内容来源：森马/巴拉巴拉企业AI转型深度参与者，森创启睿企业AI转型实战总架构师星若的内容分享。
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第 9723 篇深度好文 ：4934 | 17分钟 阅读
商业思维
笔记君说：
一家3000人的传统服装企业，全员实现AI转型，你觉得靠什么？
靠技术？靠预算？靠老板拍桌子？
都不是。
前段时间，笔记侠AI十倍增长营请来了一位老师。她是森马和巴拉巴拉AI转型的深度参与者。
她将森马的经验浓缩为AI转型下的企业成功方程式：企业成功 = AI战略 × AI组织能力。
什么意思？
技术是起点，但技术拉不开企业的差距。真正拉开差距的，是组织能力。
森马的解法非常聪明：
不拼算力，用AI+RPA（机器人流程自动化）+BI（商业智能）的“农民式打法”；
不挖大牛，把现有员工培养成AI人才；
不搞运动，花三个月做共识。
今天这篇文章，是半天课程六分之一的精华，希望对你有所帮助。
很多人问我，森马3000人的组织做了全员AI转型，到底是怎么做到的？
其实没有什么神奇的秘诀。我们从2022年开始尝试不同的模型在企业中做应用，走过的弯路非常多。但三年1000天下来，我们确实蹚出了一条路。
我想用一句话来概括整个AI转型的核心：企业成功 = AI战略 × AI组织能力。
围绕这个方程式，我们把森马的AI转型实践拆解为七个方面。
一、战略认知：
AI转型的思想地基
前几年，我们希望把AI做成一个降本提效的工具。这件事确实清晰可衡量，但我们发现，如果纯做降本提效，天花板非常低。
以图片生成为例，第一年可能省100万，第二年500万，第三年1000万，就到天花板了。
但如果用AI驱动业务的增长，它可以带来1个亿的增量、2个亿的增量、5个亿的增量...它是没有天花板的。
所以2025年，我们做了一个重要的判断：AI是竞争领先的重要依托。
二、战略咬合：
AI与业务的深度融合
2025年，我们做了一个非常大的业务决策： 公司所有重要的业务战略，一定要跟AI战略咬合。
比如品类创新， 全部要跟AI技术做深度绑定，给到更好的商品。
比如消费者体验， 有没有办法通过AI相关技术给消费者更好的购物体验？做更强的消费者洞察，基于消费者的生命周期做全链路的LTV运营。
再比如运营效率， 店铺运营、商品运营、渠道运营、流量运营的过程中，有没有通过AI技术手段去驱动业务增长？
在业务场景的AI应用上， 我们基本做到了全链路落地：智能研发、智能供应链、智能营销、智能视觉、智能商品运营、智能运营、智能人力资源、智能财务、智能客服、智能物流。
分享几个我们内部的案例，过去，森马的直播供给受制于主播排班、时间和场地，深夜时段、长尾时段没有主播愿意播，也没有预算支撑。数字人接入之后，那些原本空白的时段被重新纳入了销售体系。所以这部分的增量，不是从原有真人直播的GMV里切出来的，是额外多做出来的那部分。
新增一段直播时长，不再对应新增一位主播和一整套配套班组，长时段运营从“高追加成本”变成了“低边际成本”。
去年，森马的数字人带来了几千万的销售增量，并且数字人的真实度很高，话术可以实时编辑，弹幕里数字人还没学到的问题，可以在知识库里补充，它下次就会了。现在优质的数字人已经进到货架电商平台公域，跟真人一样参与流量分配。
除了直播，我们还用工具混剪生成视频，可以快速铺量。以前做短视频带货，内容产出是瓶颈，现在AI把这个瓶颈拆掉了，可以同时跑几十条内容，让数据来筛选哪条有效。
在投流这块，我们实现了24小时实时出价。传统投流是人工调价，人不可能盯着数据24小时不睡觉，AI可以。它实时监控投放数据，根据转化情况自动调整出价策略，在流量低谷期降价、高峰期加价，把同样的预算花在最有效 的时间窗口里，投产比比去年提升了10%。
售后环节也一样。我们搭建了自动化工作流，处理天猫、京东、唯品会等平台的改地址、换尺码、退款等问题。数字员工7×24小时运转。目前我们有94台数字员工，累计运行已达12万人/天，折算下来相当于545人一年的工作量。
还有一个很小但很典型的场景。有个客户一年投流费用1000多万，每个月平摊充值100万左右，这笔钱放在平台账户里不产生利息，是死钱。后来他们写了一个工作流，每天充值3万，按需补充，把资金占用降到最低，顺带提升了利息收益。
这个场景本身不大，但它说明了一件事：AI+RPA的价值，不只是替代人力，更是发现那些“人根本想不到去优化”的隐性成本。很多企业觉得AI离自己很远，但其实这种小场景的工作流，解决的就是最真实的业务痛点。
三、组织保障：
AI转型的体制支撑
1.AI星火计划：三个关键角色
我们内部有一个叫“AI星火计划”，星星之火，可以燎原。在整个AI落地的过程中，有三个特别重要的角色。
第一个角色是一号位
一号位一定要躬身入局，力排众议。因为推AI的过程中，会有100个人跟你说“这个不好用”“太贵了”“忙不过来”。
如果一号位自己没有坚定的战略决心，十个人讲他就动摇了。一号位要做的就是在团队反馈困难，能坚持AI的决心。
第二个角色是AIPM
我们在每个团队都设了一个AIPM的角色，这个同事是经过筛选的，有很强的AI学习能力，在业务中有一定的影响力。
他负责推动整个部门的AI业务落地：
以身作则，统筹内外资源，拉着技术开会，拉着业务的人开会，在内部做AI落地的共创会、案例分享会、激励落地、阶段性庆功。
第三个角色是管理者/HRBP（人力资源业务合作伙伴）
负责组织人才、AI人才盘点、思想建设、氛围营造、AI牛人榜单，以及在过程中及时点赞。
有时候群里一个员工发散地想到了一个AI的点子，HRBP马上就带头鼓励，氛围到位，这件事情才有可能传承下去。
2.共识先行，三个月不夸张
组织惯性是企业AI落地过程中最难的部分。我们从开始启动到完成共识，大概历经了3个月左右的时间，一点都不夸张。
共识不仅仅是跟董事长做，包括所有业务的总经理层、所有业务的中层，甚至公司的基层，每一轮都做了好几轮共识会。
好处是什么？ 共识先做到位了，后面的制度保障就会很顺利。全员热情都被点燃了，后面的推进就水到渠成了。
在共识过程中，我们听到了非常多员工真实的声音：
有人说“AI迭代太快了，是不是不用学了？等一段时间不学，后面就可以学新的了”。
有人说“AI不好用，出错率太高了。”
等等，这些不同的声音都要做共识，《孙子兵法》说，善用兵者，修道而保法，故能为胜败之政；这是一个思想统战的过程。
对于内部不同的顾虑，我们没有选择回避，做了3层关键的共识，从今天来看，这个是转型的重要前提。
同时，我们也服务了很多外部的客户，也有很多类似的情况，比如：
有一个客服团队的负责人，下属100人，他说“AI确实是个好趋势，但我评估了一下，这个软件有这个问题，那个软件有那个问题，我等软件成熟了再落地”。
什么叫成熟？什么叫好？怎么应用？没有一个特别清晰的标准。他就是不知道别的企业是怎么落的、怎么用的。
还有一个店铺运营的负责人跟我说：“我有学AI的时间，活都干完了。”
我问他：“如果有一个软件需要你花两个星期学习，但它可以把你每天花4个小时的工作3分钟干完，你愿意学吗？”
他说：“真的有吗？”我说有，我们企业就是这么落地的。他非常震惊，说如果真的有，他愿意花两个月去学。
这些顾虑如果不去跟员工沟通，他们是不会告诉你实话的。
四、技术基建：
AI落地的工具底座
1.AI+RPA+BI，最低成本的解决方案
有个客户问我们一年大概消耗多少的算力，我给他报了一个数字，他很诧异“为什么这么低？”
因为我们的解决方案不是纯AI，而是AI+BI+RPA的组合方案。
我给大家讲一个管理学的经典案例。
一个肥料厂老板说流水线上有空箱子的问题，问技术专家怎么解决。
技术专家说要做一套智能分拣系统，研发要花很多钱。
一个农民说：买个大功率电风扇往那一摆，空箱子一下就被吹倒了。
很多企业的AI落地也是这样。我们不搞智能分拣系统，我们更像那个农民的方案：
用最小的成本来解决问题。AI的方案会涉及到AI的幻觉、安全和不稳定，用影刀RPA+AI大模型+各种工具串联所有业务场景，让电脑自动化二手笔记本24小时运转。
2.IT部门转型AIBP助力AI落地加速
在转型过程中，我们的IT部门做了调整。
IT人员以AIBP的角色虚线融入到业务部门，以帮助部门的技术落地，形成20支战队，帮助40多个核心场景的突破，并且打通数据孤岛，解决知识库沉淀和数据安全问题。
同时技术团队帮我们做了一站式AI智能体平台，通过API接了主流模型和工具，帮业务解决国内外大模型账号权限、使用、场景一键封装的问题。
五、成功模型：
AI转型的理论框架
1.铁三角模型
AI的变革不仅仅只是工具和技术的变革，你还得知道业务场景到底应该选什么工具，用正确的工具去做事情。
但技术不会拉开企业之间的差距，虽然短期内可能有些企业掌握更先进的工具，但从长期来看未来所有的企业都会使用AI的工具，就像是今天所有的人都会使用笔记本电脑办公一样。
但很多企业的误区是：老板说“我要推AI”，就直接采购工具，推技术落地直接把技术一号位变成AI战略的指挥官，让他去落地。
我们见过太多企业走这条路，上了很多的工具，流程没有变化，最后不了了之。
为此，我们总结了一个企业AI转型成功的铁三角模型：技术变革+流程变革+组织变革。
一个组织的成功，一定是跨部门协同方式的成功。要有业务IT一号位、技术一号位、HR一号位，三位一体共同构成企业AI转型的组织能力。
流程变革是中间层。用正确的业务流程做正确的事。
比如做趋势分析，是不是先看全网数据，再看竞品数据，做消费者洞察，再整理，再开品？传统原有的流程是否适合现在AI新的时代？
如果业务流程都没梳理清楚，流程不去做变革，很难落地。
协同的链路需要重构，这就像是一条高速公路，从两车道修成了四车道，效率大幅提升，但收费站没有变多，最终还是会卡在收费站这里
第三部分是组织变革，也是最重要的。 用正确的人做事。什么是正确的人？
在AI时代，正确的人就是这个岗位的AI人才。
我们一开始也想去外面招人，但你根本招不到，你能看得上的人，你也付不起工资；能付得起工资的人，过来之后还要培养，培养熟了过两天又被挖走了。
所以我们的办法是： 培养公司的现有员工，把他们变成公司的AI人才。 因为他们更了解业务，只要补充工具认知，懂业务流程，效率会非常高。
如果今天公司要去推AI，本质上是组织变革，要重构所有的业务流程，重构人才标准，甚至要重构很多的岗位。这不是一个技术的事，一定是一个组织作战能力的事。
2.人机协同三种模式
一个组织的运行一定是以人为本的，人类的核心是创新思维和决策能力。在过去，人做很多枯燥执行的操作，对应的是PDCA循环中D的环节。
现在人的时间可以释放出来去做更多PCA的环节，做目标、计划、策略，做检查验收，做分析复盘和迭代，去创造更高的价值。
六、文化激励：
AI转型的土壤培育
1.文化先行
首先公司有没有好的创新土壤非常重要， 我们在这个过程中鼓励员工去创新、去试错、去成长，要包容AI前期也会犯错。
其次，我们说文化入眼入心， 在前期的时候公司里到处贴着标语，楼上、走廊里、甚至厕所里，全是AI相关的标语：
“AI是挑战，更是机遇；未来已来，唯变不变；把日复一日留给AI，把日新月异交给自己。”
我们也组织AI为主题的文化月，交流AI学习心得，举办知识技能比赛，开展各类AI文化活动。
另外，我们在推进过程中发现：
“因为相信所以看见”更适合企业高管，靠文化价值观驱动，使命愿景号召；
但对于一线员工来说，更多的是“因为看见所以相信”。
所以我们也带很多同学去实地走访很多AI企业，看他们是怎么样运作的、怎么样转型的，从而消除大家的顾虑。
2.分层激励
为了加速全员AI应用，我们有非常多的组织形式：AI项目组负责承上启下，统筹内部落地，尖刀营是公司的特种部队，负责攻坚克难，AI俱乐部横向拉通各事业部同岗位族群，比如运营俱乐部，设计俱乐部，客服俱乐部等。
激励分三个部分，一个都不少：
物质激励：比如我们有森马币，内部积分体系，会用于激励AI案例开发者，积分可以用于兑换奖品；部门层面有下午茶，比如说我们才有一些关键场景的突破会搞小庆功；我们每年做一次AI人才认证，通过认证的人员在次年的调薪等方面会有一定的倾斜。
精神激励：我们请人资团队访谈了很多一线AI用的好的员工，把他们的事迹作为标杆人物报道；在公司层面的年度优秀个人、季度的评奖评优等方面，也增加了AI专项的名额和比例。
成长激励：AI型人才在现在是高度稀缺的，他们除了关注物质和精神激励以外，也非常关注自己的AI能力的应用提升，以及是否有足够大的舞台一展拳脚。
所以，我们也设计了学习特权和发展通道，通过AI认证的人才我们会提供一些外部AI峰会、AI培训的机会，新的模型工具出来，我们也优先会给到这些人才去进行使用。
同时，我们为AI人才也单独开设了绿色的晋升通道，降低了晋升的门槛要求，让AI的人才在组织内能够得到更快的晋升和发展。
除此以外，我们还搞了全员AI百日打卡，先完成连续100天应用AI的团队会先解锁团队基金，我们希望通过全员的百日打卡，能促进大家工作习惯的养成。同时，我们去年举办了3期AI金点子比赛，每期都有100多个案例涌现，这些案例在现在都起到了很好的价值和应用。
七、人才赋能：
AI转型的能力建设
1.把AI变成每个人的舒适区
很多企业的中层并不是不想学AI，而是更喜欢待在自己的舒适区。
我们要做的，是把AI变成高层、中层、基层的舒适区：让他们先知道有哪些、怎么用，带着他们手把手教学，一步步地落地实验，让他们变成这个领域的专家。
AI的推进，一方面是自下而上生长，另一方面是自上而下引领，做组织层的变革。尤其是公司的一号位、业务的一号位、小团队的一号位，一定要亲自下场，去研究、去解构、去想怎么弄。
2.AI时代的人才能力模型
在去年一年，森马开展了高密度的培训，40场线下培训，29节线上课程，都是为了在短期内提升大家的应用能力。
我们希望AI的工具使用今天就像是Office软件一样，它能够作为全员的必备技能，同时除此以外更重要的是大家AI应用的思维。
判断力、决策力、逻辑思维、提问的能力等等，这些都会成为AI时代非常宝贵重要的能力和底层素质。
结语
如果今天有人问我，AI转型最难的是什么？
我的回答是：不是技术，不是工具，不是预算。是让文化渗透到每个岗位的DNA里。它是企业系统能力的升级，是人和技术的共生进化。
我们希望把森马变成一个全员AI驱动增长型组织，一个AI原生组织。这条路我们走了1000天，现在还在走。
回头看看，当年吹过的牛，“把森马变成一个AI驱动的组织”，正在一步步实现。
接下来，笔记侠要举办《AI十倍增长营02期》，地点杭州，帮助更多企业实现AI转型。
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