2B 模式并不适合偏产研、离销售较远的自己。这番分享后，不少人对背后的具体细节充满好奇，而那些细节，往往藏着尴尬又颠覆认知的现实，即便手握能实现 1000% 提效的 AI 方案，到了目标公司也可能寸步难行。

前几天我简单介绍了下自己去年AI+管理侧的创业情况，并且给出了一个结论：2B不适合我这种人（偏产研，离销售较远）做，下来后很多同学就很好奇了，希望我更新点细节。

怎么说呢？细节一旦说出来可能就比较尴尬与神奇了，我先抛一个反直觉的观点：你一套1000%提效的AI方案，可能在目标公司根本落不下去…

这里实际以实际案例做说明吧…

几亿身家的“传统”老板

去年11月的时候，几经推荐有个老板约我过去“谈生意”，以往都是在办公室开PPT聊，这次是去了一家茶楼，从地点的选择就说明这一次的不一般。

果然，一位英气十足的老板，嗓门也很大，吆喝着服务员上茶后坐下就是散烟，因为我们不吸烟他就自顾自一根接一根的吸了起来…

初步了解下来，他原来貌似是在哪里做中小型水电站，近几年在搞水厂业务，有感于公司效率太低，希望能借AI的能力降本增效。

而后我也做了浓重的自我介绍，先是说自己耗资数千万做了国内第一款AI医生，而后又做了什么什么，期间我敏锐的发型老板带来的某总，嘴角翘了起来…

想想确实有点奇怪：很有点在沙县小吃说我最近与特朗普谈成了某上亿生意的感觉…

而后经过几轮进一步接触，我是发现他们整个公司都不用AI提效了，只要做好员工人效管理，就能做到500%提效，如果再上AI，必定可以1000%提效…

原因很简单，员工工作量极其不饱和，多数员工每天的工作量不足2小时，他们下午在工厂最常见的“会议”内容就是打麻将、斗地主…

在调研过程中我就提了很多数字化策略几乎被某总一一反驳，比如：他们一定要手动签到、手动写什么报告，然后在驱车一个个厂区做收集；又比如他们就一定要去某厂做安全巡查，然后要么到宿舍睡一觉、要么继续搓麻将…

说实话，我是羡慕他们的，他们其实也是发自内心感谢时代的发展，现在多了抖音和很多小说，让他们除了打麻将，又多了很多节目可以打发无聊的工作时间，我从他们身上感受到了人类的两大天敌：

第一是吃饱饭，第二是杀死以后所有的无聊时间！

最后跟该传统公司的合作自然不了了之，他们要的不是AI赋能，他们要的是操翻了的变革，我自问没那个本事…

无独有偶，我的某基友之前是做货运的，他们做了个技术手段可以很方便的检查车载是否超重，结果受到了货车司机体系坚决的抵制，至于原因我就不清楚了，总之那个必定1000%提效的技术项目最终不了了之了…

所以，好技术产品的落地依旧需要照顾实际的人性问题啊…

AI时代的两个世界

去年我仿佛看到了两个世界，10%不到的群体在不断感叹AI的发展，各种AI效率提升案例，比如：一个做电销的团队，

1. 客服裁员50%对业务毫无影响；
2. 10分钟生成100篇带配图的爆文；

当这边陷入AI焦虑的时候，另外90%+的人群毫无反应，比如离我最近的老婆，依旧天天看着不知名的小说和傻傻的综艺节目…

只不过在实际工作中遇到AI后，他们潜意识反应选择的是“抵制”。

去年我在为某公司做AI顾问的时候，发现HR的工作方式很原始：他们需要将PDF简历一一录入到内部Excel、也需要将入职员工的身份证等信息录入至另一个Excel（员工花名册）。

而这项工作在忙的时候甚至可以完整的消耗2个人！于是我们花了1天时间，帮他们搭建了一套工作流，其实就是很简单的OCR+AI内容提取，这直接让他们效率起飞了，HR很欣喜的表示了感谢，并感叹真的是帮了他们大忙！

只不过两个月后我发现他们依旧在手动做以上工作，问就是AI工作流不好用、有BUG，但真问他们有什么BUG的时候，他们又说不出来了，最终私下我拿到了真实答案：最近他们不忙了，觉得还是手动做这些工作好点，毕竟可以显得自己“忙点”…

跟上述事件类似的案例很多，也是一家电销团队，他们每天要处理4000多条销售线索，于是成立了一个3人的线索分配策略组。这个团队每天都会加班到很晚，并且还时有线索分配不完或者错误分配导致下游客服团队空转的问题。

于是乎，这次稍微麻烦点，我们花了1周左右的时间，理解了他们的工作方式，并帮他们做了一套AI线索分配工具，这无疑又帮他们解决了大问题，以致于过往3个人的工作，现在1个人都用不到了！

只不过一段时间过后，我去询问有没有什么优化点的时候，发现他们根本没使用系统，依旧是3个人加很晚的班来处理工作，原因很简单：你的AI工具BUG可太多了！并且他们再也不愿意尝试新的工具了…

结语

技术的演进是直线逻辑，追求最优解；但组织的运作，却是曲线逻辑，追求平衡与稳定。

这意味着：策略上的最优，未必是真实世界的最优，这点在我之前做管理策略里面就各有体现。

作为一名技术出身的AI创业者，我曾笃信“效率即正义”，手握自以为能改变世界的“AI铁拳”。但现实却告诉我，这记铁拳往往打在了一团名为“人性惯性”与“组织惰性”的棉花上，无处着力。

并且，我因此有了很长一段时间的消极感，因为现实在实际冲击我原本“坚固”的认知：AI技术落地遇到的障碍，并非技术瓶颈，而是管理问题与人性难题。

我所设想的“1000%提效”，在现实中往往撞上的是组织寻求的“平衡与稳定”。

单纯的管理体系并不值钱，也难以迁移。你无法将一套自以为高效的系统，强加给一个安于现状的生态。那些员工抵制AI，并非因为BUG太多，而是因为这套系统威胁到了他们固有的、舒适的生存模式。

所以，AI创业的教训在于，你必须先理解那个要进入的“人性战场”，而不是举着技术的利剑盲目冲锋。

综上，一个结论：AI 2B难做，谨慎进入，然后做筛选逻辑，选那种本身就想变革的公司特别是一号位的决心要强，不要去强行插入，没好结果的！