AI 现在在商业对话中无处不在。新工具不断涌现，令人印象深刻的演示迅速流传，几乎每个平台都声称正在改变生产力、效率或决策。
这给许多企业带来了难题。
越来越难以区分听起来令人兴奋的 AI 与在日常运营中真正有用的 AI 之间的区别。
这一点至关重要，因为热潮可能会在缺乏清晰度的情况下营造出紧迫感。企业开始感到“使用 AI”的压力，却不完全了解哪种 AI 支持能真正改善工作的完成方式。
AI 热潮与实用 AI 系统之间的真实差异，不在于技术是否看起来先进，而在于该系统是否能帮助企业在实际层面上更好地运作。
以下是这种差异的真实体现。
1. 热潮关注新奇，实用系统关注实际工作
AI 热潮通常集中在令人印象深刻的事物上。
这可能包括：
- 华丽的演示
- 令人惊讶的输出
- 关于转型的宽泛承诺
- 在简短示例中看起来功能强大的工具
- 强调颠覆但未显示实际流程价值的语言
实用的 AI 系统的评判标准则不同。
它们主要不是根据看起来多令人惊讶来判断，而是根据它们是否能协助实际运营工作，例如：
- 减少重复的行政工作
- 改善数据录入与路由引导
- 更清晰地组织信息
- 支持更好的后续跟进
- 提高工作流各阶段的可视化程度
- 减少交付与协调中的摩擦
实用的系统不仅是在演示中让人惊艳。它支持的是企业实际上需要重复执行的工作。
2. 热潮泛谈 AI，实用系统与清晰的工作流挂钩
热潮最大的警示信号之一就是含糊其辞。
讨论停留在宏观层面：
- AI 将使企业更有效率
- AI 将转型运营
- AI 将自动化一切
- AI 将彻底改变生产力
但实用的 AI 系统并不是泛泛而谈。它们与定义明确的运营情境相连。
例如：
- 优化潜在客户资格审核流程
- 总结服务受理细节
- 支持入职文档处理
- 帮助团队更清晰地追踪交付状态
- 协助处理例行性的内部报告
实用的系统植根于清晰的工作流，而不是抽象的承诺。
3. 热潮强调模型，实用系统强调围绕它的系统
许多 AI 热潮都以模型本身为中心——它有多强大、多快、输出听起来多像人类，或者智能看起来多先进。
但在实际商业应用中，模型只是故事的一部分。
通常更重要的是周边系统：
- AI 可以访问哪些信息
- 工作流是如何构建的
- 是什么触发了行动
- 输出如何被审核或使用
- 结果下一步去向何处
- 系统如何适应实际运营
一个实用的 AI 系统不仅是一个孤立的模型。它是一个支撑流程的结构，以企业可以依赖的方式将 AI 与工作连接起来。
4. 热潮创造实验，实用系统创造可重复的价值
一个 AI 工具在人们刚开始使用时可能会感到兴奋。但这并不自动意味着它能创造持久价值。
热潮往往会产生缺乏持久影响的实验。
团队可能会尝试某些东西，觉得很有趣，但随后就停止使用，因为：
- 它不符合真实的工作流
- 在实践中节省的时间很少
- 输出在特定情境下不够可靠
- 围绕它的流程仍然过于依赖手动
- 没有人真正负责应该如何使用它
实用的 AI 系统则不同，因为它们支持可重复、持续的价值。
它们成为工作完成方式的一部分，而不只是人们在感到方便时偶尔尝试的东西。
5. 热潮简化信息，实用系统则诚实地应对复杂性
热潮往往使 AI 听起来比实际情况更简单。
它暗示一旦加入 AI，企业就会自动变得更快、更精简或更聪明。
但实用的系统通常需要更深思熟虑的工作：
- 正确理解工作流
- 决定哪些应该自动化，哪些不应该
- 识别 AI 在何处能增加真实价值
- 清晰地塑造输入与输出流
- 确保流程对团队依然有效
换句话说，实用的 AI 系统不会忽视运营的复杂性。它们会细心地处理复杂性。这往往就是为什么它们比那些仅因听起来令人兴奋而被选中的工具能创造更好的长期价值。
6. 热潮通常增加工具，实用系统则减少摩擦
许多企业已经拥有足够的工具了。问题在于工具并不总是能减少真实的摩擦。
AI 热潮可能会加剧这种情况，鼓励企业不断添加更多软件，希望某些东西能解决深层问题。
但实用的 AI 系统的价值并不在于增加了工具数量。
它们之所以有价值，是因为减少了以下问题：
- 重复的手动工作
- 流程延迟
- 破碎的可视化程度
- 糟糕的交接
- 重复的劳动
- 不明确的后续步骤
- 在低价值任务上浪费的人力注意力
如果 AI 没有减少运营摩擦，无论它在技术上看起来多先进，它可能依然只是热潮。
7. 热潮容易挂在嘴边，实用系统更容易用结果证明
测试某件事是热潮还是实用系统的一个好方法，是问一个非常简单的问题：
这实际上改善了什么结果？
实用的 AI 系统通常有更强有力的答案。
例如：
- 更快的潜在客户响应
- 更一致的入职体验
- 更少的重复行政工作
- 更好的内部透明度
- 更清晰的文档处理
- 更强的交付协调
- 减少运营对记忆和手动检查的依赖
如果价值难以用具体的商业术语解释，那么该系统产生的讨论可能多于实质的运营改进。
8. 热潮将 AI 设为中心，实用系统将业务需求设为中心
AI 决策中最常见的错误是从技术开始，而不是从运营需求开始。
这通常听起来像：
- 我们在哪里可以加入 AI？
- 因为其他人都在用，我们该如何使用 AI？
- 我们下一步该采用什么 AI 工具？
实用的思考方式则不同：
- 团队在哪里流失了时间？
- 哪个工作流过于依赖手动？
- 哪里可视化程度较弱？
- 哪些重复性工作不应再依赖人工从头开始？
- 在哪里结构化的 AI 支持能显著减少摩擦？
当业务需求保持在中心位置时，AI 就会变得更实用，而少一些表演性质。
9. 实用系统通常感觉比热潮更平淡
这是最重要的一点。实用的 AI 系统往往不如围绕它们的热潮那样富有戏剧性。
它们可能听起来不具革命性，可能在公开演示中看起来不华丽。但它们通过让工作变得更顺滑，悄悄地、持续地创造价值。
这可能意味着：
- 更少的跟进错误
- 更清晰的潜在客户受理
- 更少的文档行政工作
- 更好的路由逻辑
- 更强的客户沟通流
- 在正确的时间更容易获取正确的背景信息
对许多企业而言，这种安静的实用性比令人印象深刻的新奇感重要得多。
这通常意味着什么
人工智能热潮与实用 AI 系统之间的真实差异归结为“实际的商业匹配度”。
实用的系统通常：
- 与真实工作流挂钩
- 围绕重复的运营需求设计
- 有清晰的流程逻辑支持
- 更容易通过结果证明其价值
- 专注于减少摩擦，而非仅创造兴奋感
热潮倾向于创造关注度。实用的系统创造可靠的运营价值。
最后的一点思考
企业不需要听起来令人印象深刻的 AI。它们需要的是能让工作更易执行、更易管理且更易扩展的系统。
这就是为什么 AI 热潮与实用 AI 系统之间的真实差异如此重要。如果技术不能改善真实的工作流、减少有意义的摩擦或支持更好的执行，那么它的价值可能更多是表演性的而非实践性的。但当 AI 与清晰的业务需求相连，并被塑造成支持真实运营的系统时，它就不再是热潮，而是真正变得实用了。