未来，公司的一切都会被AI代理所改变
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2024-11-22 06:28
广东
在昨天单仁行的文章结尾，我讲到了一句话，在企业业务、运营、人力、产品、营销各个方面，都值得用AI重新解构，重做一遍，这是一个巨大的机会。
那么，这个机会具体是什么？什么叫把公司的业务用AI重做一遍，怎么实现呢？在我和从美国考察回来的企业家交流当中，有一家初创公司让我印象深刻，这家公司叫Rox，整个公司只有15个人，但它刚刚拿到了红杉资本领投的5000万美元融资。
它的CEO（Ishan Mukherjee）更是说：“人工智能可能被炒作得很高，但实际上，买家的需求更高。”它给销售和客户服务团队建立人工智能的服务，也就是做AI代理，在最少人工监督的情况下，让人工智能去执行现实世界的任务。核心是“Rox Agent Swarm”，这是分配给每个企业账户的24小时在线的AI代理队伍。第一、数据层：Rox用GPT-4o来统一来自各个企业的客户、仓库、交易各种零散数据，让它变得数字化，而且形成分类检索的结构。
第二层、智能层：让模型去执行复杂的推理，确定行动的优先级，与每个企业的销售代表合作来理解任务。
第三层、交互层：用GPT-4o和OpenAI Realtime API这些高级模型生成电子邮件、管理LinkedIn的外展，以及语音会议的简报。当销售代表离线的时候，AI代理就会自动监控账户开始工作，比如说处理重复性任务，发送邮件、整理会议简报，检测库存、销售、配送数据的变动。也就是说，AI能自动替人上班处理工作了，尽管目前它还只能做一些重复、烦琐的工作，但AI已经开始学习和理解人类的工作，了解公司具体的业务执行了。其实，大家如果有所感知，目前国内头部的电商平台，最大的那个，已经开始部署大量的AI客服代理，它们24小时在线，客户服务响应时间从平均2分钟减少到10秒之内。
但AI代理跟客服机器人不一样，它具备推理和学习的无限成长性，而且，AI代理也不只是做客服。理论上，每个企业，每个人都应该拥有一个AI代理，虽然这些代理无法100%完成任何人的所有任务，但只要完成30%的工作，那就是一个巨大的成就，是一次超级效率的提升。所以，虽然AI不会抢走你的工作，但别人使用的AI会抢走你的工作。当然，上面这两句话不是我说的，这是英伟达创始人黄仁勋说的。在11月13日，黄仁勋跑到日本和孙正义开了一场AI峰会，当然，这里我特别提一句，英伟达的市值已经超越了苹果，贵为全球第一。
这个理论上全球第一企业的华人老板，还在像个老黄牛一样在全球各地不断地奔波，到处在演讲，推销，传递AI的理念。黄仁勋拿汽车产业举了一个很有意思的例子，他说：“未来的汽车公司只有两种工厂：一种用AI生产汽车，另一种生产用于汽车中的AI。”黄仁勋讲了AI时代的变化，在软件1.0的时候，是程序员编写算法代码运行在CPU上。现在是软件2.0，不再是传统的编程，而是机器学习，代码不是运行在CPU上，而是神经网络运行在GPU上。神经网络就是软件2.0的核心，它们形成了一种全新的操作系统，大型语言模型。这种机器学习方法拥有远超人类大脑的可扩展性，而且，它是多模态的，包括数字化文本、语言、语音、图像、视频，它可以学习和理解几乎所有事物，任何包含大量数据的内容。所以，通过研究互联网上的大量文本和数据，大模型就能够理解单词、词汇、语法，甚至理解不同模态相关数据的意义。比如说单词与图像之间的关系，我们输入“cat”这个单词，得到了“猫”的图像乃至视频，这种多模态的逻辑就逐渐被理解和连接。
理论上，所有这些不同的组合都可能是突破性的，比如说从蛋白质到文本，解释蛋白质的功能；文本到化学物质，描述某种可能成为有效药物的化学特性；甚至可以把视频和文本再结合起来实现。所以，每一种组合都可能代表了一个新行业、新应用场景的出现。当然，这是最理想的状态，目前AI还只是走到了第二个阶段，英伟达包括很多AI研究者发现，随着模型的规模扩大，训练数据增多，AI的效果、质量和表现都会得到提升，也就是变得更聪明。也就是AI从理解数据、生成内容的第一阶段，走到了学会推理数据（Scaling Laws）的第二阶段。这就不仅仅是生成内容，而是进一步的思考、反思和规划。第一个就是“数字AI工作者”，也就是AI代理，本质上就是“数字员工”，就像真正的员工一样，我们对它们进行培训，利用数据来教它们关于公司的一切，训练它们特定的技能。
这些AI代理就能直接用于执行营销活动、监测数据，分析客户、制定供应链计划、编写软件，协助研发，甚至可以成为 CEO的决策导师。第二种是“物理AI系统”，也就是机器人技术，帮助公司构建产品。这就形成了一个闭环，公司用AI来降本增效，捕捉一切容易被忽视的信息，提升员工的生产力，而员工用AI来驱动和增强公司销售的产品。这就是为什么说，在企业的业务、运营、人力、产品、营销各个方面，都值得用AI重新解构，重做一遍。当然，想要实现用AI代理去提升公司的效率和效能，有一个重要的前提，公司整体的数据化。我们自己在去做2025年规划的时候，就提到了公司数据化底盘的问题。今天对任何企业来说，我们在日常经营当中都会产生大量的数据，像客户数据、交易数据、销售的业绩数据、营销当中的互动数据、平台数据，包括员工的绩效数据。
我们每天都在得到大量的数据，但各位回想一下，我们有多少人会专门把它记录下来，专门去分析它，监控它，甚至从细微变化中去找到那个具体的个体？在销售上，我们在网上获得了10条线索，可能转化率10%，10个里面转化了1个，那剩下9个是什么原因没转化？哪些是值得培养和接触的？
包括已经成交的客户，我们需要关心关心，问问体验和复购究竟怎么样？但这些看上去很简单的内容和触达的工作，实际上持续性的落地很难，特别在我们中小企业当中。一方面是因为这种重复、简单的工作，大部分人不愿意干，干久了也没热情。
另一方面是不知道哪些客户是可以培养的，客户也不愿意被主动打扰。
这个时候就可以用AI代理去完成这种重复工作，用app、短信、社群这种沉默的信息去触达。
在管理上，我们可能一个很优秀的业务员，突然某个月业绩下去了，但放在整体数据中，个体的变化并不起眼，但AI代理就能从整体中看到个体数据的变动，推理出他可能遇到什么困难和瓶颈，需要帮助了，这是过去管理中追不到的地方。包括在服务上，像我们很多学员到单仁牛商上完课之后，总会有很多提问和问题。其实，绝大多数问题都是其他牛商分享过、老师解答过，包括我在单仁行里分析过。但这些知识都被淹没了，假如有个AI代理，它能够自动24小时用视频、文字、图片的多模态去解答这些问题，是不是就能够提升学员的体验？能及时解决他们的问题，让他们马上能够落地应用，提升他们对单仁牛商的体验？
所以，既然我们认为，AI是未来全球国家包括产业发展的趋势，没有AI的帮助，企业的经营效率和结果，就很难跟上市场的整体节奏。那么，对今天的企业来说，现在就要把整个公司的数据进行贯通，作为重要的资产进行流程化、标准化、体系化的梳理，这也是数字化的底盘，
有了这样的底盘，再借助不断延伸发展的AI代理，就有机会从数据洞悉公司的一切，真正去实现效率和效能的大爆发。
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