彭嘉

你换个系统，前面七年的东西全断在这儿，他下面的人明天就不用了。
所以企业上 AI，我一般只问三个问题：
第一，这件事现在是谁在做，做一次多久，一个月做多少次？
第二，做完的结果给谁看，谁会检查？
第三，如果做错了，是谁负责？
第三个问题最容易被跳过，却是决定它能不能活下来的那个。做错了没人负责的事，自动化之后错得更快。
这件事上我走过弯路。
前年我帮一家企业做了一套 AI 使用规范，写得很漂亮，四十几页，实施了两个月，最后没人用。我复盘的时候发现原因很蠢——我把规范发给了全员，但真正每天干活的是那六个人，我没见过他们。
这件事我承认是我的错。写给"企业"的规范，从来都不会被执行。
现在我的做法反过来了：只给干活的人做工具；做完了有人愿意教你下一步，再谈规范。
还有一个前提条件我很少跟人说：这件事必须有一个明确的负责人，是个人，不是部门。 一旦挂到部门名下，就没有人为"错"负责，第三题的答案就永远是空的。
我还想说一个更实际的判断：先做那个"错了也没人追"的事。
很多企业的第一件事都挑了最核心、最难、最容易得罪人的那个。这在立项报告上很漂亮，在落地时很惨——因为核心环节一上来就卡，整件事就停在那里，连一次"跑通了"的体验都没有产生。
我通常建议反过来：先挑一件做错了后果很轻、但每天都在发生的事。跑通一次，团队会得到一个东西——它是真的能用的。这个信心比任何培训都贵。
有一年我在一家公司推动这件事，挑的是"每天早上把设备异常单抄进台账"，二十分钟的动作。三个月之后，他们自己把销售报价的对账也拿去做了一部分。没有人下过这个指令。
这件事我不敢保证每次都成立。但我敢说一句：让一个组织相信 AI 有用，靠的不是第一个项目做得多重要，是第一个项目有没有真的做完。
至于企业内部那些重复的登记和归集动作，我们自己是放在鸿书这类数字名片式的工具上试的，跑通了才敢往外说。顺序反过来，就省很多钱。
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