• 去年帮朋友做过一个连锁商家通过 AI 生文，帮助各地门店的柜姐自动输出小红书笔记，遇到的情况与视频中的太相似了。商家想在小红书做全员营销，但是基于柜姐的写作能力，做了一段时间，现在不知道推进得如何。到我自己开始体验小红书（从一个创作者的角度）时，发现如果不深入了解，真的抓不住写笔记的要点，就像视频中所讲，如果没有亲自下海写文，理解平台的要求和特点，可能这不会有有赞的这个产品了。
• 白鸦讲的是有赞的产品，我从中学到的是一个领域专家从自己的 Know How 出发，怎么样与公域渠道进行有效结合，以及在这个过程中 AI 如何有效赋能。刚好我最近与不同领域的朋友在聊 AI 在行业落地的场景，包括电商、建筑、扫描仪等等，现在大家都想怎么利用 AI 赋能，苦于现在信息繁杂，不知如何选择。而白鸦的视频中其实是个很好实战场景，讲得怎么从实际的业务场景，到产品设计，再到 AI 赋能。
比如，我去年做的那家连锁商家，想到了利用 AI 去帮柜姐减轻写作的负担。这表面看的是"写作能力问题"，AI 似乎是解决方法。但是，深层原因可能是"组织能力"和"激励机制"的问题，比如，柜姐发表笔记后与自己的销售没有关系，而小红书产生的销售反而算线上部门的业绩，那么柜姐就没有得到有效激励。AI 可以解决"怎么写"的效率问题，但解决不了"为什么写"与"持续写"的问题。而在这种情况下，一旦一段时间内没有效果，就很难重复做下去了。
回到 AI 赋能的场景，AI 可以是放大器，但还不是启动器。如果一个业务流程本身是通的，一个团队本身是有动力的，AI 能极大地提升效率和效果。但如果流程本身是堵塞的，团队是没有意愿的，那么 AI 这个放大器放大的就是混乱和无效。
在昨天的这篇文章（建筑+AI：从建筑行业的方圆图谈AI赋能）中，以自己在建筑行业的一些积累（算是有些Know How吧），刚好与视频中的一些场景契合。AI 是个强大的工具，它可以帮助我们完成量的重复性工作，但是战略、创意乃至审美方面的工作还是需要人类自己完成。对于一个企业来说，在AI 来临前遇到的问题，只依靠 AI 大概率也是无法完全解决的。
而对于行业，从深化自己的管理以及业务入手，先在局部一些提效的场景将 AI 用起来，找找感觉，再从更大层面去思考 AI 赋能，可能这样的路径会更好一些。
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