pengguna potensial tinggi, menghasilkan rekomendasi produk dan konten pemasaran yang dipersonalisasi, dan dengan satu klik mendorong ke WeChat perusahaan pemandu.
Akhirnya, tingkat klik seri produk baru meningkat 90%, tingkat konversi pembayaran meningkat 20%, GMV produk baru melonjak 31%.
Midea Group telah membentuk tim R&D AI lebih dari 400 orang, setiap hari ada lebih dari 13.000 agen cerdas berjalan di berbagai skenario seperti perumahan, kantor, manufaktur, medis, pergudangan, logistik. Hanya pada tahun 2025, AI menghemat biaya 700 juta yuan untuk Midea, peningkatan efisiensi keseluruhan lebih dari 15 juta jam.
Apa yang ditunjukkan oleh kasus-kasus ini? AI sedang berubah dari "hiasan" menjadi "kekuatan utama".
Contoh sudah dilihat, lalu selanjutnya bagaimana bertindak?
Satu kalimat: Dari penerapan AI untuk serangkaian masalah kecil, secara bertahap membangun aplikasi sistem besar AI.
Lakukan tiga tindakan konkret.
Tindakan pertama: Temukan satu titik masuk terkecil, jalankan lingkaran tertutup nilai
Jangan langsung berpikir "transformasi AI seluruh perusahaan", itu adalah jebakan terbesar. 80% kegagalan penerapan AI perusahaan, akarnya adalah serakah dan ingin lengkap, untuk AI semata-mata.
Bagaimana melakukannya? Ingat tiga kata – kecil, tepat, cepat:
Kecil: Pilih 1-2 skenario "titik sakit jelas, proses standar, data cukup" untuk dilakukan terlebih dahulu. Misalnya layanan pelanggan cerdas AI, otomatisasi keuangan/administrasi, pembuatan materi pemasaran, tinjauan kepatuhan kontrak, ini termasuk "nilai tinggi, ambang rendah, efek cepat".
Tepat: Sebelum memulai setiap skenario, kunci dahulu garis dasar bisnis 3-6 bulan, jelas bagaimana keuntungan dihitung, bagaimana kesuksesan didefinisikan. Indikator evaluasi inti harus hasil keuangan yang dapat diukur, bukan "akurasi model, kecepatan respons" yang dihargai sendiri secara teknologi.
Cepat: Dalam 3 bulan tidak melihat hasil jelas, iterasi cepat atau hentikan, jangan memaksakan. Setiap proyek AI menetapkan garis penghentian kerugian terlebih dahulu, dua periode berturut-turut tidak mencapai target bisnis yang ditetapkan, langsung hentikan.
Kunci langkah ini, adalah menjalankan lingkaran tertutup, membuat tim percaya diri, bos bertekad, jalan selanjutnya baru bisa dilanjutkan.
Tindakan kedua: Dari uji coba ke replikasi, mengendapkan kemampuan organisasi
Satu skenario berjalan lancar bukan disebut transformasi, paling banyak disebut uji coba. Yang benar-benar membuka jarak, adalah apakah Anda bisa mengubah kesuksesan satu titik, menjadi sesuatu yang bisa dilakukan seluruh perusahaan.
Skenario yang berjalan lancar jangan buru-buru disebar, perbaiki dulu caranya: bagaimana prompt ditulis, pekerjaan apa diserahkan ke AI, siapa yang harus mengawasi, mudah terjebak di mana, bagaimana menghitung sukses, tulis menjadi satu set proses standar, lalu sebarkan ke lini bisnis sejenis.
Bangun "dua infrastruktur": satu platform berbagi kemampuan AI, jangan biarkan setiap departemen mulai dari nol, penjualan bisa langsung menggunakan kemampuan data AI yang sudah berjalan di keuangan, R&D bisa menggunakan kembali model wawasan pengguna pasar; kedua basis pengetahuan prompt, diklasifikasikan dan dibagikan berdasarkan skenario, siapa yang menulis prompt paling banyak digunakan, beri hadiah.
Katakan lagi bagaimana organisasi mengikuti. Semir secara internal berulang kali menekankan satu kalimat: Penerapan AI, tujuh puluh persen masalah manusia, tiga puluh persen masalah teknologi. Saat replikasi skenario, tiga hal harus mengikuti secara bersamaan, kurang satu tidak bisa:
Piramida bakat: Bukan merekrut beberapa insinyur algoritma selesai. Butuh tiga lapis orang. Lapisan atas adalah bos atau eksekutif inti yang memimpin sendiri, lapisan tengah adalah "penerjemah" yang memahami batas AI dan titik sakit bisnis, lapisan dasar adalah karyawan lini depan bisa menggunakan alat AI menyelesaikan masalah di tangan.
Mekanisme insentif: Semua insentif harus dikaitkan dengan hasil penerapan AI yang dapat diukur, bagi langsung dari peningkatan pendapatan dan penghematan uang yang dibawa AI; periode realisasi harus pendek, per bulan atau per kuartal, membuat semua orang cepat merasakan "menggunakan AI = lebih banyak uang"; paling kunci, insentif juga harus diberikan kepada pelaksana lini depan, merekalah pengguna akhir alat AI, mereka tidak berpartisipasi, AI tidak akan pernah diterapkan.
Struktur organisasi: Pimpinan harus memimpin sendiri, menarik bersama kepala bisnis, teknologi, keuangan, SDM, jangan biarkan departemen IT berjuang sendiri; juga tulis tingkat kerja sama penerapan AI ke dalam evaluasi kinerja kepala setiap departemen, siapa lagi "tidak ada hubungan, tidak peduli", gunakan kinerja bicara.
Sederhananya, langkah ini mengubah "kesuksesan satu orang" menjadi "otot satu organisasi".
Tindakan ketiga: Rekonstruksi sistematis, dari menambahkan AI menjadi menggunakan AI mengerjakan ulang
Beberapa skenario berjalan lancar, organisasi juga mengikuti, selanjutnya bukan "menempelkan AI ke proses lama", tetapi membiarkan AI mengerjakan ulang proses, ini baru sistem besar.
Rekonstruksi proses: Serial menjadi paralel. Cara lama adalah "satu orang selesai meneruskan ke orang berikut", berjalan serial, era AI ini benar-benar tidak berguna. Harus diubah menjadi banyak orang banyak AI bekerja bersamaan:
Sebelum rapat biarkan AI mensimulasikan posisi semua pihak terlebih dahulu, lubang logika, konflik sumber daya terpapar lebih awal, rapat resmi hanya menyelesaikan perbedaan nyata, waktu rapat langsung dipangkas tujuh puluh persen.
Papan penyesuaian real-time: Jangan lagi menulis laporan mingguan. Semua orang, termasuk AI, memperbarui status di papan yang sama, AI bertanggung jawab mengawasi tempat yang tidak konsisten. Anda katakan menargetkan "nilai tinggi untuk uang", tetapi menentukan harga tinggi, papan langsung menandai merah, hari itu bisa ditemukan, tidak perlu menunggu rapat tinjauan dua minggu kemudian.
Menerima permintaan jangan buru-buru bekerja, gunakan AI terlebih dahulu mengulangi pemahaman Anda, konfirmasi pihak lain, jika AI sudah salah memahami, berarti permintaan itu sendiri tidak jelas, potong kerja ulang dari sumber.
Rantai pemicu otomatisasi juga penting: pengguna mengeluh – AI menghasilkan kata-kata menenangkan – berikan ulasan layanan pelanggan – sinkronisasi grup kerja merek;
ROI turun – AI mencari alasan – dorong saran ke penanggung jawab;
Stok hampir habis – AI menghitung jumlah pengisian ulang – dorong ke rantai pasok – tidak ada yang memantau juga bisa berjalan.
Satu kalimat ringkasan: Proses harus berubah dari didorong manusia menjadi "kejadian terjadi, AI berjalan otomatis, manusia hanya mengambil keputusan".
Akhirnya ringkaskan ketiga tindakan ini: Pertama temukan satu titik sakit jalankan lingkaran tertutup, buktikan AI bisa menghasilkan uang menghemat uang; lalu perbaiki cara sukses sebarkan, orang disiapkan, insentif disesuaikan; akhirnya biarkan AI mengerjakan ulang proses, masalah kecil tumbuh menjadi sistem besar. Pertama jalankan satu titik, lalu sebarkan menjadi satu bidang, akhirnya biarkan AI mengerjakan ulang seluruh situasi.
Artikel ini berasal dari WeChat Official Account "Notesman" (ID:Notesman), penulis: Lao Jia
