全员都在用AI，为什么公司业绩没增长？

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一场全员AI培训结束，公司里很快热闹起来。

有人用AI写周报，有人整理会议纪要，有人做出了漂亮的演示。汇报时，每个部门都能拿出几个应用案例。

但老板再追问一句：这些变化，给业务带来了什么？

答案往往没那么清楚。

省下来的时间，是否变成了更多有效的客户沟通？整理出来的知识，是否帮助新人独立完成了工作？做出来的应用，是否真的有人持续使用？

员工开始使用AI，只是一个起点。从个人提效走向组织能力，中间还有一段路。

10月21日，新榜将与陈志强做一次直播，围绕一个问题展开：

高手经验，如何变成团队能力？——AI怎样放大组织能力

培训之后，企业缺的是一条通向业务的路。

如果把AI应用按业务价值和实施难度画成一张图，就会看到两类常见场景。

一类容易上手：写周报、做纪要、整理交接记录。它们能帮助员工迈出第一步，也能让企业快速看到变化。

另一类与经营结果联系更紧密：销售预测、库存管理、补货决策。这些事情涉及数据、经验和跨部门协作，推进起来更难。

两类场景之间，需要有人搭桥。

以连锁超市为例。用AI整理交接记录，和用AI改善缺货问题，是不同层次的任务。后者需要先弄清楚：哪些商品经常缺货？销量受什么影响？库存数据是否准确？老店长凭什么判断该补多少？

这些问题，靠一次工具培训很难解决。企业需要把目标拆成具体任务，再找到合适的人，一步步尝试。

这也把我们带到了本次直播最想讨论的三个问题。

高手“会做但说不清”的经验，怎么提炼？

很多公司的关键能力，藏在少数人的日常判断里。

销售老手听客户说几句话，就知道接下来该问什么；资深店长看一眼库存，就能发现补货哪里不对；优秀运营看到一份方案，很快就能指出问题。

但问他们“你是怎么判断的”，得到的回答可能只有一句：“做多了就知道了。”

把经验留下来，不能只停在“请高手写一份操作手册”。更值得追问的是：

面对一个具体案例，高手先看哪些信息？

同样的情况，新人和高手会在哪一步做出不同判断？

哪些方法有明确的适用条件，哪些例外必须由人处理？

AI可以参与整理和追问，但经验有没有被提炼出来，还要看它能不能帮助另一个人完成任务。

这次直播，我们想和陈志强聊聊：怎样从真实工作中找到经验的线索，怎样把“凭感觉”拆成可以讨论、验证和复用的判断过程。

经验整理完了，团队为什么还是用不起来？

知识库里多了几百篇文档，并不意味着团队多了一项能力。

员工遇到问题时，可能不知道去哪里找，也可能找到了却不知道该怎么用。还有一些经验，离开具体情境，就失去了参考价值。

所以，下一步需要问：经验应该出现在哪个工作环节？

比如，新人准备拜访客户时，能否根据客户情况获得一份有依据的准备清单？店员提出补货建议时，能否看到相似情境下的处理方法和注意事项？

从“资料放进去了”，到“工作时用得上”，需要把经验与具体任务连接起来，也需要有人检查输出、反馈问题、持续更新。

我们将在直播里继续讨论：

第一个值得尝试的场景，应该怎样选？
如何让员工愿意用，并且知道什么时候需要找人确认？
怎样判断一个应用带来了实际改善，而不只是演示效果好看？

经验进入工作流程，并且经得起实际使用，才有机会成为团队能力。

公司里，谁适合成为AI苗子？

全员培训还有一个价值：它能让企业看见，谁愿意继续往前走。

有人用AI整理完交接记录，任务就结束了；也有人会接着问：交接里反复提到缺货，原因究竟是什么？有没有办法把相关数据找出来，先做一点分析？

后者值得关注。

选择AI苗子时，可以观察几件具体的事：能否发现业务中的真实问题，能否把问题讲清楚，是否愿意动手尝试，面对错误会不会核对和调整，做出成果后能否让同事也用起来。

这些表现，需要在真实任务里观察。

找到这样的人之后，企业还要给他们合适的项目、必要的数据和协作支持。否则，再有热情的员工，也容易停在零散尝试上。

这次直播，我们也想聊清楚：AI苗子如何识别、如何培养，以及老板和管理者需要提供哪些支持。

10月21日，一起聊聊AI怎样放大组织能力。

如果你正在推进企业 AI 应用，已经做过培训，却还在寻找业务突破口；或者，你希望把少数高手的经验留下来，让更多同事用得上——欢迎来听这场直播。

直播主题：高手经验，如何变成团队能力？——AI 怎样放大组织能力

对谈嘉宾：陈志强

原《商界》杂志主编
胖柴AI研究院首席顾问
飞书生态·胖柴解决方案专家

直播时间：10 月 21 日 20:00–21:30

我们会围绕三个问题展开：

1. 经验怎么提炼？高手“会做但说不清”的判断，如何被记录和拆解？

2. 团队怎么用起来？如何让经验进入日常工作，帮助普通员工做得更好？

3. 公司里，哪类人适合作为 AI 苗子？

欢迎带着你在业务中遇到的问题，一起交流。

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