大多数产品都在想办法提高留存:让用户多打开一次、多停留一会儿,最好越来越离不开。但在做 AI 陪伴时,我却一直在想一个相反的问题:如果一个人越来越依赖它,这到底算不算成功?技术可以让陪伴变得更黏、更懂你,甚至更让人舍不得离开。可一个真正对用户负责的产品,最终应该把人留住,还是送回自己的生活?

企业 AI 内训 × 落地陪跑 × 业务场景智能体
从一个真问题开始,把 AI 变成团队用得上的真能力
十五年企业管理实践,让我先看业务,再看 AI。不只让员工听懂,更陪团队在真实工作里用起来,把方法和能力留在企业里。
已发布 14 篇企业管理与 AI 实践文章,完成 5 个企业 AI 应用,并上线 1 个小程序。
大多数产品都在想办法提高留存:让用户多打开一次、多停留一会儿,最好越来越离不开。但在做 AI 陪伴时,我却一直在想一个相反的问题:如果一个人越来越依赖它,这到底算不算成功?技术可以让陪伴变得更黏、更懂你,甚至更让人舍不得离开。可一个真正对用户负责的产品,最终应该把人留住,还是送回自己的生活?

现在很多 AI 陪伴产品,长得好看、声音温柔、回复体贴,几乎挑不出什么毛病。但聊久了,你还是会隐隐觉得哪里不对。它很完整,却不真实;很会回应,却很难让人真正记住。后来我慢慢意识到,问题可能不在功能,也不在模型,而在一个更难说清楚的东西上。就像中国画里那句话:画皮容易,画骨尚可,真正难的,是画出一个人的魂。

一个做 AI 落地的人,不研究模型、不追新工具,反而花了很多时间打游戏,听起来确实有点不务正业。更离谱的是,那款我差点在第一关就弃掉的游戏,后来却让我重新理解了“产品”这两个字。不是因为它有多好玩,而是因为有些关于用户、体验和世界构建的东西,真的不是看几本方法论就能学会的。

在一个讲企业 AI 落地的网站里,放一个看起来并不那么“企业”的情感陪伴项目,确实有点奇怪。它没有最炫的功能,也不是最完整的 Demo,甚至第一眼看上去,还有点像拿来凑数的。但偏偏是这个项目,我花的心思最多。因为有些真正重要的东西,不一定藏在技术最复杂的地方,而是在你怎么理解用户、怎么设计一段关系的时候,才会慢慢暴露出来。

现在能展示自己的地方已经很多了:LinkedIn、公众号、小红书、抖音,几乎没有哪个平台缺内容,也不缺个人主页。可为什么马斯克会对“你需要的不是 LinkedIn,而是一个能展示你真正做过什么的网站”打出 100%?我自己把网站一点点搭起来以后,才慢慢明白:有些东西,发在平台上和真正属于自己,完全是两回事。

一个网站能正常注册、正常登录,看起来什么问题都没有。但有时候,真正危险的地方,恰恰藏在那些你完全看不见的后台逻辑里。尤其到了 AI 编程越来越普及的今天,系统做出来的速度越来越快,可“能跑”和“安全”从来不是一回事。你每天输入的密码、客户资料和业务数据,究竟有没有被好好保护,很多时候,表面根本看不出来。

很多企业做 AI 项目时,第一个想到的人往往是技术能力最强的人。毕竟,AI 最后要落地,不就是写代码、搭系统吗?但真正进入业务现场后,很多问题并没有想象中简单。一个需求、一句话背后,可能藏着流程、组织、利益和多年积累的经验。技术可以被学习,但有些东西,需要时间才能长出来。当 AI 进入企业,真正稀缺的能力到底是什么?

每天都有新的 AI 工具、新的模型、新的案例出现。很多企业管理者也开始关注 AI,收藏了很多文章,参加了不少分享,但真正回到公司,面对自己的业务流程,却依然不知道第一步该往哪里走。问题可能不是你不了解 AI,而是在信息和业务之间,还隔着一道看不见的鸿沟。那些看似遥远的技术,究竟怎样才能真正进入一家企业?

很多人学 AI 编程,是为了掌握一项新技能。而我学它的原因,听起来可能有点不像一个正经理由:我只是太懒了。过去一年,我花了大量时间研究自动化、AI工具和编程,不是为了成为程序员,而是为了摆脱那些不断重复、不断消耗精力的事情。回头看,我发现所谓的“懒”,可能并不是想少做事,而是不愿意把时间浪费在已经做过的事情上。

做了十几年HR之后,我原本以为,经验越多,路就会越走越稳。直到AI出现,我第一次认真怀疑:那些曾经让我走得更远的经验,会不会也在悄悄限制我看见新的东西?从HR负责人到重新面对代码、技术和一个完全陌生的世界,我做了一件很不像自己的事——主动把过去十几年的“武功”先放到一边。后来回头看,我才发现,这段路,金庸其实早就写过了。
