在TOB（企业对企业）领域，AI（人工智能）的应用一直备受关注，但同时也引发了诸多争议。一方面，AI被认为能够为企业带来巨大的效率提升和业务增长机会；另一方面，企业内部对于AI的落地应用却常常感到困惑，甚至出现“内冷外热”的现象。本文将深入探讨TOB领域中AI应用的现状与挑战，通过拆解6个企业AI突破案例，分析企业如何在战略层面制定清晰的AI目标，如何在业务层面实现AI的规模化落地，以及如何在组织架构中推动AI项目的成功实施。
一、TOB领域的AI应用到底有多难？大约三年前，我们开始了解 GPT（Generative Pre – Trained Transformer），以 GPT 为代表的生成式人工智能将对每个人的生活产生影响。
不久，我们便实实在在的看到了人工智能为企业业务增长带来的巨大机遇。
从外部视角来看，整个市场都在狂热的追捧 AI。
可矛盾的是，企业内部对于生成式 AI 的兴趣正在逐步冷却。
1. 企业 对 AI“口是心非主要表现三方面：
1）在企业应用 AI 的过程中， 遇到了“内冷外热”的情；
2）AI 的价值难以在业务上实现规模化
3）AI 项目的战略沟通寸照鸿沟
那么，企业应该如何去制定清晰的 AI 战略、解决业务脱节的问题呢？
这可以分为战略目标的广度和落地应用的深度来思考。
规划 AI 战略蓝图的两个维度:
1）AI 战略目标广度上，其业务价值点分为下列三类：
2）AI 落地深度上，分为概念验证、扩展规模、组织重构三个阶段。
当我们把两个维度组合在一起，就形成了一张 3X3AI 战略矩阵。
企业可以在三大重要的业务目标下选择试点项目，再逐步将应用范围向规模化推进。其中：
企业可以聚焦在最核心的场景，也可以选择同时开始多个概念验证，多业务部门同时进行一个试点项目在推进的过程并非是线性的，而是在过程中及时调整方向：启发新的概念，或直接转变业务目标传统制造企业如何构建创新土壤并积极拥抱 AI，从而在众多战略目标下都能成功迈出尝试的第一步。
“自上而下 + 自下而上”的组织管理是重要的推动方式。
该”国际耐消品零售品牌”公司先是组建了一支数人的 AI 创新团队，但并非传统意义上的“技术极客集中营”，他们的核心任务不是开发复杂算法，而是将 AI 技术“翻译”成业务语言。
例如，通过 A/B 测试验证 AI 能否让仓库拣货效率提升，或让社媒爆款内容产出率翻倍。
既然要让 AI 直接服务业务，那么只有个别懂 AI 肯定是不够的，因此公司成立了一个俱乐部，以兴趣社群的形式吸引全球上万名员工参与 AI 学习。
首先，营销部门利用 AI 判断流行趋势、挖掘热门话题，以及汇总近期正负面反馈，定期抓取相关度高的转赞评等。
其次，通过洞察总结当下流行的内容形式，AI 能够生成 0-1 的大纲，零售部门的员工可以在此基础上从 1 向 1.1/1.2 迭代。进而可以让 AI 生成一些较为基础的营销内容，包括但不限于产品的宣传文案和图片，甚至可以借助 AI 剪辑直播切片。
最后，复盘内容数据表现，总结爆款思路，分享给所有人，鼓励大家做新一轮迭代，使爆款率越来越高。
这种“技术民主化”实践，不仅降低了 AI 应用门槛，更是一场关于“人如何与 AI 协作”的管理创新。
案例二：某国民家居品牌该家居品牌凭借电商起家的先发优势，成功建立了一个规模达百亿的商业版图。
在组织架构调整与技术创新双轮驱动下，其核心战略之一就是利用生成式 AI 技术，解决规模化内容生产和经销商赋能的关键难题。
对于传统行业来说，社媒的线上流量可谓是全新增量。该家居品牌构建了包括高德、美团、大众点评、抖音本地生活服务、小红书在内的全方位触点布局,充分发挥了总部在流量获取上的规模效应，同时保证了客户服务和销售转化的本地化响应能力，最终形成了一个闭环的新零售生态。
公司的 AI 战略获得了公司高层的坚定支持，项目由 CMO 或更高级别管理者直接牵头。
公司认识到，AI 应用不是单个部门的尝试项目，而是需要跨部门协作的战略性工作。
由高层直接推动确保了 AI 项目能够获得充分资源支持，避免成为部门级别的 ” 自娱自乐 ” 实验。
案例三：美的作为家电制造业的数字化先行者，美的集团自 2012 年起已投入超过 200 亿元推进数字化转型。
公司于 2024 年组建 AIGC 战略小组，确立三大目标：提高工作效率、激发员工创造性、提升产品竞争力。
美的 AI 战略最显著的特点是严格基于 ROI 的落地方法论，确保每一项 AI 投资都能产生可衡量的业务价值。
1）增效：AI+ 工厂提效，并改写行业标准
美的楼宇重庆工厂是全球中央空调冷水机组行业首座全流程 AI 赋能的灯塔工厂。
不仅是美的集团内部的智能制造转型升级的样本，也为美的绿色工业赋能全球制造业的智能化发展树立了典范。
2）降本：AI+ 内容生成，省下真金白银
在美的，AI 项目的价值必须通过财务部的 ” 降本测试 “。
公司将 AI 深度融入企业运营各环节，建立了一套可量化的价值评估体系，实现了从内容创作到客户服务再到研发流程的全面效率提升。
3）驱动增长： AI+ 客户体验，打造智能家居的全球用户价值链
美的利用 AI 技术全面提升产品体验与用户互动，实现了从硬件性能到营销触达的完整价值链优化，为业务增长注入新动力。
案例四：伊利早在几年前，伊利就前瞻性地将生成式 AI 列为未来驱动增长的关键技术，并在 2022 年底 OpenAI 发布后迅速行动，仅数月内便上线了自研的 “YILI-AI”。
伊利强调不从技术和系统视角讲业务，而是从业务视角看如何用数据和技术赋能 , 将数字化表现与业务目标紧密关联。
1）驱动增长： AI+ 产品创新全链路数字化，加速从市场洞察到打造爆款
伊利畅轻爆珠酸奶验证了 ” 智能爆品 = 精准需求洞察 × 敏捷概念验证 × 精准市场击穿 ” 的新公式。
通过 AI 语义分析，伊利精准捕捉 ” 咀嚼趣味 ” 等新兴需求，快速锁定爆珠技术应用于乳品的市场机会。
借助用户标签系统，团队组建 ” 都市轻食族 ” 和 ” 新锐妈妈 ” 等高价值消费者共创社群，基于数据分析优化配方和口味组合，最终确定 ” 蓝莓 + 紫米爆珠 “等独特产品系列。
上市后，数字化生意看板实时监测销售数据，指导营销策略调整，实现高效转化。
成果显著：新品上市 40 周达成 1.2% 家户渗透率（3 倍于行业均值），17.27% 重购率创行业纪录，销售额份额位居全国新品第一，成为低温酸奶新品王。
2）降本增效：AI+ 供应链优化，确保核心业务稳健运行
传统设备检修场景高度依赖一线员工的操作经验（即 ” 隐性知识 “），而这些非结构化的经验数据长期未能得到有效利用。
在 AI 技术加持下，伊利实现了两项关键性突破：
知识库查询响应时间大幅缩减，员工满意度有效提升至 98%生产设备故障停机平均修复时间（MTTR）显著缩短，故障修复效率提升 52%3）商业模式创新： AI+ 健康服务，拓展从“卖产品”到“卖服务” 的可能性
线下活动层面：通过 AI 智能设备为儿童提供身高筛查及预测、体态评估、运动潜力分析等科学分析，并生成个性化成长及改善方案线上私域运营：沉淀用户数据，基于 AI 大模型能力为用户进行报告解读，持续提供营养咨询、营养指导等互动内容，形成 ” 筛查 – 服务 – 转化 ” 的完整商业链路案例五：欧莱雅欧莱雅以 AI 为原点去重塑业务形态，从思维层面重构组织，而不是在原来的业务架构上叠加 AI 能力。公司定义的创新标准也非常极致——” 对生意有意义且可被规模化 “。
欧莱雅中国的内容中台系统
该平台的技术架构有三个核心特色：
AI 引擎集成：整合了多种 AI 能力，包括图像生成、文本创作、标签推荐等，为不同业务场景提供针对性解决方案。模块化设计：系统采用高度模块化架构，使不同品牌、不同地区可以根据自身需求定制功能组合，实现技术的可扩展性和适应性。本地化部署：对数据安全的高度重视，确保内部信息不会外泄；使用自身历史内容对模型进行训练，避免品牌调性流失案例六：ShutterstockShutterstock 于 2003 年在美国成立，是全球领先的数字内容授权平台，主营业务是售卖高质量的图片、视频、音乐和插画等数字素材的版权。
公司的商业模式非常简单：艺术家和创作者可以给平台上传作品，平台再向创意专业人士提供按需下载服务，或向企业客户提供订阅制服务。
作品版权被出售后，作者自然也会获得一定比例的分红。
Shutterstock 很快意识到：提供 ” 合法且可信赖 ” 的 AI 生成内容服务，解决市场对 AI 内容版权顾虑的痛点，很可能是一个完全空白的市场机会。
基于这些洞察，Shutterstock 制定了三步走的转型策略：
第一步：建立战略合作，掌握技术主动权
2022 年 10 月，Shutterstock 宣布与 OpenAI 建立合作伙伴关系：
通过授权训练数据获取 AI 技术访问权，而非被边缘化确立出售 AI 训练数据的商业模式，为内容创作者创造新的收益来源，并且为 AI 公司提供“军备支持”抢占 ” 合法 AI 内容 ” 市场定位，将潜在威胁转化为差异化优势第二步：推出创作者补偿计划，解决伦理困境
Shutterstock 认识到，任何 AI 转型都必须解决创作者权益问题。2022 年底，
公司推出了创作者基金，承诺将部分 AI 合作收入返还给内容贡献者。这一举措解
决了关键伦理问题：
确认创作者对 AI 训练所用内容拥有合理权益建立透明的补偿机制，维护创作者生态形成与其他 AI 平台的道德差异化第三步：整合 AI 创意工具，重塑价值主张
2023 年初，Shutterstock 将 AI 图像生成器整合到其平台，重新定位公司角色：从单纯的内容提供商转变为创意解决方案提供商。
本文引自“【中欧国际工商学院-特赞科技-增长黑盒】AI时代的商业进化蓝图”。
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