| AI时代，企业真正需要的不是AI，而是业务价值 | |
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 当ChatGPT、Copilot、生成式AI不断成为热门话题时，很多企业都在问同一个问题：“我们应该如何利用AI？” 然而，施乐首席技术官（CTO）兼 Xerox IT Solutions 总裁 Munu Gandhi 认为，这个问题或许应该换一种问法：“AI能够解决我们哪些业务问题？” 因为真正成功的AI应用，从来不是技术驱动，而是业务驱动。  AI热潮下，企业最容易陷入的误区 近年来，AI几乎成为所有商业会议中的高频词汇。 从智能客服到自动生成内容，从数据分析到流程自动化，各类AI解决方案层出不穷。 但很多企业在探索过程中发现： • 投入了预算，却看不到明显回报； • 部署了工具，却没有实际使用场景； • 引进了技术，却没有改变工作方式。 究其原因，往往是把关注点放在了“AI是什么”，而忽略了“AI能解决什么”。 技术本身并不创造价值。只有当它融入业务流程并解决实际问题时，价值才会真正产生。 从客户痛点出发，而不是从技术出发 在施乐看来，AI应用应该始终围绕业务成果展开。 例如： • 如何减少重复性人工操作？ • 如何提升客户服务效率？ • 如何缩短审批和处理时间？ • 如何让员工更快获得所需信息？ • 如何改善决策质量？ 这些问题背后，往往隐藏着AI最具价值的落地机会。对于企业而言，AI不是一个独立项目，而是一种帮助组织提升效率和竞争力的新能力。  AI真正创造价值的三个关键 1. 与业务流程结合 孤立的AI工具价值有限。真正有效的AI应用往往嵌入： • 文档管理流程 • 客户服务流程 • 业务审批流程 • IT运维流程 • 销售管理流程 当AI成为业务流程的一部分时，效率提升才会持续发生。 2. 目标明确且可衡量 一项成功的AI项目通常能够回答： • 节省了多少时间？ • 降低了多少成本？ • 提升了多少效率？ • 改善了哪些用户体验？ 没有明确目标的AI项目，很容易沦为技术展示。 3. 重视安全与治理 随着AI深入企业运营，数据安全和合规要求变得更加重要。企业不仅要关注： • AI能做什么 更要关注： • 数据是否安全 • 权限是否合理 • 输出是否可追溯 • 风险是否可控 这也是企业级AI与普通AI工具最大的区别之一。  AI正在改变销售工作的方式 在销售领域，AI已经开始帮助团队提升工作效率。 例如： • 客户信息研究：快速整理行业背景和客户资料。 • 会前准备：生成会议资料和关键讨论问题。 • 会后总结：自动整理会议纪要和行动计划。 • 邮件草拟：提高客户沟通效率。 • 商机分析：从CRM数据中发现潜在机会。 这些应用并不是为了取代销售人员。相反，它们让销售能够减少行政事务，将更多时间投入到客户交流和价值创造中。 从一个小问题开始 很多企业认为应用AI必须启动庞大的数字化项目。 实际上，最成功的实践往往从很小的切入点开始。 例如： • 自动处理一类文档 • 优化一个审批流程 • 提高一个部门的运营效率 • 改善一次客户服务体验 通过小范围验证价值，再逐步扩大应用范围。 这种方式风险更低，也更容易获得组织内部支持。 AI时代，信任比技术更重要 随着AI越来越普及，客户关注的重点正在发生变化。 他们不再只是询问：“你们有没有AI？” 而更关心：“AI能够帮助我解决什么问题？” 因此，无论是技术提供商、IT团队，还是销售人员，都需要将关注点从技术展示转向价值创造。因为最终决定项目成功的，从来不是技术本身，而是客户获得的实际成果。  AI正在成为企业数字化转型的重要引擎，但真正的机会并不在于追赶技术热点，而在于发现并解决业务中的实际问题。 从提升效率、优化流程，到改善客户体验和增强决策能力，AI的价值只有与业务场景深度结合时才能充分释放。 AI不是目的，创造价值才是目的。 对于企业而言，最好的AI战略或许并不是“从哪里开始部署AI”，而是先回答一个问题：哪些业务问题，最值得用AI去解决？ 更多信息，请访问施乐官网www.xerox.com 和 施乐利盟官网www.lexmark.com |
