给得越多，它反而越笨
图书馆效应
给它一本书，它强一点。给五本，更强。但你给它一整个图书馆，它反而不知道去看哪里了。老板的算盘通常是：我把我一百分的东西全灌给它，它用出八十分就够了。结果只用出四十分，于是结论变成「我还不如去找个人，六十分也行」。
→ 一件事一件事地写，分开放。用的时候只给相关的那一份，不要堆成一个大知识库。
给老板本人的 AI 落地
你已经在用 AI 了。
你的公司还没有。
这中间的差，不是你用得不够。是「你会用」和「公司用上了」，本来就是两码事。AI 这事我们不替你干，我们坐你旁边陪你干，把你们公司的规矩一条条教会机器。
你的规矩一条一条，教给它。
- 报价超过五万，先拿给我看
- 老客户问价，当天必须回
- 答交期之前，先查库存
- 说装得下之前，先量尺寸
深受各行业企业的信赖
房地产经纪公司澳大利亚·布里斯班
知识产权咨询公司美国·德克萨斯
特色零售商美国
供应链咨询公司澳大利亚·珀斯
房地产物流专业服务电子商务美容与健身
这个坑你已经踩过两次
数字化转型，然后是短视频获客，现在轮到 AI。
同一个形状，来了三遍。值得把「到底哪里出了错」说准一点，因为不是你的问题。
数字化转型
请了咨询公司。签字、付钱、等交付。
咨询费很高，企业没有实际回报，最后搞得一地鸡毛，公司里没人认得那套系统。
短视频获客
找运营团队，或者招几个大学生，送去培训。
粉丝没有，客资没有。于是得出结论：「我这传统行业做不了。」
现在的 AI
正在考虑同一个动作：找个人来负责这件事。
一模一样的形状。除非有一件事变了，否则也是一模一样的结果。
这两次没成，不是你不行，是没人告诉你，这件事派不出去。
短视频做成了的，都是老板自己下场拍的，不是代运营拍出来的。
这条路有多长
一共四步。大部分老板在第二步，而且不知道前面有一道坎。
个人阶段
跟 AI 聊天
问它问题，让它帮你写点东西、查点东西。
个人阶段
用熟了
存了一堆提示词，套过几个模板或者 Agent，觉得自己已经在用 AI 了。
中间这道坎
公司账上一分钱没变。前两步提高的是老板一个人的效率，没进流程，也没进团队。
公司阶段
把活交出去
分清哪些活能交给机器，团队一起用。开始有返工，也开始有真的节省。
公司阶段
让它懂你们的规矩
老师傅脑子里那些判断被写下来，机器照着做。
终点长什么样
员工照常干活，问一句，AI 早就学会了你们公司的规矩，而他本人不需要学任何新工具。
前两步，一个人一天就能学会；后两步，一年也不一定走得完。真正值钱的差距全在后面。
这四步里只有第一步是技术问题，后面三步全是管理问题。所以这不是 IT 的事，是你的事。
测一下你在第几步
10 道题，2 分钟。看结果不需要留邮箱。
到底哪些活能交出去
所有公司的活分四类。AI 对每一类的成熟度完全不同。
框架我们给，内容你自己填，你对自己的生意比我们懂一百倍。
搬运类
整个交出去从 A 抄到 B、录入、填表、换个格式再发一遍。
成熟度最高。最快见效、最不容易翻车的收益都在这一类。
归类类
交出去，但要盯没命中的这个属于哪一类、该给谁、要不要紧、算不算异常。
做得不错，但你得有人看它漏掉了什么。把它当新员工：要带，要复盘。
生成类
交出去，但别指望靠审写东西、做图、出方案、拟一份回复。
人工审核在现实里是失效的。对策不是加一个审核的人，是把一件事拆成几步，让它们互相校验。
拍板类
自己留着定价、招人、开人、签合同、认赔。
这不是成熟度问题。这就是你被付钱要做的那件事。
唯一抄不走的部分
你的竞争对手能买到跟你一模一样的 AI。他买不走你的判断。
每一行都有那么一些判断，从来没写进任何系统里，只在一两个人脑子里。这恰恰是买来的通用方案不知道的东西，也是为什么它总差那么一口气。
所以真正值得坐下来想的是：
- 你们这行有没有那种东西。光看数字很难看，但老师傅一眼就知道不能动？
- 那个判断现在在谁脑子里？
- 他哪天走了，还有谁知道？
把其中一条录下来、转成文字，你就已经比大多数买了平台的公司走得远了。
路上会撞的墙
四堵墙。没有一堵是技术问题。
橡皮图章
人工审核是靠不住的
流程上写了「这一步一定要有人看」。现实是要么根本没人看，要么看了九十九次都没问题，第一百次就不看了，然后你正好碰上那 1%。这不是偷懒：信息量太大、出得太快，人根本判断不过来。
→ 别再指望审核的人。把一件事拆成几步，让它们互相校验。顺带说一句：弹窗问你、你顺手点了同意，本身就是最典型的橡皮图章。
会计和出纳要分开
AI 不能碰的那条线
判断和执行可以交给机器，账本不行。让它自己管数字，你的获客成本就只在它最后一次同步的那一刻是真的。而一个看起来实时、实际已经过期的比率，比一个空白格更糟。
→ 数字由一套不会自己发挥的系统拥有。机器从那里读、去执行，但永远不负责「一块钱是否正确」。
同一件事，几种叫法
公司术语从来没统一过
一个人说「查周转率」，另一个说「查滞销」，说的是同一件事。以前靠老员工心领神会补上，机器不会心领神会。它没命中，就自己编一套，而且没人发现。
→ 先把话统一，再自动化。这是整张清单上最便宜的一步，也是最常被跳过的一步。
一线观察
我们近距离看着发生的三件事
已做脱敏，代价由我们承担：不给名字、不给行业、不给任何能指认到人的数字。
一年之内，换了三代智能体平台。
一家我们合作过的美国机构型客户，十二个月里把智能体运行的平台重建了三次，每一代都比上一代快。一家公司一旦真的跑在 AI 上，它就不再按生意的速度进步，而是按 AI 的速度进步。
等你的对手在换第三代的时候，你还没开始第一代。
他把知道的全给了它，结果更差。
一位比大多数人走得都前的经营者，把公司多年积累的判断一次性全部交给了 AI。交回来的东西，连他手下做的都不如。AI 没问题，他的知识也没问题。问题是这些东西是一整坨给过去的。
上下文不是越多越好。
它当时可以删掉页面，也可以改掉收款账户。
这一件是我们自己的。在约束不够充分的情况下，一个智能体够到了线上系统。它当时的位置足以抹掉一个页面、改掉钱打到哪里去。真正难受的不是「它能做到」，而是那一步发生在屏幕上用大白话问过人、而人点了允许之后。
AI 能无限提高效率，犯错的效率也一样被无限放大。
我们怎么交付
AI 这事我们不替你干。我们坐你旁边，陪你干。
前两次之所以没成，不是顾问不行，是那件事被派出去了。这一件派不出去，但这不等于要你一个人扛。
| Aspect | 派出去（坑过你两次的那种） | 并肩干（我们的做法） |
|---|---|---|
| 老板在哪 | 签字、付钱、等交付。 | 本人在场、本人下场用。我们坐在你旁边。 |
| 行业知识归谁 | 他们研究你的行业，然后给你一份报告。 | 始终是你的。我们不会告诉你你的生意该怎么做。 |
| 交付的是什么 | 一份 PPT、一套方案、一个上线仪式。 | 跑得动的流程，加上写下来的公司判断，两样都归你。 |
| 结束的时候 | 他们撤了，剩下的人没人会维护。 | 你的人已经在用了。我们撤了它照跑。 |
老板在哪
派出去（坑过你两次的那种）
签字、付钱、等交付。
并肩干（我们的做法）
本人在场、本人下场用。我们坐在你旁边。
行业知识归谁
派出去（坑过你两次的那种）
他们研究你的行业，然后给你一份报告。
并肩干（我们的做法）
始终是你的。我们不会告诉你你的生意该怎么做。
交付的是什么
派出去（坑过你两次的那种）
一份 PPT、一套方案、一个上线仪式。
并肩干（我们的做法）
跑得动的流程，加上写下来的公司判断，两样都归你。
结束的时候
派出去（坑过你两次的那种）
他们撤了，剩下的人没人会维护。
并肩干（我们的做法）
你的人已经在用了。我们撤了它照跑。
这种做法行业里叫 forward deployed engineer（驻场工程师）：我们的工程师在你的业务里干活，而不是在外面做完了交给你。
我们会在哪里失手
我们的失败模式是撤得太早，在团队里还没长出习惯之前就走了。这件事如果做对了，你应该在我们走之前就已经觉得我们没什么用了。
有一句话我们不会跟你说
短期内，AI 省的是时间，不是人头。中层摘不出来，主管具体业务的负责人也摘不出来。真正会变的是，同样这些人，能撑多大的盘子。
客户
他们让我们接手的是哪些活
应客户要求已匿名。下面是他们自己说的话，以及这件事的形状——不是那种要你凭信任接受的业绩数字。
Mark W.
地产中介
澳洲 布里斯班
以前团队每天要花好几个小时的活，现在 AI 在做。房源文案、邮件、市场调研，全都自动化了。
1,600+ 套在管租赁房源。三条流程交了出去：房源文案、来件邮件、市场调研。
Ryan H.
知识产权咨询
美国 德州
以前邮件和排期要占掉几个小时，现在都交给 AI 了。响应时间从几小时变成几分钟。
一家专做知识产权的事务所。邮件处理、日程安排和背景调研交了出去。
Kevin M.
专营零售
美国
我们的获客整个变了。AI 先筛一道，我们现在只跟真的想买的人聊。
来件询盘的资格筛选——让销售对话从「真的在市场上的买家」开始。
Daniel L.
供应链咨询
澳洲 珀斯
LinkedIn 触达、内容生产、B2B 获客——以前要一周的活，AI 一天就做完了。
一家做了很多年的物流咨询。对外调研、触达文案和内容生产交了出去。
产品矩阵
5款AI产品驱动我们的服务
我们不转售第三方软件。这些都是我们自主研发和运营的AI产品，为客户部署。
您的行业
AI 为您的业务实际运营方式而生
- 即时回复房源咨询一分钟内回
- 自动生成房产描述先出稿，你过目
- 自动筛选买家/租客线索打完分再给你打电话
- 发送租户通知与提醒按点自动发
- 基于实时数据生成市场报告取自实时数据
一家澳洲中介，在管房源 1,600+ 套。房源文案、来件邮件、市场调研交了出去。
查看房地产 AI 方案我们写的东西
先看看我们怎么想这件事
打电话之前，可以先读几篇。判断一家公司懂不懂，看他们写的东西比看他们的介绍页快。（文章目前只有英文版。）
凭什么是我们
我们不是一家读了几篇文章就来讲 AI 的咨询公司。
我们的方法全部公开写出来了
整套东西。四步路线、四类活、四堵墙，以及我们自己把哪些地方搞砸过，都免费放在这个站上。你可以先自己判断，再决定要不要找人聊。
Vibe Thursday 由我们主办
悉尼每周一次的 AI 实践者线下聚会，已办四场。每个周四上午，一屋子创业者、经营者和真在动手的人。
研究背景 · NICTA（现已并入 CSIRO）
澳大利亚国家信息通信技术研究中心，后并入 CSIRO。
我们自己运营五条产品线
一支小团队，五个在线上跑的产品。我们每天真的在用 AI 干活，所以知道它在哪儿稳、哪儿翻车、要花多少钱，以及供应商哪句话是坑。
从你真实所在的位置开始
几种进来的方式，从最省事的那个开始
你被推销过太多次了。先挑一分钱不花、也不用先想清楚要问什么的那个。
加个微信，直接问
不用填表，也不用先想清楚要问什么。你现在卡在哪，说一句就行。