我用了AI一年多才发现AI真正的价值在企业不在个人我用AI差不多有一两年了大部分主流工具都摸过。一直觉得自己算是深度用户。但上个月跟身边几个做实体生意的人聊完我才发现自己对AI价值的理解其实一直停在一个很浅的层次。这次聊天带来的核心转变就一句话AI对企业的价值远比对个人的价值大得多。这不是我在说风口或宏观趋势是两个非常具体的真实案例让我改变想法的。案例一做3D打印的亲戚用AI找空闲机器效率直接上去了我有个亲戚做3D打印的。前段时间聊天跟我说他们要用Ai让我教他当时说的也比较含糊我就说你去开个gpt的会员下载个codex然后把要做的东西梳理一下我们一起看下然后让他先帮你实现看看后面就做了个这个这么个东西。他们用AI做的事情是实时查询哪台3D打印机空闲然后自动安排新任务进去。3D打印这个业务有个很具体的痛点机器数量多每台的状态不一样——有的在跑任务、有的刚完成等待取件、有的在维护。以前这些状态靠人工盯订单进来了还要问一圈哪台能接慢、容易出错机器利用率也不高。现在用AI实时汇总机器状态新订单进来直接推荐最合适的空闲机器人来确认就行。判断更快机器利用率也跟着上去了。这个案例我觉得有意思的地方不在用了AI而在于他们本来就深耕这个业务多年知道痛点在哪里。AI只是帮他们更快、更准地解决了一个他们本来就想解决的问题。如果换一个完全不懂3D打印运营的人来用同款AI大概率只会生成一堆看起来专业但没法落地的报告。案例二亚马逊广告ROI从1点几跑到4这个是亲戚的朋友的故事但我觉得更有说服力因为有具体数字。他们做亚马逊跨境广告这块之前是外包给巴基斯坦的团队做。这种模式在跨境圈很常见——找海外低价外包团队优化广告成本相对可控。但问题就在这找外包工资不低效果还不一定稳定。后来他们开始用AI做广告优化完全替代了之前的外包模式。结果就是广告ROI投资回报率从原来的1点几现在基本稳定跑到了4。我听到这个数字第一反应也是——有没有水分老实说保不准。但就算打个7折从1.X跑到3也是完全不同量级的结果。亚马逊广告行业里ROI能稳定跑到3以上已经是很不错的水平了。关键是AI的综合成本比养一个外包团队低得多。外包团队有工资、有沟通成本、有响应速度的问题AI可以持续跑设置好策略之后不用频繁管短期内可能不如经验老道的人但长期迭代下来能超过这就是企业用AI最直接的逻辑先把成本降下来同时效果还在往上走。我自己参与的企业AI项目说完别人的案例说说我自己的。我本职是做跨境电商相关系统的产品经理主要方向是 CMS 和 ERP 类产品。过去这段时间我参与了公司内部两个AI项目一个是AI翻译一个是AI 助手。AI翻译这个项目是在网站上线阶段做的。需求很具体整站多语种页面内容翻译不是几个按钮的文案是所有页面的正文、功能描述、帮助文档全部要翻。这件事听起来简单实际做起来有挺多门槛。跨境电商有大量行业术语用通用翻译跑出来的结果是能看但不专业——比如同一个产品功能名可能在不同页面被翻译成两种说法或者在某个语种里用了不符合当地习惯的表达。所以我们做了一件很关键的事搭术语库分语种、分页面做个性化翻译规范。某些词在英语版本里该叫什么、在西班牙语里该叫什么、在某个特定页面里又有什么特殊处理——这些规则都提前沉淀进去AI翻译的时候按规则走而不是每次靠运气。这才是企业用AI翻译和个人随手调API翻译的本质差距有没有把业务知识提前喂进去。AI助手这块解决的是一个两三千人公司都会有的通病内部知识太分散新人找不到老人记不住重复问题反复答。以前靠人工回复效率低答案还不统一。AI助手接进来内部规范、常见问题、操作流程全部沉淀成可以被检索的知识库员工直接问技术问题、问库存情况这两个项目不算什么高科技非常基础。但真的有用。回头看它们之所以有效核心逻辑只有一个找到了真实存在的人力成本支出点然后用AI替掉了那部分工作。不是为了用AI而用AI是因为那里本来就有个真实的成本坑。为什么个人用AI反而感觉经济价值有限这个问题我想了挺久现在的判断是个人用AI提升的主要是你的能力上限但这个能力转化成钱路径更长、更不确定。AI能帮你更快学会一个新东西AI能帮你把同一件事做得更好AI能帮你产出更多内容但上面这些都没有解决怎么让这些价值变成收入的问题。你还是需要有用户、有产品、有客户——那些更本质的东西AI没法直接帮你解决。我自己做独立产品一两年下来做了差不多10个。用AI确实让开发速度快了很多但产品做出来之后发行、推广、获客才是真正难的地方AI能帮的很有限。而企业用AI路径清晰得多省了多少人力、提升了多少效率直接就是财务数字的变化。你不需要再往下找变现路径降本增效本身就是结果。所以我现在的理解是个人用AI是提升自己企业用AI是降低成本。后者的价值链条更短也更容易量化。一个我越来越确信的核心规律把上面这些案例串起来我发现一个共同点真正用好AI的人都是已经深耕某个业务的人。工厂老板深耕制造多年知道排布决策是核心痛点所以AI一进来就有用武之地。做亚马逊广告的团队对广告优化逻辑有深度理解才能把AI嵌进对的地方。我参与的那些企业AI项目也是因为产品团队本来就清楚哪些环节是重复劳动、哪里能标准化AI才能填进去发挥作用。反过来那些懂AI但不懂业务的人大多数还停在用AI帮自己写写文案、查查资料的层次价值完全不同。这也是我对所谓AI焦虑的回应——如果你现在在某个行业深耕多年不要因为自己不懂技术就觉得AI跟你没关系。恰恰相反你的业务深度才是你用好AI真正的竞争优势。下一步我想聊的内容说实话过去一年我对AI的关注更多在工具层面哪个工具好用、怎么用AI开发产品、怎么提升个人效率。这些内容我也会继续分享。但这次聊天让我想起另一个方向AI在真实企业场景里怎么落地解决了什么具体问题又踩了哪些坑。这个方向我有一些素材——接触过几个真实落地的案例也认识一些在跨境、制造、广告投放领域深度用AI的人。后面我想多记录这类内容不是讲AI多么厉害而是某个具体问题用AI是怎么解决的、效果怎么样。如果你也在做这方面的事或者有类似的真实案例欢迎来找我聊说不定我们能一起整理出点有意思的东西。我是良逍产品经理做 AI 产品 出海欢迎交流。
我用了AI一年多，才发现AI真正的价值在企业不在个人
我用了AI一年多才发现AI真正的价值在企业不在个人我用AI差不多有一两年了大部分主流工具都摸过。一直觉得自己算是深度用户。但上个月跟身边几个做实体生意的人聊完我才发现自己对AI价值的理解其实一直停在一个很浅的层次。这次聊天带来的核心转变就一句话AI对企业的价值远比对个人的价值大得多。这不是我在说风口或宏观趋势是两个非常具体的真实案例让我改变想法的。案例一做3D打印的亲戚用AI找空闲机器效率直接上去了我有个亲戚做3D打印的。前段时间聊天跟我说他们要用Ai让我教他当时说的也比较含糊我就说你去开个gpt的会员下载个codex然后把要做的东西梳理一下我们一起看下然后让他先帮你实现看看后面就做了个这个这么个东西。他们用AI做的事情是实时查询哪台3D打印机空闲然后自动安排新任务进去。3D打印这个业务有个很具体的痛点机器数量多每台的状态不一样——有的在跑任务、有的刚完成等待取件、有的在维护。以前这些状态靠人工盯订单进来了还要问一圈哪台能接慢、容易出错机器利用率也不高。现在用AI实时汇总机器状态新订单进来直接推荐最合适的空闲机器人来确认就行。判断更快机器利用率也跟着上去了。这个案例我觉得有意思的地方不在用了AI而在于他们本来就深耕这个业务多年知道痛点在哪里。AI只是帮他们更快、更准地解决了一个他们本来就想解决的问题。如果换一个完全不懂3D打印运营的人来用同款AI大概率只会生成一堆看起来专业但没法落地的报告。案例二亚马逊广告ROI从1点几跑到4这个是亲戚的朋友的故事但我觉得更有说服力因为有具体数字。他们做亚马逊跨境广告这块之前是外包给巴基斯坦的团队做。这种模式在跨境圈很常见——找海外低价外包团队优化广告成本相对可控。但问题就在这找外包工资不低效果还不一定稳定。后来他们开始用AI做广告优化完全替代了之前的外包模式。结果就是广告ROI投资回报率从原来的1点几现在基本稳定跑到了4。我听到这个数字第一反应也是——有没有水分老实说保不准。但就算打个7折从1.X跑到3也是完全不同量级的结果。亚马逊广告行业里ROI能稳定跑到3以上已经是很不错的水平了。关键是AI的综合成本比养一个外包团队低得多。外包团队有工资、有沟通成本、有响应速度的问题AI可以持续跑设置好策略之后不用频繁管短期内可能不如经验老道的人但长期迭代下来能超过这就是企业用AI最直接的逻辑先把成本降下来同时效果还在往上走。我自己参与的企业AI项目说完别人的案例说说我自己的。我本职是做跨境电商相关系统的产品经理主要方向是 CMS 和 ERP 类产品。过去这段时间我参与了公司内部两个AI项目一个是AI翻译一个是AI 助手。AI翻译这个项目是在网站上线阶段做的。需求很具体整站多语种页面内容翻译不是几个按钮的文案是所有页面的正文、功能描述、帮助文档全部要翻。这件事听起来简单实际做起来有挺多门槛。跨境电商有大量行业术语用通用翻译跑出来的结果是能看但不专业——比如同一个产品功能名可能在不同页面被翻译成两种说法或者在某个语种里用了不符合当地习惯的表达。所以我们做了一件很关键的事搭术语库分语种、分页面做个性化翻译规范。某些词在英语版本里该叫什么、在西班牙语里该叫什么、在某个特定页面里又有什么特殊处理——这些规则都提前沉淀进去AI翻译的时候按规则走而不是每次靠运气。这才是企业用AI翻译和个人随手调API翻译的本质差距有没有把业务知识提前喂进去。AI助手这块解决的是一个两三千人公司都会有的通病内部知识太分散新人找不到老人记不住重复问题反复答。以前靠人工回复效率低答案还不统一。AI助手接进来内部规范、常见问题、操作流程全部沉淀成可以被检索的知识库员工直接问技术问题、问库存情况这两个项目不算什么高科技非常基础。但真的有用。回头看它们之所以有效核心逻辑只有一个找到了真实存在的人力成本支出点然后用AI替掉了那部分工作。不是为了用AI而用AI是因为那里本来就有个真实的成本坑。为什么个人用AI反而感觉经济价值有限这个问题我想了挺久现在的判断是个人用AI提升的主要是你的能力上限但这个能力转化成钱路径更长、更不确定。AI能帮你更快学会一个新东西AI能帮你把同一件事做得更好AI能帮你产出更多内容但上面这些都没有解决怎么让这些价值变成收入的问题。你还是需要有用户、有产品、有客户——那些更本质的东西AI没法直接帮你解决。我自己做独立产品一两年下来做了差不多10个。用AI确实让开发速度快了很多但产品做出来之后发行、推广、获客才是真正难的地方AI能帮的很有限。而企业用AI路径清晰得多省了多少人力、提升了多少效率直接就是财务数字的变化。你不需要再往下找变现路径降本增效本身就是结果。所以我现在的理解是个人用AI是提升自己企业用AI是降低成本。后者的价值链条更短也更容易量化。一个我越来越确信的核心规律把上面这些案例串起来我发现一个共同点真正用好AI的人都是已经深耕某个业务的人。工厂老板深耕制造多年知道排布决策是核心痛点所以AI一进来就有用武之地。做亚马逊广告的团队对广告优化逻辑有深度理解才能把AI嵌进对的地方。我参与的那些企业AI项目也是因为产品团队本来就清楚哪些环节是重复劳动、哪里能标准化AI才能填进去发挥作用。反过来那些懂AI但不懂业务的人大多数还停在用AI帮自己写写文案、查查资料的层次价值完全不同。这也是我对所谓AI焦虑的回应——如果你现在在某个行业深耕多年不要因为自己不懂技术就觉得AI跟你没关系。恰恰相反你的业务深度才是你用好AI真正的竞争优势。下一步我想聊的内容说实话过去一年我对AI的关注更多在工具层面哪个工具好用、怎么用AI开发产品、怎么提升个人效率。这些内容我也会继续分享。但这次聊天让我想起另一个方向AI在真实企业场景里怎么落地解决了什么具体问题又踩了哪些坑。这个方向我有一些素材——接触过几个真实落地的案例也认识一些在跨境、制造、广告投放领域深度用AI的人。后面我想多记录这类内容不是讲AI多么厉害而是某个具体问题用AI是怎么解决的、效果怎么样。如果你也在做这方面的事或者有类似的真实案例欢迎来找我聊说不定我们能一起整理出点有意思的东西。我是良逍产品经理做 AI 产品 出海欢迎交流。
