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先面向客户★★，再面向组织。基于客户价值的AI才是正经AI，让技术为客户服务，这应该成为企业应用AI的前提条件。
明确了客户需求后★★★，企业要用AI优先解决那些影响客户体验的痛点、难点与卡点问题，而不是盲目将AI应用到一些非“刚需”的领域。比如，某金融科技公司（我现在还是搞不清楚，到底称他们金融科技公司，还是科技金融公司★，这是后话）在推动AI业务落地时，最初也面临过技术过度应用的问题。后来，这家公司通过深入分析后发现，客户最关注的并不是什么★★“创新★★”的产品功能★，而是“透明的、可追溯的★、量化的风险管理★★★”★★★。于是，公司重新调整业务应用重点★★★，结合AI技术，打造智能风控系统★，实时监控客户的金融风险★，减少违约概率，从而提升了客户的信任度★。
某制造企业在推行AI转型过程中★★，意识到单纯的技术引入无法带来实质性变化★，最终决定进行组织结构调整。公司将AI技术引入了各个部门，不仅仅是在生产线，还包括研发★★★、销售及客户服务等各个部门，都嵌入到了AI驱动的工作流。例如，研发团队利用AI分析行业市场趋势★，以提前布局新产品；销售团队利用AI分析客户反馈，定制个性化服务方案★★★。这一系列的组织结构调整，使得企业能够更加灵活地响应市场变化，并通过AI技术提升了整体运营效率★。
某车企的做法更好玩：他们★★“扒了”过往五年的客服录音，发现客户投诉里有87%都在说刹车异响★”★★★。此时★，正值公司决定用AI赋能业务，很多高管希望在自动驾驶层面加大力度，当公司老总了解到刹车异响才是客户近些年最关心的问题时，一拍大腿说“还研究什么自动驾驶！先给我用AI把刹车片质检效果搞起来再说★★”。半年后★，这家车企的返修率直线下滑★★★，客户满意度大幅提升。
试想一下★，如果企业没有准确的客户需求洞察和理解，AI再厉害也不过只是一堆冷冰冰的技术参数★★。以电商平台为例，什么叫好的电商平台，AI如何赋能业务，为客户创造价值？显然，这里的前提是有关客户行为和需求的挖掘。常规路径是★★★，通过大数据和AI分析用户的浏览、购买行为★★★，挖掘出消费者的个性化需求★，最终为用户提供了量身定制的商品推荐服务。这一举措之所以能成功★★，恰恰是因为平台理解了客户的个性化需求，通过AI技术精确匹配，从而提高了用户的购买欲望，最终带来了销量的增长。这就好比是你不再盲目地“开车走路★★”★★★，而是先了解客户的出行习惯★★、偏好路线，再把“车”开到客户最想要的地方。AI不是目的，它是满足客户需求的工具。
任何时候，企业都要明白，AI是为你服务的，而不是你为AI服务★★。所以，企业家和管理者谨记，AI并不是用来炫技的，而是作为解决实际业务问题的手段而存在。如果AI不能提升客户价值★，如果AI耗时耗力瞎耽误功夫，如果AI不仅没解决问题还给企业制造了更多问题，你应该马上反省：我的AI应用可能走偏了★。
问题出在哪里？该企业的总经理调研后发现，企业的这次转型过于关注“AI”本身的应用★★，而忽视了客户对“高质量”和★“定制化★★★”的强烈需求。最终，他也意识到★★，真正能够提升客户体验的并不仅仅是生产效率的提升，而是如何利用AI技术提高产品的个性化定制和快速响应能力。因此★，在二次调整中，企业通过AI分析客户偏好★★★，优化了生产流程，并通过定制化生产更好地满足市场需求。经过这一调整★★★，企业不仅提高了产量★★，更获得了客户的认可★★，实现了真正的AI转型。
那么，如何才能让企业在AI时代进行“正确的转型”，避免陷入过度技术化的误区呢？关键就在于从客户出发★，深入挖掘客户的真实需求，再通过AI去解决问题满足需求。具体而言，可以从以下三个层面进行落地：
纵观全球商业史，你会发现一个规律：无论是蒸汽机的发明★★，还是互联网的崛起，企业转型的核心目标从未改变过，那就是为客户创造价值★★。不同的是，今天我们正处于AI时代★★，技术的突破让这个目标以更有效率、更有想象力、更有灵活性的方式实现，当然，也可能让企业走向反面——因为过分强调AI的技术属性★，而忘记了客户价值★★★。
《哈佛商业评论》《清华管理评论》撰稿人，《中国工业和信息化》专栏作家，畅销书《中层再进阶》《上任第一年》作者★，为苹果、三星、小米、壳牌、蚂蚁集团★、新浪微博★★、中信、中船、吉利等上百家企业服务。
另一位制造业朋友，在经过多年生产技术和工艺的积累后★，决定进行智能制造的转型。最初★★，这家公司引入了大量AI技术，想通过自动化的生产线提升生产效率，并应用机器学习来优化设备的维护计划。然而，技术引入的初衷并没有完全对准客户的需求和痛点★★。尽管企业生产效率有所提高，但并未带来客户体验的实质改善★★。
让我们从身边的案例说起。随着AI技术的迅速发展★★★，越来越多的企业开始在战略上“押注★★★”AI★，试图借助其提高生产力、创新商业模式，或者单纯提升客户体验。这些出发点都没问题，然而，过于热衷于AI技术的应用★★★，可能会导致企业走入★“AI技术至上”的误区，从而偏离了为客户创造价值的核心目标。我曾见到过的一种现象是：某公司领导对AI技术充满了激情，热衷于各种带有AI属性的系统、算法和技术术语，结果呢？折腾了半天★，系统堆叠一堆★★★、数据无从分析、技术全程★★“亮瞎眼”，却发现客户的需求仍然没有得到真正满足。
所以，别被DeepSeek冲昏了头脑★★。无论是DeepSeek★、ChatGPT，还是马斯克昨晚刚刚发布的Grok3，事实是AI有幻觉，而且是严重的“看似逻辑自洽★★★”的幻觉★★。所以，千万别被AI带进沟里去。企业家和管理者要明白，任何技术创新的浪潮中，唯一不变的★，就是始终以客户价值为出发点，而不是被技术的“魔力★★”牵着走。在这个AI驱动的时代，企业转型的首要任务依然是“先面向客户，再面向组织”，也就是说★：客户需求与客户价值永远是第一位的，AI要为这个目的服务，而不是相反。为什么？
一个更扎心的事实是★★：麦肯锡的一项调研显示，约有50%的企业高层认为AI可以带来革命性的商业变革，但事实上，只有不到20%的公司能够实现预期的AI效果★★★。原因就在于★，很多企业过于重视AI技术本身★★★，而忽视了客户需求、组织流程和实施难度等问题。以某家电巨头为例，它曾经豪言要★★★“用AI做全屋智能★★★”★。于是，公司将大量资源投入到智能家居产品的研发中★，技术团队从顶层设计到细节功能，打造出了一个个看似★★“超越时代★”的产品——AI智能冰箱、AI智能空调★★★、AI智能洗衣机等一应俱全★★★。然而，这些产品未能触及客户最迫切的需求。以冰箱为例，客户关心的并不是让冰箱能★“自己对话”★，而是希望冰箱可以更高效地存储食物、降低电费★★，甚至能提前告诉用户什么食材快坏了★。这种★“技术至上”的做法，最终导致产品的推出受到了冷遇★★★，甚至被市场吐槽。
和人相比，AI的“聪明”之处就在于它能处理海量的数据★★，从中提炼出有价值的信息进行分析、拆解与决策。对企业而言★★★，要真正让AI聪明起来★，就必须给它★★“喂正确的数据★★★”，正所谓“你聪明，AI聪明；你智障，AI也智障★”。这里的“正确数据”★★★，并不是单纯的技术参数或者市场数据★，而是基于客户需求的深刻洞察以及客户应用场景的真实体现。
要让AI真正为客户创造价值，企业的组织结构也需要做出调整。毕竟★★，AI技术本身的力量是有限的★★，企业的组织结构和流程必须为客户需求的快速响应提供支持★。因此，AI的应用不能仅仅停留在技术层面的升级，更应该成为推动组织结构变革的催化剂★★★。换个角度讲，只有在组织上形成对客户需求的高度关注和敏捷响应，AI才能发挥最大效益。
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