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现在，人人都会一点“AI魔法”。工作上用AI生成海报、视频、分析数据；生活上借助AI迅速咨询“专家”获取帮助，AI让每个人都能拥有一个虚拟助理，随时等候下一个任务指令。
对企业来说，借助AI降本增效、驱动业务增长同样是备受期待的图景。根据最新数据，在2025年已有90%企业开始探索应用AI提高业务效率。
虽然AI应用势不可当，但现实总是残酷的：AI的实际落地效果，却往往不如人意。埃森哲在《2025中国企业数字化转型指数》报告中也指出，当前仅有9%企业通过生成式AI实现显著价值转化。
为什么AI的应用效果与预期不符？
2026年第一周，我们想和您聊聊，企业该如何让AI充分发挥出价值。
01
当前，企业没能让AI充分发挥出价值的原因，有两个：
当前，在客服、营销等成本环节，已有大量可以替代人工、完成标准化工作的AI工具，一线员工甚至不用等老板采购，早已自发在工作中使用AI，希望提高工作产出效率。
在2025年我们不难看到这样的工作场景：客服用AI生成问题答案，销售用AI写话术、生成PPT、市场用AI写文章、做海报。
但问题就在于此，当前企业的AI使用多为员工自发、针对单独场景、单点岗位，因为一线员工无法实现跨部门连接，AI应用并不成体系，单点生产力速度的提高，只是追求局部效率最优解，并不能确保业绩增长。
因为用更快的速度、更省力的方法虽然可以创造产出数量的提高，但不一定能够对业绩带来正向影响。
以典型的客服-销售场景为例：客服部门可以用AI追求用更速度响应客户、筛选意向，看似降低了客服成本，但是机械性的温和话术、根据消息频次判断意向的方式不仅有误差，而且很容易影响客户的体验。
AI生成话术的速度虽快，但是在缺少销售知识的条件下，AI很难完成信任建设、需求挖掘等任务，甚至客户可能会因为AI感知明显而干扰体验，最终影响成交。
理想的情况是，AI不仅能够快速响应客户问题，还可以理解业务目标，在优质服务、高效转化的前提下，结合优秀的销售沟通策略、客户旅程阶段做出智能回答，而不是简单的只对客服回复速度、首响效率负责。
想要用好AI，必须要有大量真实、高质量的数据支撑，才能让AI理解业务逻辑，真正发挥出价值。
当前许多企业的AI应用效果不及预期，核心原因就在于数据基础薄弱——缺乏有效、优质的业务数据，难以训练出贴合企业实际需求的定制化工具。
因此，企业想要用好AI，必须要做好数字化基础建设：系统性收集各个环节的业务数据、理清核心业务流程，这样才能让AI发挥价值、赋能业务。
2026年，是企业借助AI创造竞争优势的关键之年，企业想要用好AI，需要做好以下3项基础准备：
1、 明确业务流程
在选择AI应用方案与工具前，企业需要先梳理出业务流程图，明确业务价值是如何被创造出来的，然后基于现有业务流程，分析出核心业务环节，并明确找出影响业绩的重要因素。
需要注意的是，这里的流程图并不是简单的画出部门/岗位、设计详细的标准化工作任务，而是确认业务是如何创造价值的，然后思考AI的落地方式。
如果AI能力默认已存在，这个环节该如何完成？哪些环节可以由AI全自动执行？哪些环节适合人机协作，由AI提供建议？哪些环节必须保留人的判断？每个环节之间如何衔接？
基于这些思考，管理者在明确了“每个环节最终要达成什么效果”后，可以设计出基于AI能力的业务流程，甚至定义全新的业务模式。
2、 建设高质量数据地基
数据是AI进化的基础，企业想要用好AI、为后续数字化业务升级打好地基，必须要关注以下3种数据：
（1）客户数据：企业需要打破线上、线下的各类数据孤岛，建立统一的客户管理体系，系统管理客户行为、交易、反馈数据，构建可动态更新的客户数据库，为AI分析、用户洞察做好准备。
（2）业务数据：企业需要规范产品数据、服务流程、供应链数据等数据维度，让数据能够被标准化、结构化的收集和调用，方便AI理解和学习。
（3）环境数据：除了关注企业内部业务，企业也需建立信息收集系统，统一规范地收集行业趋势、竞品动态、政策变化等外部信息，为AI辅助决策优化提供数据支持。
统一、完整、高质量的数据是AI能够理解业务逻辑、发挥价值的前提，这里，您可以借助尘锋SCRM串联各业务环节与数字化系统，建设好统一、高质量的数据地基。
3、 萃取隐性知识，搭建个性化知识库
每个工作岗位往往都有独特的“经验包”，这也是资深员工的价值所在：资深员工在面对复杂问题时，可以通过多年实践积累的经验与“工作感觉”准确锁定原因，根据经验解决问题。这种能力往往比当前AI的反应更精准、也更敏捷。
因此，想要优化业务整体效率，管理者必须有意识地对这些散落在岗位中的“认知智慧”进行提炼和总结。可以通过结构化访谈、场景复盘、数据整理等方法，将隐性知识转化为可学习、可复用的业务文档，向AI提供清晰、结构化的学习材料，让AI能真正理解业务逻辑、从员工实践中总结智慧、优化行动。
过去一年里，许多企业已经开始使用AI，但是并没有收获到理想结果，主要原因就在于AI仅局部应用、数据支撑不足、缺乏隐性知识库，让AI不能全面深入的理解业务，自然无法发挥出真正价值。
2026年，您可以通过本文总结的3个关键准备，全面应用AI、用好AI。我们相信那些能够让AI发挥出价值的企业，一定会显著拉开与竞争对手的距离。
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