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AI落地增长路径：从工具到组织的范式重构与业务变革
人工智能是否仅仅是技术部门的职责？或者它仅仅被视为降本增效（甚至裁员）的手段？
缺乏大数据，就无法实施AI项目吗？
全员掌握AI工具，就构成了AI组织吗？
倘若你对这些问题有所迟疑，或许你正站在被时代淘汰的悬崖边。
今日上午，混沌创新领教、AI创新院导师沈攀，深入拆解了从L1到L5的AI落地增长路径，透彻阐释了六大业务场景的变革之法。这不仅是一场效率革命，更是一次关乎生存的范式重构。
01 AI落地核心框架 - 从L1到L5的增长路径
李善友教授在杭州大课曾指出，我们身处历史之中却难以自知，习惯通过回望读懂过去，却往往在当下无法察觉。回溯十年前，一个影响深远的时代刚刚起步。2010年，美团作为团购工具出现；2011年，微信推出朋友圈与语音对讲功能；2012年，模仿Uber的滴滴上线，同年今日头条这个个性化内容平台诞生；2015年，以社交拼团为核心的电商拼多多成立。
有多少人曾预见它们在未来几年会成为颠覆商业模式的巨头？实际上，回望中国消费二十年图谱，互联网产业已渗透方方面面，成为驱动消费发展的重要引擎。2010年支付宝推出扫码支付，2012年天猫成立，2013年微信支付上线、支付宝用户过亿，2014年微信红包风靡，2015年拼多多崛起，2016年抖音上线、淘宝直播开启，2018年李佳琦直播间日销售破亿，2020年直播电商规模突破万亿，2023年店铺自播已成为常态。若回到2015年，我们应果断布局直播，因为短视频和直播时代已然来临。那么在当下，我们能否预测未来？
许多人认为世界是流变、不确定的，难以预测。但诸多看似无法把握的问题，往往源于见识不足或思考不深。犹如驾车遇堵车，若不知前方情况，但若登高俯瞰全城，自然清楚拥堵点与通行路线。在非连续性发展时期，我们感受到的跳跃与断裂，根源常在于技术革命。
每次技术革命早期，首先改变的是现有价值网——岗位、业务、产品和技术。因为在初期，人们尚看不清其远期潜力，故常先用于增收提效。例如瓦特改良蒸汽机后，先驱动纺纱机，服务当时正兴盛的领域。L1阶段将其视为新工具，赋能岗位职能。L2阶段将其作为新能力，应用于业务场景。L3阶段将其看作新技术，实现产品创新。当其第一性原理日益清晰后，L4原生产品和L5原生平台便崭露头角，构筑全新价值网。
02 L1 - 岗位赋能：AI作为新工具提升个人效率
L1立足岗位，通过掌握AI工具，提升个人工作效率。关于AI落地的误区之一便是优先降本增效。若先关注成本，员工会视其为“削减”与“压缩”，自然抗拒。但若先将收入做起来，大家看到新机会，再提效降本，便是“锦上添花”，众人会更拥抱变革。企业非靠省钱崛起，而是靠赚钱壮大。
因此AI落地时，应先从销售、市场、策划品牌等能创收的部门入手，收入增长后，大家便会积极拥抱。许多企业习惯从AI提效部门如HR、设计或财务等开始。人事部门承担组织管理与内部润滑职能，过度削减可能导致运转受阻。设计部门虽易被AI替代，但设计非创造财富的核心部门，费用节省有限，反易引发裁员讨论。财务部门掌握大量数据，现阶段AI精准度不足，贸然替代可能带来麻烦。
L1部分关键有三方面。第一，掌握常见岗位级AI工具，并整理成个人工具集。这些工具涵盖作图、数据分析、PPT制作等，经过迭代后上手容易，能大幅提升日常工作效率。
第二，掌握多维表格。多维表格将数据汇总、AI分析、可视化整合一体。例如分析各类爆款文案并仿写，只需将不同平台文案链接导入飞书多维表格，系统即可提炼点赞、评论等数据，并用大模型分析卖点、场景、用户群与爆款结构，批量复制内容。再如巡店场景，过去线下拍照整理需一周，现在照片同步至多维表格，AI几分钟自动识图核对信息。多维表格还能打造销售管理者分身，快速整理销售报告，客户跟进记录实时汇总，指导话术调整。同时，它可根据数据自动生成可视化图表，企业通过柱状图、饼状图等一眼看清趋势，提升决策质量。
第三，掌握RPA舆情或竞品监测机器人。只要选定数据种类，它便像机器人般模拟人类点击、复制、粘贴、搜索、汇总、下载、核对等动作，按步骤自动重复执行。利用RPA，可轻松实现店铺数据采集、直播间弹幕汇集分析，甚至自动回复评论，打造无人值守直播间。
03 L2 - 业务赋能：AI驱动六大业务场景变革
L2是掌握场景应用，主要包括业务战略、客户增值、产品创新、品牌营销、全域运营和组织效能六大业务场景。
一、业务战略
（一）业务本质洞察
AI赋能的业务战略中，关键模块是业务本质洞察，对业务本质的理解决定生意逻辑。德鲁克曾言，战略非研究未来做什么，而是研究现在做什么才有未来，其经典三问：我的业务是什么？我的业务将来是什么？我的业务究竟是什么？
业务的市场边界由客户选择与价值认知决定，属战略判断。增长边界由营销覆盖、服务运营、产品延展、生态连接等执行能力决定。隐含边界则与价值假设相关，取决于企业价值观与创始人领导力。
以宠物食品业务本质为例，首问：人们为何养宠物？有人言，工作回家拥抱奔来的狗狗，压力疲惫顿消。有人道，加班疲惫时与猫咪对视片刻，便莫名快乐，重获能量。还有人说，5岁儿子悉心照顾生病小猫，瞬间感觉他长大。陪伴解压、爱心责任、教育培养……这些便是原因。
若将宠物食品仅视作狗粮，消费者追求性价比与方便。但当你看到宠物作为家庭成员的本质后，宠物食品需营养、健康、多样化，犹如为自家孩子挑选食物，省钱非核心。这与母婴行业高度同构，两行业商品使用者与消费者分离，买者不直接使用，判断依据来自品牌与口碑。许多狗粮含DHA配方，小狗食DHA，需求完全来自家长。换言之，宠物食品的真正消费者是宠物主人，理解此点，行业本质全然不同。
再如卖手机壳，一个三十元，年销百万个收入三千万。若要上亿，必须出海。出海后同款可卖十几美金，同等销量即上亿。若目标三亿以上呢？客单价须提至五六百甚至七八百元。至此它不单是手机壳，如CASETiFY，其图案多与艺术家共创，已成为年轻人表达自我与展示创意的平台，2022年销售额破三亿美金。这便是业务本质决定天花板。
因此，洞见业务本质的核心问题是：消费者为何付费？对答案再追问“为什么”？根本上该产品究竟是什么而非什么？价值创造核心是什么？业务逻辑建立在何关键假设上？与传统共识有何不同？哪些假设在AI时代正被打破？总结为一句话：XX产品的本质是？
许多企业觉此问题难，但在AI辅助下，变得简单。一位做有色金属型材与复合材料的学员，目标客户是消费电子、新能源企业。AI结论是：该业务本质是为消费电子和新能源企业提供“高性能、定制化”的有色金属型材及复合材料解决方案，作为终端产品“功能实现的底层载体”，赋能其核心竞争力，如轻薄、续航、能效比等。该学员大受启发，过去总强调性价比与成本，陷入低价竞争，但若将方向定为帮助对方提升核心竞争力，事情完全改变。
（二）行业研究
清晰认知业务本质后，进入AI赋能的业务战略另一关键模块——行业研究。过去常用柱状思维，按固定增长率预测营收，去年八千万，今年一亿，明年约一点二亿。此算法有理，但若企业三年前营收一亿，按50%复合增长率推五年后应有十亿，若整个行业规模仅七十亿，它显然难占七分之一。故柱状思维难指导远景思考。
许多企业如小鱼，仅见周围同类，不知在鱼缸或大海。需用饼状思维以空间推导未来。第一，观察市场规模，看用户需求蛋糕多大。第二，思考市场份额，企业核心能力决定能吃多大。第三，计划限期达成，任务计划决定如何吃下蛋糕。饼状思维要求跳出单一业务研究整个行业，否则要么误认行业无前景过早离开，要么死守下滑行业越做越难。
基于使命愿景与战略意图，行业分析常洞察六板块。第一，行业定义。行业界定标准是什么？明确具体类目与细分领域。第二，驱动因素。行业底层规律是什么？是政策、技术、消费趋势还是历史路径？第三，发展空间。行业未来空间多大？增速、集中度、成熟度、渗透率如何？若行业集中度高，创业者机会少。第四，产业链条。行业关键瓶颈在哪？分析产业链构成环节，业务模式价值链，各环节比重、利润率及关键能力。第五，外部环境。行业利好因素有哪些？宏观政策、经济趋势、地缘政治皆影响走向。第六，典型企业。行业标杆企业怎么做？如体检般，将自身关键指标如销售额、成本、人员结构、研发投入等与行业标杆对比，快速定位差距与提升方向。如今AI工具大幅降低行业分析报告门槛。以秘塔搜索为例，输入行业或业务，它能自动生成分析框架，补齐数据缺口，并将数据转化为可视化图表。
（三）会议决策
AI赋能的业务战略中，另一关键模块是决策。决策常见场景即会议。许多企业会议存在开完就散、说了就忘的现象，每场会议消耗时间、精力与协作成本，讨论缺乏结构，问题未聚焦，任务难落地。更遗憾的是，真正的好观点、好建议、好洞察未沉淀，最后陷入“开会—培训—再开会”恶性循环，效率反降。
我设计了一个会议复盘智能体，将会议原文记录导入智能体，即可生成完整纪要，自动整理会议背景、议题、共识与分歧，梳理散落行动计划，明确责任人、时间节点与成果要求，还能检查常见遗漏，如行动计划缺截止时间、细化任务等。同时，它能提炼会议中的好问题、好洞见，让优秀观点被看见。最终，智能体还能生成思维导图，帮助直观呈现会议逻辑。
二、客户增值
提升复购率、开发新产品、实现营销破局等，最关键的是满足用户需求。满足需求需答三问题：需求是什么？用户是谁？如何满足？洞察需求基本框架是“用户+任务+期待+障碍”。用户即判断核心用户与潜在用户。任务即分析在何场景下完成何任务。期待是指实现何目的，在意哪些指标。障碍是指被何困扰，有何麻烦。
随着中国供应链成熟，产品性能好、价格低、耐用性等功能价值已基本实现。故今日用户购产品时，除功能价值外，还看重情绪价值，追求产品内核及带来的社交体验与价值认同，从注重性价比转向注重心价比。每个人为自己的意愿买单，如有人愿买七百元手机壳，有人愿买几万元镜头，你眼中的智商税，或许是另一群人的刚需。
情绪价值常通过文化、概念、互动附着于产品，故品牌需建三轮驱动系统。第一，内容阵地。围绕即时兴趣，在小红书、抖音、INS、TikTok等平台做内容种草。第二，生意阵地。围绕战略意图，在天猫、京东、抖音电商、线下门店等渠道完成转化。第三，品牌数字私域。私域核心非卖货，而是关系经营。通过与消费者大量产品互动、文化探讨甚至吐槽建议中，常能推动产品改善，激发新品灵感。在私域运营中，AI应用已可通过与用户对话，将用户标签化，分析需求，帮助前台与运营团队更精准管理用户关系。
最终，内容阵地、生意阵地和品牌数字私域三轮形成品牌资产与用户资产。在实时反馈消费者洞察、数据驱动产品研发、柔性供应链、全域精准营销闭环完成后，企业才能拉长用户生命周期价值，提高爆品成功率。过去跑通此闭环，小公司几乎不可能。但在AI加持下，补齐短板变得可行。未来竞争，将从产品竞争走向体系与认知的高维度竞争。
三、产品创新
产品创新全流程包括用户需求洞察、竞品分析、产品设计、价值主张、市场分析与数据分析。此链路中多部分可用AI加持。如在需求洞察中，传统人工翻看评论费时费力，现用工具数据采集，可自动爬取用户抱怨与差评，针对性改善产品。
在设计阶段，AI价值更突出。在做玩具、家具等实体打样前，商家可用AI生成高精渲染3D演示图。在服装设计方面，即使销售人员，也可通过给AI提示词，快速生成设计草图。同时，AI发散性高，能跳出固有思路，做出启发性设计。例如，AI提出智能收纳盒概念，未来收纳盒上可能有液晶屏显示温度、物品，甚至可扫描识别。AI还能快速变更场景，如AI模特穿同一衣服更换不同场景，或同款衣服快速换到不同人身上，甚至满足跨境电商多种族模特需求。
四、品牌营销
AIGC创作模式与过去广告设计流程全然不同。“以往是打磨创意、草图排版、深化建模、完稿，现在就是想法、结果、结果迭代。”过去链路中，小公司无法完成，大量工作外包，耗时耗力。而现在从需求洞察，到产品设计、品牌搭建，再到传播内容、数据分析，皆可依AI快速完成。如用户洞察部分，我们可用RPA搜索评论，确定产品功能与情绪需求后，再用AI生成品牌故事，并用MidJourney等工具生成品牌LOGO、包装等。过去产品创新或需五六个月，现约四五周即可。
AI还能辅助制作营销日历，列出一份可预期热点清单，将企业营销活动，无论是公关还是促销，在年初规划好。情人节做什么，520做什么，母亲节做什么，双十一做什么，到节日当天，所有内容与物料已备好，可快速投放。如西贝、可口可乐等大企业会做全年营销规划，而许多企业过去无此能力，现有了智能体后，将产品卖点输入即可自动匹配合适节日，最多一小时即可基本完成全年规划。
在宣传内容上，AI更高效。即梦现上新智能体模式，只要清晰描述要做之事，它便能迅速生成一组图片，并可根据需求不断修改，点击生成视频后，图片会连贯起来，整个流程不到十分钟即可完成，且质量高。
产品价值主张本质是你向客户承诺的独特价值，它回答核心问题：用户为何选择你？传统描述常聚焦“产品功能”或“企业视角亮点”，而真正有效的价值主张应从用户视角出发：非我们想卖什么，而是用户想要什么。例如你说景区环境优美，但用户要的是出大片，轻松刷爆朋友圈。对于高端手机壳，卖点是双层钛合金结构设计，而买点是不怕摔，五年不坏，手机更安全有质感。
因此我们可以有一个卖点变买点的智能体，让标语更好击中用户。例如Livehouse演出宣传从明星多、环境好转化为“不是看演出，而是加入演出”，宠物项圈标语设计为“上班也能看毛孩子拆家，AI项圈让你不错过它的每一刻”，让用户更易共鸣。
五、全域运营
在企业销售流程中，华为提出经典模型——LTC（Lead to Cash），即从线索到回款，包括发现销售线索、培育线索、转化为订单、订单执行、回款全流程。过去这些环节需大量人工投入，现AI正成为新生产力。以线索管理为例，过去展会和小程序导入的上千条线索，通常需五天整理完，许多优质线索在分配前已流失。但AI可根据品牌型号、区域覆盖、利润区间等逻辑自动生成评分维度，快速完成线索分配，甚至会说明分配原因，并提供销售话术。
六、组织效能
在投标环节，智能体也能发挥作用。过去团队谈完需求后，或需两三天才给客户方案，现拿录音笔录下对话交AI，几分钟即可分析出谈话中谁是最终决策者、采购决策支持者、否决者，以此了解每人核心诉求。在投标现场，甚至可利用十分钟休息时间，与伙伴商讨，即可给甲方提供应对方案，极大提升专业度与中标率。
04 L3 & L4 - 范式转变：从增强式创新到AI原生产品
技术革命总从这里开始——更快、更省、更便宜。当然，若革命止步于此，那只是更高效的旧世界。“旧市场”加“新技术”等于“增强式创新”，增强式创新是对旧模式的优化，而原生式创新，才是对旧世界的颠覆。这犹如刚进入汽车时代时，人们仍热衷让马跑更快。
淘宝和京东从Web网页时代进入移动互联网时代，并非移动互联网原生产品，因它仅将网页功能缩至手机。用户在手机能做的事，在网页同样能做。但拼多多是移动互联网原生应用，它无Web页面，而是依托社交关系，通过微信分享、即时下单形成。拼多多一度发展超京东，甚至去年有段时间超阿里，大家才反应过来这是新物种。
移动互联网的第一性原理是连接效率，它强调随时在线、即时交互、即刻消费。微信、头条、滴滴、美团、抖音、拼多多、小红书，这些都是移动互联网原生应用。在这些平台上逐渐孵化出微商、社群、自媒体、网约车司机、工厂店、网红达人等生态。这背后有清晰路径：从技术革命到赋能传统场景，到推动范式转变，再到诞生原生产品，最后演化为新平台和生态。同样范式，会再来一遍。
AIGC的第一性原理是“认知效率的跃迁”，本质是将人类的识别、判断、生成和建议整条认知链条自动化与可扩展化，使知识获取、内容表达与决策支持的边际成本趋近于零。多模态融合是此原理重要支撑，在视频分类、情感分析、语音识别等领域得广泛应用，涉及图像、视频、语音、文本等融合内容，未来还将进入交互、感知、内容等更多场景。
举直观例子，我拍早餐照片上传AI，它能识别食材，推算热量和升糖指数。进一步，它能分析饮食结构并绘制营养曲线。接着，它能给出低升糖早餐替代方案。再往后，它能设计一周菜谱，生成对比图，甚至输出图文并茂PDF和多语言手册。过去是人认知世界，未来是AI帮我们重构世界。
你会发现，许多企业正凭借AI原生产品走向高速增长。如AI约会助手Plug AI，只要上传对话截图，就会给用户分析如何高情商回复，帮助钢铁直男避免尬聊，月收入达百万级别。马斯克点赞过的AI床垫，切入全球最大健康焦虑领域，能自动记录并调整睡眠习惯，年销售额已数十亿。
若关注苹果最近发布会，Air Pods已不只是耳机，它可联动心率和身体各项数据，全方位侦测和洞察健康状况，完全知你身体状况，并随时提醒。这正是AI原生产品典型特征：从底层架构、核心能力到交互体验，全面围绕AI技术构建，并将其作为产品本体逻辑驱动引擎，而非在产品中“加AI插件”。
从核心驱动力看，传统软件依赖预定义规则与逻辑，AI原生产品则以AI模型与数据驱动。从功能迭代看，传统软件依赖人工更新代码，AI原生产品通过数据学习自动进化。从交互方式看，传统软件多采用按钮、表单等传统界面，AI原生产品支持自然语言、多模态交互。从价值交付看，传统软件提供工具和功能，AI原生产品直接交付业务结果。从适应能力看，传统软件流程固定，难适应新场景，AI原生产品具备动态适应新场景和需求能力。从成本模型看，传统软件按功能模块收费，AI原生产品按结果和价值收费。故AI原生产品本质是以AI为骨骼、数据为血液、场景为肌肉、进化为生命，最终实现“用智能代替流程，用结果代替功能”。
AI打破边界后，便会催生大量新商业模式。第一，大规模个性化服务模式，实现千人千面可能性，每位学生都有自己的AI导师、教练、出题系统。第二，专业能力“平权化”服务模式，高门槛专业能力通过AI Agent转化为低门槛服务，在法律、财税、医疗方面，AI变成专业代理人。第三，一人即组织模式，AI成为个体的团队，利用AI可一人做内容、客服、运营、销售。第四，认知即服务模式，把认知链路结构化交付，你设一目标，由AI进行识别、判断和建议。第五，自进化型产品或伴随式智能体模式，产品随用户、数据、时间自我升级，自我适配。
而在生成式AI范式冲击下，平台将面临一轮深刻变革。电商、短视频、OTA、出行、本地生活，我们在此之上的生存模式会改变。过去移动互联网时代基本逻辑是提供琳琅满目商品，让用户自选。但AI时代逻辑是用户提出需求，系统完成比较和推荐。如淘宝上线的万能搜，用户可直接问苹果手机和华为手机哪个好，系统自动给出对比和建议，并可据进一步需求交流推荐产品。
价值捕获方式变革体现在传统模式下通过“卖流量”和“卖广告”获取收益转变为AI代理模式下通过“卖意图匹配效率”和“卖智能代理服务”获取收益，卷流量就无太大价值了。搜索引擎优化（SEO）正被生成引擎优化（GEO）取代，未来用户通过AI提问、分析推荐后，可能直接跳转至独立站下单到货，平台的中介价值就会被削弱。
在此背景下，未来即时零售将大行其道。2024年，中国即时零售市场规模已约7800亿，预计2025年达1.2万亿，到2028年约在2到5.6万亿间。即时零售本质是“快”，许多企业已将开设仓店作为战略重点，以快速将产品送达消费者手上。
05 L5 - 未来展望：AI原生组织与新商业生态
组织就是一组被有机关联的能力，只要有两人协同完成一事，就会出现目标—分工—协作—激励闭环。分工带来专业，专业沉淀为知识，知识形成认知，认知推动创新，创新又反过来迭代目标。那么，AI时代的组织会是怎样？AI首先改变了能力边界，当岗位能力被AI显著放大，分工、岗位、激励、架构都会被迫重塑。
例如小李是公司美工，过去每天做5张主视觉图，现借助AI，每天轻松出50张。产出提升10倍，工资要不要涨10倍？小张做脚本策划，以前只负责写脚本、出创意，但现在直接用AI做图、出视频，一条龙搞定。那他现在还算“策划”岗位吗？设计和剪辑的工资应给他吗？一系列新问题产生，而企业主和员工都不知合理工作量与报酬是多少？
然而，这不是历史上第一次“能力边界坍塌”。20世纪初生产效率大幅提升后，企业主觉给多了成本增，工人认为工资给少了被剥削。为自保，工人普遍磨洋工，对抗裁员风险。这时一位大师出现，即科学管理学之父泰勒，他提出管理的中心问题是提高劳动生产率，当劳动生产率提高，不仅工人可多拿工资，资本家也可获更多收益，投入再生产，从而实现双方“最大限度的富裕”。在AI时代同样道理，各位勿一开始就去卷成本、裁员，而是想我们如何用AI对外创造价值，挣更多钱进来。
当岗位不再稳定、分工不再清晰、价值不再由工时决定，一个全新问题出现：组织到底该如何构建，才能真正驾驭AI？我们需要的不仅是用上AI的组织，而是因AI而生的组织，必须从底层逻辑上就能与AI高度协调、共同进化。
产品开发的业务流程不会变，选品、设计、生产、制造等，但人与人、人与工具间的接口已发生改变。AI时代的组织形态由团队协作发展为“超级个体加智能体”。在AI协助下，即可完成市场调研、需求洞察、产品设计等多岗位工作。那么，与之相应的人才定义、培养、招聘都会改变，AI使用成为岗位胜任力中的重要内容。
06 从集体到个体 - 时代背景下的战略抉择
未来十年，一方面是科技加速演进推动社会进步，另一方面是我们国家迈向第二个百年奋斗目标的伟大征程，到2035年，我国将基本实现社会主义现代化。站在这样的历史尺度上，我们可以说：未来再大的格局上是确定的。国务院在2025年8月印发的《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》里指出，到2027年，新一代智能终端、智能体等应用普及率超70%；到2030年，普及率超90%；到2035年，推动我国全面步入智能经济和智能社会。
这是人类历史上最后一次由人类主导的技术革命，再往后主导者将是AI本身。我们这一代人正站在范式更替的门槛上，不是每一代人都有机会参与一次文明跃迁，更不是每一个人都能接住红利。因此，我们需要升维思考、降维行动。站在国家和社会的高度，重新审视技术、产品与行业，就能看清更大的确定性。与此同时，我们要让AI更好地做事，我们更好地做人，让AI承担繁重具体的工作，而人类肩负起价值创造和使命驱动的任务。
最后，与大家共勉一句话：初心要正，路子要野。初心正，方向才不会偏；路子野，才不至于固步自封。未来的商业与组织必定因AI而重构，在这个征程中，我希望大家都能够找到自己的定位，拥抱AI的时代，创造辉煌的业绩。
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