我一直觉得，判断问题值不值得解决，有个非常简单的方法：
给它标个价。
比如，用AI。尤其是，当你试着把AI引入业务的时候。
你说AI能帮你做会议纪要。这事，值多少钱？你说AI能帮你定行程，帮你写邮件。这事，又值多少钱？
所以，前段时间，我陪着私董会里的17位企业家，一起做了一件事：
找到公司里“价值200万的问题”，然后试着，用AI解决它。
为什么是200万？
数字太小，对于一家企业来说，不值得折腾。太大，又容易变成空想。200万，不是一个精准数字，它只是提醒你：别把能改变业务结果的工具，浪费在太便宜的问题上。
那这样的问题，具体怎么找？我给你讲3个故事。
01
教培增长的关键，是批量复制销售高手
提到用AI，我们常犯的误区，是：从AI本身出发思考，能干点啥。
不要先想AI能干什么。先想，你最值钱的问题是什么。
比如，一位做连锁教培的企业家。
教培增长，绕不开招生。课程再好，如果家长没有报名交钱，就无从谈起。而招生的核心，是销售。
问题是，销售这事，很依赖经验。
“我再想想”，是真的没需求，还是还没被说服？对方迟疑，是继续推进，还是先退一步？把这一串判断做对大半，你才能成交。
所以，同样的课程，有些销售不断出单，有些却始终卖不动。
这位企业家的公司里，有300位销售顾问。一半人的招新，在200单左右徘徊。能做到400单以上的，只有15%。
听到这里，我突然意识到：这就是那个值钱的问题啊。
于是我问：如果平均招新，能从200多，提到300多，甚至400，会带来多少收益？
他马上就开始算账：平均成交提升100多，每个销售每年多15万业绩。300个人一年450万。如果能力能持续复制，三年，就是上千万。
虽然数字只是估算，但大家一下就有感觉了。这就是“标价”的意义。很多时候，企业不是没有方向。只是最值钱的问题，没被看见。
那，怎么提高销售的水平呢？
传统培训的问题在于：高手厉害的地方，往往最难总结成话术。家长说我再想想，是真的没钱，还是客气拒绝，还是回家让老婆拍板？这是高度情景化的能力，需要千百次实操才能磨练出来。
但借助AI，把这个过程就缩短，就有了可能。
怎么缩短呢？
首先你要想办法，把销售录音收集起来。比如配备可录音的电子胸牌。然后，提炼高手的规律，每天给普通销售一份改进建议。
比如，有人一天成交了十几单，他第一句话怎么说的？客户犹豫的时候，他怎么接的？把这些高转化沟通拆出来，提炼方法，复制给所有人。同时，看没成交的人卡在了哪里。是价值没讲透？还是推进太机械？
推演到这里，这位企业家一下就认同了。
因为，这本就是企业一直想做、但做不到的管理动作。当好的更好，差的人多走一步，业绩就很有可能，从平均200多单提升到300多单。
让长在少数人身上的经验，规模化复制，这就是AI的价值所在。
02
跨境电商的发货计划，是道求最优解的数学题
一位做亚马逊跨境电商的创业者，紧接着发言：
我们有个问题，把4个同事快逼疯了。
什么问题？发货。
他们有200多个SKU，很多都放在美国的仓库。
货放得越多、放得越久，占用的现金流越大，成本也越高。所以，你总希望少放点货。可一旦断货，客户下单买不到，不光损失一大笔业绩，商品排名也会下滑。
少放，省钱但有断货风险。多放，安全但成本高。
怎么办？他们专门有个4人小组，每天大量的工作，就是：判断接下来发多少货，走船运还是空运。
这也是个典型的高价值问题。
一个发货计划，背后是仓储成本、物流成本、现金流效率，以及断货带来的销售损失。判断得准，公司赚钱。判断错了，要么钱压死在库存里，要么订单流失。
怎么解决？
其实，这本质是一个数学问题，天然适合交给软件处理。
我本科在南京大学数学系。研究的，就是如何在约束条件下，找到最优解。举个例子。一家水果店，前天进了200斤苹果，剩了20斤。昨天进了180斤，结果不够卖。那今天该进多少？
而亚马逊发货，只是同一道题的更复杂版本。
在这种问题面前，人会疲劳，不够稳定，很难在200多个SKU、每天变化的约束条件下，持续做出稳定的最优判断。所以，要靠软件，靠写死的算法，重复获得理论最优解。
如何获得这样一个软件？
过去，你得找算法，找开发，动不动就是几十号人，好几个月。成本起步就是百万级，甚至更贵。大多数企业，根本做不了。
但今天，不一样。因为AI，大大降低了软件的门槛。
于是，我现场打开AI编程软件，把所有的“约束条件”，都告诉了AI：
我是个亚马逊电商创业者，大概有200个左右的SKU。现在，我需要根据过去的销量，对未来销量的预测，来制定一个每天从中国向美国发货的发货计划……这样的系统，要怎么实现？
AI很快给出了答案。因为里边有太多数学术语，我就不做展开了。你只需要理解一件事：它基本证明了思路可行。
大致过程，就是：通过预测模型，预估未来需求。通过优化模型，把仓储流成本、断货风险算进去。最后，每天生成发货建议，由人拍板。
嗯。一下就清楚了。
这位创业者也很兴奋。如果这事跑通，省的不只是人力。仓储物流、资金占用，减少断货风险，多卖赚到的钱，加起来远不止两百万。
很多企业的问题，不是执行力不够，而是本该交给数学和软件的问题，还在靠人硬扛。
03
电商运营的困境，是按钮太多，但不知道该按哪个
第三位企业家，是做电商的。她开了大几十家旗舰店，运营团队每天都很忙，但心里特别慌。
为什么？
打一个不太恰当的比方：做电商运营，像新手坐进波音驾驶舱，面前有几百个按钮。可到底按哪个有用，我是真搞不清楚啊。
上午，要不要改一下商品主图？下午，要不要调整一下价格？要不要优化一下关键词？要不要追加一笔投放？每个动作，都是一个“按钮”。
于是，运营团队每天就在驾驶舱里，按来按去。然后，盯着屏幕上的数据。
销量涨了。是哪个按钮按对了？是主图换得好，还是关键词改得妙？销量跌了。是哪个按钮按错了？是价格调高了，还是投放没跟上？
好像都有关系，但具体有多大关系，不知道。
因果关系已经足够混乱，很多时候你又必须当机立断。竞品突然降价，要不要跟？关键词流量突然上涨，要不要加预算？哪条差评，正在影响转化？这些问题，只能靠凭经验判断。累，还不一定有效果。
能不能想办法，提高运营动作的效率？
你看，这就是一个价值远超200万的问题。对于上亿的生意来说，任何决策的优化，都是真金白银。
问题的关键，不是没数据，而是没有一个系统，能持续把这些变化的数据，转化成可执行的运营动作。
来，我们一起试试。我继续对AI编程软件讲：
我在电商平台上，开了很多家旗舰店，现在我想优化运营动作，带来更大的销量。我希望建立一个系统。这个系统可以通过数据，分析结果跟运营动作的相关性……还可以给到我们运营建议，最好以小时为单位，只要负责人同意，他就可以自动执行……
AI听完，立刻反问了几个问题。
你怎么拿到电商的实时数据？有没有自己的数据中台？体量是多少家店？多少SKU？运营动作哪些必须人工确认？哪些可以自动执行？甚至，它还专门提醒：竞品到手价，要去掉会员满减和优惠券。
确实想的很周到。一一补充之后，AI就开始拆系统的实现思路。
拿到了海量数据，AI就能试着，整理因果关系。比如，某次销量上涨，并不是主图换得好，而是刚好叠加了关键词流量上涨和竞品缺货。根据这些因果关系，AI就可以每半小时，推送一次运营建议。确认之后，就能自动执行。最后，还能不断盯盘，不断优化归因。
有意思。如果系统能持续追踪数据、分析结果、给建议，那运营就不再只是凭感觉拍脑袋。因为哪个动作有效，哪个动作没用，系统会越来越清楚。运营动作的准确率，就会不断拉高。
过去，经验零散在个人的摸索里。现在，经验沉淀在AI的系统里。
看到这，这位企业家语速都变快了：太好了。前段时间我还头疼，怎么梳理运营流程，还想请顾问做专案。结果用AI，半小时就梳理好了。
未来最好的企业，可能不再拥有庞大的员工团队，但一定拥有一套属于自己的“数字资产”。
04
AI最大的价值，不是替你干活，而是帮你造工具
3个故事，看完了。不知道，你是什么感觉？
很多人，总想用AI直接得到结果。你帮我分析这张表。你帮我写这封邮件。是。这些事，AI都能干。但它每次干得，都不一样。
为什么？因为AI的思维链，不稳定。
大模型的本质，是“生成”。它不是查找标准答案，而是基于概率，创造一个它认为最合理的答案。每次创造的路径，都可能不一样。所以，虽然大模型才华横溢，但你问它10个问题，它可能会给你10个答案。
这种不稳定，对企业生产，是致命的。
你能容忍自己的ERP系统，今天的报表用算法A、明天用算法B吗？当然不能。你能容忍自己的发货计划，今天说应该走空运、明天又改主意说应该海运吗？当然也不能。
企业需要的，不是一个才华横溢的艺术家，而是一台高精度机床。
你给机床一个指令，一个图纸，它就能分毫不差地，生产出一百万个一模一样的零件。它不会有情绪，不会有状态起伏。它永远可靠。
在商业世界里，这种“高精度机床”，就是软件。
软件的逻辑，是写死的。给它一个输入，必然会得到一个确定的输出。这种确定性，才是企业能够依赖的基石。
所以，我们不应该让AI这个“艺术家”，去车间里日复一日地拧螺丝。我们应该让他，去设计那台能拧螺丝的“高精度机床”。
用AI，去写软件。然后，用软件去解决问题。AI时代，企业真正的工作流，不是“AI→结果”，而是“AI→软件→结果”。
再回头看那三个案例。
提升销售能力，不是让AI每天直接听录音，然后给销售提建议。而是让AI帮写出一个“自动分析素材、给出优化建议的软件”。你的主管和销售员，每天使用的，是这个软件。
优化发货计划，不是让AI每天都重新算一遍。而是让AI根据运筹学模型，写出一个“能处理200个SKU、动态计算最优解的软件”。你的供应链团队，每天打开的，是这个软件。
优化电商运营，不是让AI帮你改价格、调主图。而是让AI梳理所有运营动作和数据的因果关系，写出一个“能实时监控、智能建议的软件”。你的运营团队，每天盯着的，是这个软件。
或许未来，判断一家公司先进与否，可能不再是看它有多少员工，而是看它拥有多少套，由AI打造、能解决核心业务问题的，软件资产。
AI并不直接改变世界。它通过改变软件，改变世界。
最后的话
前段时间，我听一位百亿规模的地产公司高管，说起一件事。
他们公司，有20个人，每天的工作，就是：拿纸笔，在工地登记员工上下班打卡。然后，再录到系统里。
我特别惊讶。这都2026年了啊，朋友们。一家上百亿的公司，至今还有20个人，每天在干一件软件20分钟就能搞定的事。
那一刻，我强烈地意识到：
这个世界，还没有被数学和软件，好好洗礼过。
过去这些年，我们总说互联网改变了世界，数字化浪潮席卷而来。
但在我们视线之外的很多角落，大量的工作，依然在依靠人力，依靠感觉运转。库存预测？靠拍脑袋。运营归因？靠开早会。装箱方案？靠Excel手算。账期管理？靠老板自己盯。客服响应？靠人海战术。
这背后，就是一个又一个价值200万的问题。
所以，我们也为此，开启了一个新项目：
200万·AI落地营。
整个项目，要持续5天时间。我会和我的同事，全程陪你一起，找到你们公司里，那个价值200万的问题。然后，针对这个问题，开发出真实可用的软件原型。
第一期，目前已经招满了。第二期，定在了8月3日开营。而且，仅有十个名额。如果你有兴趣，可以扫码咨询：
精彩评论