02. 别讲理论，先把系统修好

"大家好，我是观澜。"我突然忘了刚才想怎么介绍自己了，停顿了一下后按下PPT翻页键，"我相信大家都已经感受到了，我们已经进入了AIGC时代。"

我深吸一口气，继续说："这是一个百年一遇的大变革。大语言模型的底层技术已经实现了突破，AI不再是简单的工具，而是要重构我们所有的业务流程。"我扫视台下，"未来，人和AI要一起工作，这不是选择题，而是必答题。"

我点击翻页，屏幕上出现了一张全球AI市场规模的图表："2023年，全球AI市场规模已经达到1500亿美元，预计到2030年将突破1.8万亿美元。"我指向屏幕，"这意味着什么？意味着每一个行业、每一个岗位都将被重新定义。"

我继续翻动PPT，看到这一部分开始讲AI的技术原理，数据、算法和算力，我感觉大家可能有点吃力，所以快速翻过去了。

我回到台上，切换到下一页PPT："就在上个月，OpenAI发布了GPT-4 Turbo，处理能力提升了3倍，成本降低了50%。微软的Copilot已经集成到Office全家桶，谷歌的Bard开始支持多模态输入。"我停顿了一下，"这些不是概念，是已经在发生的现实。"

"我们珀墨科技，作为一家科技公司，如果不拥抱AI，就会被时代抛弃。"我的声音提高了一些，"我们的竞争对手可能已经在用AI优化供应链，用AI分析市场趋势，用AI提升客户体验。我们还在等什么？"

我点击最后一页PPT，上面是一行大字："AI不是未来，AI就是现在。"我看向台下，"今天，我们要讨论的不是要不要用AI，而是怎么用AI，用在哪里，怎么用得更好。"

台下安静了几秒，我看到有人在低头看手机，有人在翻会议资料。华东区的刘家明在和旁边的同事小声交流，华南区的李晓华在记笔记，但表情有些困惑。

我琢磨着：好像没有听懂，我感觉我没怎么讲技术啊，为啥还是没有引起大家的积极反馈。

我清了清嗓子，硬着头皮继续："当然，AI的落地需要一个过程。我们要结合公司的实际情况，找到最适合的切入点。"我的声音有些不自然，"比如说，我们可以从客户服务开始，用AI聊天机器人处理常见问题。或者从数据分析入手，用AI挖掘销售数据中的规律。"

台下依然很安静，有几个人开始看手机，后排有人在打哈欠。完了，这样讲下去大家都要睡着了。

"那么，今天想听听大家对公司智能化的建议和想法。"我指向台下，"请各组选出一名组长，带着大家讨论一下，半个小时后我们各组选一个代表跟大家分享一下。"

我走下台，坐到了第三组。法务经理陈盼盼正在整理会议文件夹，看到我坐下，她眼睛一亮："观澜总，我最近看到一些报道，说AI在法务领域很有前景，能自动审查合同，识别风险条款。从法律工作者的角度看，这确实值得关注。我们能不能也试试？"

"确实很有前景。"我点头，"国外已经有律所在用AI了，我前几天还看公众号有个文章介绍摩根大通的什么系统，几秒钟就能完成律师36万小时的工作量。国外还有一些专门的法务AI产品，听说准确率已经达到90%以上。"

陈律师凑过来："具体来说，我们的合同审查是不是也可以用AI？现在一份合同要审3天，再加上来来回回修改，至少要两周，如果AI能帮忙..."

"国内也有类似产品在做。"我拿出手机，打开一个法务AI的演示页面，"你看这个公司新推出的产品，AI可以识别付款条件、违约责任、知识产权归属这些关键条款，自动标红风险点。"

陈律师看着我的手机屏幕："看起来很厉害，那准确率怎么样？能完全替代人工审查吗？"

我停顿了一下："这个...现在还不能完全替代。AI毕竟是AI，有一些幻觉，可能会把正常条款误判为风险，也可能漏掉真正的风险点。所以估计最终还是需要人工再审核一遍。"我突然发现她肯定不知道什么是大模型的"幻觉"。

陈律师皱眉："从理论上分析，如果人还要再审一遍，这不是增加工作量了吗？原来我直接审，现在要先看AI的结果，再自己审一遍，这不是降低效率了？"

半个小时后，各组代表开始发言。

华东区的城市负责人刘家明率先举手："我代表我们第二组发言。观澜总，我们总结了几个城市的发言..."他站起来，"这个CRM系统，真的是...太繁琐了，录个客户太麻烦，销售每天光填表就要花两个小时。还有，现在跟客户签合同，CRM里面不能做，都要找法务线下沟通，再走OA审批，一个合同至少要1个月，比我们的央企客户都慢。"

华南区的负责人李晓华紧接着附和："我们组也认为，应该优先解决一些系统问题，库存管理系统经常出bug。导致我们无法及时了解真实库存，影响销售。上个月深圳有个客户下单了500台智能门锁，结果系统显示有库存，实际仓库没货，我们协调了好几个仓调货，客户差点投诉到总部。"

北京区的客服负责人王凯也站起来赶紧补充："现在服务客户的工单系统不好用，查个问题要到七八个系统里找数据核对，效率很低，也需要增加一些资源。我们组讨论的结果是，产研资源太紧张了，我们提的需求都排不上队。咱们就别搞AI了，先增加点资源把这些问题解决一下。"

正在我比较尴尬的时候，CFO司弦举手："我们这组财务多，我们想到一个AI的应用场景。"她站起来，语气很坚定，"从成本控制角度看，费用报销现在都是纸质单据，SSC的同学每天要审核几百张发票，看金额、看主体、看科目、看是否符合报销标准，开发票的量就更大了。如果AI能帮忙审核，比如自动识别发票信息，自动判断是否超标，那我们的工作效率能提高很多，也能降低人工成本。按照目前的人工成本计算，每个月只收票开票就要花费80万元人力成本。"

我眼睛一亮，心想终于有人帮我解围了，赶紧说："对，谢谢Sun总，这就是AI的典型应用场景！"

司弦继续说："而且AI还能发现一些人工容易忽略的问题，比如同一张发票重复报销，或者发票日期和出差时间不符。"

会场的气氛稍微好转了一些，但很快又被其他声音淹没。

"我们还缺一个文件管理系统！现在我们都用百度网盘在管理所有的培训视频和课件"

"销售数据统计太麻烦了！有没有那种手机上就能看的报表？"

"能不能给我们开发一个移动端的审批软件？我现在批个单子还要打开电脑，手机就批不了"。

会场瞬间变成了"需求承接会"。大家争先恐后地提着各种系统问题和功能需求，试图让我承诺优先解决自己地区的问题。

我很诧异AI专场怎么开成了这样？我看了一眼霄哥，他好像没有要发言的意思。我只好举起手，示意大家安静："好，我听到了大家的需求，这些系统问题我们会逐步解决。"我停顿了一下，"但是希望大家在今天AI分会场更多关注业务和AI的结合。那这样，请各组再针对刚才提出的问题和需求，结合一下AI，再讨论半个小时。看看AI能在哪些环节帮到我们。"

台下各组开始重新讨论，我趁机走到霄哥身边，在第一组坐下，想着听听霄哥的想法，也好思考一下下一次分享的时候怎么引导大家讨论AI。