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企業(yè)AI轉(zhuǎn)型的落地困境遠比技術(shù)難題更復(fù)雜。供應(yīng)鏈AI專家揭露員工‘不懂、不敢、不想’的三重阻力，通過‘設(shè)備健康診斷Agent’與‘RPA懸賞令’等真實案例，拆解如何用‘自上而下原動力+智囊團進場’的組合拳打破僵局。這篇文章將顛覆你對組織變革的認知，提供一套帶血的經(jīng)驗方法論。

01 落地悖論：當(dāng)我們在談?wù)摗百x能”時，我們在談?wù)撌裁矗?/h2>

最近年底做預(yù)算復(fù)盤，HRD 問了我一個非常尖銳的問題：“萬勁，明年組織要全面 AI 化，到底是該指望員工自發(fā)涌現(xiàn)創(chuàng)意（自下而上），還是靠老板強壓指標（自上而下）？”

這是一個困擾了無數(shù)管理者的“落地悖論”。

在很多企業(yè)的理想藍圖中，AI 轉(zhuǎn)型應(yīng)該像當(dāng)年的工業(yè)革命一樣：紡織工人們看到蒸汽機，應(yīng)該歡呼雀躍地去擁抱新工具，管理層往往會選擇“自下而上”的策略——給員工開賬號、做培訓(xùn)、搞比賽，然后期待一線涌現(xiàn)出無數(shù)個“降本增效”的 AI 場景。

但現(xiàn)實極其骨感。

作為一名深耕供應(yīng)鏈的 AI 產(chǎn)品人，我經(jīng)手過從智能客服到 RPA 自動化，再到設(shè)備健康診斷 Agent 等多個項目，我看到的真實情況是：當(dāng)你去問業(yè)務(wù)部門“你們有哪些痛點可以用 AI 解決？”時，得到的通常是一片沉默，或者是一些無關(guān)痛癢的偽需求。

如果你也面臨這種困境，我的結(jié)論可能會讓你感到“不適”，但這是帶血的經(jīng)驗：

在企業(yè) AI 轉(zhuǎn)型的初期，依靠“自下而上”的自發(fā)驅(qū)動，幾乎是推不動的，這不是技術(shù)問題，這是人性與組織管理的問題。

02 深度洞察：為什么一線員工對 AI “無感”？

很多管理者認為員工不用 AI 是因為“懶”或“笨”，這個歸因太傲慢了；在與HRD的深度交流中，我總結(jié)了阻礙“自下而上”推行的三座大山：不懂、不敢、不想。

第一，認知鴻溝（不懂）：AI 到底能干嘛？一線員工的目標極其務(wù)實，比如：我們供應(yīng)鏈的 POE（調(diào)度人員），他們背負的是工程師的派單效率、時效指標，他們的第一反應(yīng)是：“這東西跟我的 KPI 有什么關(guān)系？” 如果管理層不給目標，員工花一個月去研究 AI，反而可能因為沒盯緊業(yè)務(wù)指標而受罰。他們不知道 AI 能做什么，自然無法提報場景 ；

第二，生存焦慮（不敢）：教會徒弟，餓死師傅？這是一個極其敏感但必須面對的話題，AI 的核心價值在于提效，而提效的本質(zhì)往往意味著“原本幾個人干的活，現(xiàn)在一個人就能干了” ；當(dāng)你讓員工自己挖掘場景來替代自己時，人類的本能防御機制就會啟動：“我為什么要親手遞上一把刀來砍掉我的崗位？”

第三，路徑依賴（不想）：這就太麻煩了。改變習(xí)慣是痛苦的，對于很多傳統(tǒng)部門來說，只要現(xiàn)有的流程還能跑通，“在這個部門把事情做完”遠比“把事情做快”更重要。

所以，必須打破“自下而上”的幻想，建立一套“自上而下注入原動力 + 智囊團進場”的組合拳；

為什么“自下而上”會失效？我們不妨來看兩個真實的對比案例。

? 案例一：失敗的“銷售搭子”（錦上添花）

我們也曾嘗試過完全由業(yè)務(wù)痛點出發(fā)的創(chuàng)新，此前，團隊曾開發(fā)過一個“銷售搭子 Agent”，預(yù)期很理想：將銷售與客戶的大量溝通錄音自動轉(zhuǎn)寫，并生成總結(jié)文檔，輔助大量銷售人員做決策。

為什么？

• 數(shù)據(jù)源太“臟”：真實錄音充滿了方言和噪音，AI 生成的準確率只有 60 分，銷售反而需要花更多時間去校對；
• 非剛需：對銷售銷冠來說，沒有這個 Agent，他照樣能憑經(jīng)驗搞定客戶；有了它，成交率并沒有顯著提升。

這就是典型的“錦上添花”需求。一線員工不會為了一個“不痛不癢”的工具去改變工作習(xí)慣，尤其是當(dāng)這個工具還需要他們額外付出精力去“清洗數(shù)據(jù)”的時候。

? 案例二：成功的“健康診斷 Agent”（帶血剛需）

反觀我們在供應(yīng)鏈做的“設(shè)備健康診斷 Agent”，為什么能成？

我們的客服在判斷設(shè)備是否故障時，受限于經(jīng)驗，通常只看4 個步驟就會派單；實際上，真正的技術(shù)專家通過日志排查需要看12 個步驟，客服的“淺診斷”導(dǎo)致了大量無效的工程師上門，每一單都是實打?qū)嵉恼娼鸢足y；

我深入技術(shù)團隊，復(fù)刻了技術(shù)專家的 12 步診斷邏輯，做了一個 Agent“虛擬專家”，所有派單前，必須經(jīng)過它“過審”。

結(jié)果：一年就能為公司節(jié)省不少比例的運維成本，業(yè)務(wù)參與度也是明顯更高。

03 破局之道：原動力、破壁人與智囊團

在供應(yīng)鏈體系內(nèi)結(jié)合以上情況，我們探索出了一套相對可行的路徑。

策略一：自上而下的“原動力”注入

不要問業(yè)務(wù)要“場景”，要問業(yè)務(wù)要“指標”。

這聽起來很“強制”，但卻是最有效的破冰手段。比如在客服提效項目中，我們和業(yè)務(wù) Leader 達成共識，直接設(shè)定了“提效 10%”的硬性目標；

當(dāng)這個 KPI 壓下來時，“原動力”就產(chǎn)生了。這時候，不再是我求著業(yè)務(wù)部門做 AI，而是業(yè)務(wù) Leader 主動找上門來：“萬勁，你能不能幫我看看，怎么用 AI 幫我把這個指標扛下來？”

這種角色的反轉(zhuǎn)，讓產(chǎn)品經(jīng)理從“入侵者”變成了幫助他們完成 KPI 的“救火隊員”。

策略二：產(chǎn)品經(jīng)理（PM）做“破壁人”

有了意愿，還得有能力，業(yè)務(wù)方往往只能描述“我很忙”，但無法抽象出“SOP”。這時候，如果沒有具備“業(yè)務(wù)抽象能力 + AI Taste（審美/判斷力） + 工程化思維”的產(chǎn)品經(jīng)理深入一線去“聽”流程、畫藍圖，單靠客服或技術(shù)人員自己，是絕對做不出來的 。

關(guān)于這個角色的來源，我和HRD有過深度的討論，我的建議是6：4 開（6成外招，4成內(nèi)培）：

• 內(nèi)培的局限：容易陷入“業(yè)務(wù)慣性”，覺得流程理所應(yīng)當(dāng)；
• 外招的價值：他是“無知”的。正因為無知，他才會反問：“為什么調(diào)度還要做二次復(fù)核？為什么這個流程不能砍掉？”

只有這種“外來的和尚”，才能像剝洋蔥一樣，把業(yè)務(wù)不僅還原成 SOP，更要還原成 AI 能理解的代碼邏輯。

策略三：用“RPA 懸賞令”激活螞蟻雄兵

當(dāng)然，對于那些碎片化的、低價值的“長尾需求”（比如自動發(fā)周報、批量查詢），讓高昂的研發(fā)團隊介入是不劃算的，對于這部分，反而可以考慮采用了“自下而上”的改良版——低代碼平臺。

我們培訓(xùn)了 30 名一線員工掌握 RPA（低代碼自動化工具），然后發(fā)布“懸賞令”：

• 機制：不論是誰，只要能用工具解決業(yè)務(wù)痛點，就能領(lǐng)走賞金。
• 激勵：例如提供真金白銀可以兌換等值禮品
• 成效：這一招徹底激活了基層的“極客”。員工為了解決自己每天寫周報的那 2 個小時痛苦（雖然對公司價值不大，但對個人幸福感極強），自發(fā)開發(fā)了 80 多個應(yīng)用。

最終算總賬，這些“螞蟻雄兵”累計為整個客服中心部門提升了10%以上的效能，這證明了：只有當(dāng)收益（省力+賺錢）明確大于付出時，基層的主觀能動性才會被激活。

04 寫在最后：先開槍，再瞄準

不管是行業(yè)里那種全員強制用 AI 的激進做法，還是我們這種“懸賞令”式的引導(dǎo)，核心邏輯都是一樣的：打破觀望；

組織 AI 化，絕不是引入幾個先進模型那么簡單，它本質(zhì)上是一場對流程的重構(gòu)和對利益的再分配；

• 對高層，要談 ROI 和戰(zhàn)略目標（如一百多萬的節(jié)?。?；
• 對中層，要談 KPI 拆解，將壓力轉(zhuǎn)化為尋求技術(shù)的原動力；
• 對基層，要談減負和激勵（如：懸賞令）。

如果你也是企業(yè)內(nèi)部的 AI 推動者，請記?。翰灰噲D感化大家去擁抱未來，要用制度和產(chǎn)品，幫大家解決眼下的麻煩。

先讓大家“走出來”，我們才有機會共赴這場 AI 的盛宴。

（關(guān)于我們具體的落地案例 AI Agent 如何像老專家一樣完成“12步診斷”，以及避坑指南，我會在下一篇文章中詳細拆解，歡迎關(guān)注。）