内容来源：森马 / 巴拉巴拉企业 AI 转型深度参与者，森创启睿企业 AI 转型实战总架构师星若的内容分享。

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第 9723篇深度好文 ：4934  | 17 分钟阅读

商业思维

笔记君说：

一家 3000 人的传统服装企业，全员实现 AI 转型，你觉得靠什么？

靠技术？靠预算？靠老板拍桌子？

都不是。

前段时间，笔记侠 AI 十倍增长营请来了一位老师。她是森马和巴拉巴拉 AI 转型的深度参与者。

她将森马的经验浓缩为 AI 转型下的企业成功方程式：企业成功 = AI 战略 × AI 组织能力。

什么意思？

技术是起点，但技术拉不开企业的差距。真正拉开差距的，是组织能力。

森马的解法非常聪明：

不拼算力，用 AI+RPA（机器人流程自动化）+BI（商业智能）的 " 农民式打法 "；

不挖大牛，把现有员工培养成 AI 人才；

不搞运动，花三个月做共识。

今天这篇文章，是半天课程六分之一的精华，希望对你有所帮助。

很多人问我，森马 3000 人的组织做了全员 AI 转型，到底是怎么做到的？

其实没有什么神奇的秘诀。我们从 2022 年开始尝试不同的模型在企业中做应用，走过的弯路非常多。但三年 1000 天下来，我们确实蹚出了一条路。

我想用一句话来概括整个 AI 转型的核心：企业成功 = AI 战略 × AI 组织能力。

围绕这个方程式，我们把森马的 AI 转型实践拆解为七个方面。

一、战略认知：

AI 转型的思想地基

前几年，我们希望把 AI 做成一个降本提效的工具。这件事确实清晰可衡量，但我们发现，如果纯做降本提效，天花板非常低。

以图片生成为例，第一年可能省 100 万，第二年 500 万，第三年 1000 万，就到天花板了。

但如果用 AI 驱动业务的增长，它可以带来 1 个亿的增量、2 个亿的增量、5 个亿的增量 ... 它是没有天花板的。

所以 2025 年，我们做了一个重要的判断：AI 是竞争领先的重要依托。

二、战略咬合：

AI 与业务的深度融合

2025 年，我们做了一个非常大的业务决策：公司所有重要的业务战略，一定要跟 AI 战略咬合。

比如品类创新，全部要跟 AI 技术做深度绑定，给到更好的商品。

比如消费者体验，有没有办法通过 AI 相关技术给消费者更好的购物体验？做更强的消费者洞察，基于消费者的生命周期做全链路的 LTV 运营。

再比如运营效率，店铺运营、商品运营、渠道运营、流量运营的过程中，有没有通过 AI 技术手段去驱动业务增长？

在业务场景的 AI 应用上，我们基本做到了全链路落地：智能研发、智能供应链、智能营销、智能视觉、智能商品运营、智能运营、智能人力资源、智能财务、智能客服、智能物流。

分享几个我们内部的案例，过去，森马的直播供给受制于主播排班、时间和场地，深夜时段、长尾时段没有主播愿意播，也没有预算支撑。数字人接入之后，那些原本空白的时段被重新纳入了销售体系。所以这部分的增量，不是从原有真人直播的 GMV 里切出来的，是额外多做出来的那部分。

新增一段直播时长，不再对应新增一位主播和一整套配套班组，长时段运营从 " 高追加成本 " 变成了 " 低边际成本 "。

去年，森马的数字人带来了几千万的销售增量，并且数字人的真实度很高，话术可以实时编辑，弹幕里数字人还没学到的问题，可以在知识库里补充，它下次就会了。现在优质的数字人已经进到货架电商平台公域，跟真人一样参与流量分配。

除了直播，我们还用工具混剪生成视频，可以快速铺量。以前做短视频带货，内容产出是瓶颈，现在 AI 把这个瓶颈拆掉了，可以同时跑几十条内容，让数据来筛选哪条有效。

在投流这块，我们实现了 24 小时实时出价。传统投流是人工调价，人不可能盯着数据 24 小时不睡觉，AI 可以。它实时监控投放数据，根据转化情况自动调整出价策略，在流量低谷期降价、高峰期加价，把同样的预算花在最有效的时间窗口里，投产比比去年提升了 10%。

售后环节也一样。我们搭建了自动化工作流，处理天猫、京东、唯品会等平台的改地址、换尺码、退款等问题。数字员工 7 × 24 小时运转。目前我们有 94 台数字员工，累计运行已达 12 万人 / 天，折算下来相当于 545 人一年的工作量。

还有一个很小但很典型的场景。有个客户一年投流费用 1000 多万，每个月平摊充值 100 万左右，这笔钱放在平台账户里不产生利息，是死钱。后来他们写了一个工作流，每天充值 3 万，按需补充，把资金占用降到最低，顺带提升了利息收益。

这个场景本身不大，但它说明了一件事：AI+RPA 的价值，不只是替代人力，更是发现那些 " 人根本想不到去优化 " 的隐性成本。很多企业觉得 AI 离自己很远，但其实这种小场景的工作流，解决的就是最真实的业务痛点。

三、组织保障：

AI 转型的体制支撑

1.AI 星火计划：三个关键角色

我们内部有一个叫 "AI 星火计划 "，星星之火，可以燎原。在整个 AI 落地的过程中，有三个特别重要的角色。

第一个角色是一号位

一号位一定要躬身入局，力排众议。因为推 AI 的过程中，会有 100 个人跟你说 " 这个不好用 "" 太贵了 "" 忙不过来 "。

如果一号位自己没有坚定的战略决心，十个人讲他就动摇了。一号位要做的就是在团队反馈困难，能坚持 AI 的决心。

第二个角色是 AIPM

我们在每个团队都设了一个 AIPM 的角色，这个同事是经过筛选的，有很强的 AI 学习能力，在业务中有一定的影响力。

他负责推动整个部门的 AI 业务落地：

以身作则，统筹内外资源，拉着技术开会，拉着业务的人开会，在内部做 AI 落地的共创会、案例分享会、激励落地、阶段性庆功。

第三个角色是管理者 /HRBP（人力资源业务合作伙伴）

负责组织人才、AI 人才盘点、思想建设、氛围营造、AI 牛人榜单，以及在过程中及时点赞。

有时候群里一个员工发散地想到了一个 AI 的点子，HRBP 马上就带头鼓励，氛围到位，这件事情才有可能传承下去。

2. 共识先行，三个月不夸张

组织惯性是企业 AI 落地过程中最难的部分。我们从开始启动到完成共识，大概历经了 3 个月左右的时间，一点都不夸张。

共识不仅仅是跟董事长做，包括所有业务的总经理层、所有业务的中层，甚至公司的基层，每一轮都做了好几轮共识会。

好处是什么？共识先做到位了，后面的制度保障就会很顺利。全员热情都被点燃了，后面的推进就水到渠成了。

在共识过程中，我们听到了非常多员工真实的声音：

有人说 "AI 迭代太快了，是不是不用学了？等一段时间不学，后面就可以学新的了 "。

有人说 "AI 不好用，出错率太高了。"

等等，这些不同的声音都要做共识，《孙子兵法》说，善用兵者，修道而保法，故能为胜败之政；这是一个思想统战的过程。

对于内部不同的顾虑，我们没有选择回避，做了 3 层关键的共识，从今天来看，这个是转型的重要前提。

同时，我们也服务了很多外部的客户，也有很多类似的情况，比如：

有一个客服团队的负责人，下属 100 人，他说 "AI 确实是个好趋势，但我评估了一下，这个软件有这个问题，那个软件有那个问题，我等软件成熟了再落地 "。

什么叫成熟？什么叫好？怎么应用？没有一个特别清晰的标准。他就是不知道别的企业是怎么落的、怎么用的。

还有一个店铺运营的负责人跟我说：" 我有学 AI 的时间，活都干完了。"

我问他：" 如果有一个软件需要你花两个星期学习，但它可以把你每天花 4 个小时的工作 3 分钟干完，你愿意学吗？"

他说：" 真的有吗？" 我说有，我们企业就是这么落地的。他非常震惊，说如果真的有，他愿意花两个月去学。

这些顾虑如果不去跟员工沟通，他们是不会告诉你实话的。

四、技术基建：

AI 落地的工具底座

1.AI+RPA+BI，最低成本的解决方案

有个客户问我们一年大概消耗多少的算力，我给他报了一个数字，他很诧异 " 为什么这么低？"

因为我们的解决方案不是纯 AI，而是 AI+BI+RPA 的组合方案。

我给大家讲一个管理学的经典案例。

一个肥料厂老板说流水线上有空箱子的问题，问技术专家怎么解决。

技术专家说要做一套智能分拣系统，研发要花很多钱。

一个农民说：买个大功率电风扇往那一摆，空箱子一下就被吹倒了。

很多企业的 AI 落地也是这样。我们不搞智能分拣系统，我们更像那个农民的方案：

用最小的成本来解决问题。AI 的方案会涉及到 AI 的幻觉、安全和不稳定，用影刀 RPA+AI 大模型 + 各种工具串联所有业务场景，让电脑自动化二手笔记本 24 小时运转。

2.IT 部门转型 AIBP 助力 AI 落地加速

在转型过程中，我们的 IT 部门做了调整。

IT 人员以 AIBP 的角色虚线融入到业务部门，以帮助部门的技术落地，形成 20 支战队，帮助 40 多个核心场景的突破，并且打通数据孤岛，解决知识库沉淀和数据安全问题。

同时技术团队帮我们做了一站式 AI 智能体平台，通过 API 接了主流模型和工具，帮业务解决国内外大模型账号权限、使用、场景一键封装的问题。

五、成功模型：

AI 转型的理论框架

1. 铁三角模型

AI 的变革不仅仅只是工具和技术的变革，你还得知道业务场景到底应该选什么工具，用正确的工具去做事情。

但技术不会拉开企业之间的差距，虽然短期内可能有些企业掌握更先进的工具，但从长期来看未来所有的企业都会使用 AI 的工具，就像是今天所有的人都会使用笔记本电脑办公一样。

但很多企业的误区是：老板说 " 我要推 AI"，就直接采购工具，推技术落地直接把技术一号位变成 AI 战略的指挥官，让他去落地。

我们见过太多企业走这条路，上了很多的工具，流程没有变化，最后不了了之。

为此，我们总结了一个企业 AI 转型成功的铁三角模型：技术变革 + 流程变革 + 组织变革。

一个组织的成功，一定是跨部门协同方式的成功。要有业务 IT 一号位、技术一号位、HR 一号位，三位一体共同构成企业 AI 转型的组织能力。

流程变革是中间层。用正确的业务流程做正确的事。

比如做趋势分析，是不是先看全网数据，再看竞品数据，做消费者洞察，再整理，再开品？传统原有的流程是否适合现在 AI 新的时代？

如果业务流程都没梳理清楚，流程不去做变革，很难落地。

协同的链路需要重构，这就像是一条高速公路，从两车道修成了四车道，效率大幅提升，但收费站没有变多，最终还是会卡在收费站这里

第三部分是组织变革，也是最重要的。用正确的人做事。什么是正确的人？

在 AI 时代，正确的人就是这个岗位的 AI 人才。

我们一开始也想去外面招人，但你根本招不到，你能看得上的人，你也付不起工资；能付得起工资的人，过来之后还要培养，培养熟了过两天又被挖走了。

所以我们的办法是：培养公司的现有员工，把他们变成公司的 AI 人才。因为他们更了解业务，只要补充工具认知，懂业务流程，效率会非常高。

如果今天公司要去推 AI，本质上是组织变革，要重构所有的业务流程，重构人才标准，甚至要重构很多的岗位。这不是一个技术的事，一定是一个组织作战能力的事。

2. 人机协同三种模式

一个组织的运行一定是以人为本的，人类的核心是创新思维和决策能力。在过去，人做很多枯燥执行的操作，对应的是 PDCA 循环中 D 的环节。

现在人的时间可以释放出来去做更多 PCA 的环节，做目标、计划、策略，做检查验收，做分析复盘和迭代，去创造更高的价值。

六、文化激励：

AI 转型的土壤培育

1. 文化先行

首先公司有没有好的创新土壤非常重要，我们在这个过程中鼓励员工去创新、去试错、去成长，要包容 AI 前期也会犯错。

其次，我们说文化入眼入心，在前期的时候公司里到处贴着标语，楼上、走廊里、甚至厕所里，全是 AI 相关的标语：

"AI 是挑战，更是机遇；未来已来，唯变不变；把日复一日留给 AI，把日新月异交给自己。"

我们也组织 AI 为主题的文化月，交流 AI 学习心得，举办知识技能比赛，开展各类 AI 文化活动。

另外，我们在推进过程中发现：

" 因为相信所以看见 " 更适合企业高管，靠文化价值观驱动，使命愿景号召；

但对于一线员工来说，更多的是 " 因为看见所以相信 "。

所以我们也带很多同学去实地走访很多 AI 企业，看他们是怎么样运作的、怎么样转型的，从而消除大家的顾虑。

2. 分层激励

为了加速全员 AI 应用，我们有非常多的组织形式：AI 项目组负责承上启下，统筹内部落地，尖刀营是公司的特种部队，负责攻坚克难，AI 俱乐部横向拉通各事业部同岗位族群，比如运营俱乐部，设计俱乐部，客服俱乐部等。

激励分三个部分，一个都不少：

物质激励：比如我们有森马币，内部积分体系，会用于激励 AI 案例开发者，积分可以用于兑换奖品；部门层面有下午茶，比如说我们才有一些关键场景的突破会搞小庆功；我们每年做一次 AI 人才认证，通过认证的人员在次年的调薪等方面会有一定的倾斜。

精神激励：我们请人资团队访谈了很多一线 AI 用的好的员工，把他们的事迹作为标杆人物报道；在公司层面的年度优秀个人、季度的评奖评优等方面，也增加了 AI 专项的名额和比例。

成长激励：AI 型人才在现在是高度稀缺的，他们除了关注物质和精神激励以外，也非常关注自己的 AI 能力的应用提升，以及是否有足够大的舞台一展拳脚。

所以，我们也设计了学习特权和发展通道，通过 AI 认证的人才我们会提供一些外部 AI 峰会、AI 培训的机会，新的模型工具出来，我们也优先会给到这些人才去进行使用。

同时，我们为 AI 人才也单独开设了绿色的晋升通道，降低了晋升的门槛要求，让 AI 的人才在组织内能够得到更快的晋升和发展。

除此以外，我们还搞了全员 AI 百日打卡，先完成连续 100 天应用 AI 的团队会先解锁团队基金，我们希望通过全员的百日打卡，能促进大家工作习惯的养成。同时，我们去年举办了 3 期 AI 金点子比赛，每期都有 100 多个案例涌现，这些案例在现在都起到了很好的价值和应用。

七、人才赋能：

AI 转型的能力建设

1. 把 AI 变成每个人的舒适区

很多企业的中层并不是不想学 AI，而是更喜欢待在自己的舒适区。

我们要做的，是把 AI 变成高层、中层、基层的舒适区：让他们先知道有哪些、怎么用，带着他们手把手教学，一步步地落地实验，让他们变成这个领域的专家。

AI 的推进，一方面是自下而上生长，另一方面是自上而下引领，做组织层的变革。尤其是公司的一号位、业务的一号位、小团队的一号位，一定要亲自下场，去研究、去解构、去想怎么弄。

2.AI 时代的人才能力模型

在去年一年，森马开展了高密度的培训，40 场线下培训，29 节线上课程，都是为了在短期内提升大家的应用能力。

我们希望 AI 的工具使用今天就像是 Office 软件一样，它能够作为全员的必备技能，同时除此以外更重要的是大家 AI 应用的思维。

判断力、决策力、逻辑思维、提问的能力等等，这些都会成为 AI 时代非常宝贵重要的能力和底层素质。

结语

如果今天有人问我，AI 转型最难的是什么？

我的回答是：不是技术，不是工具，不是预算。是让文化渗透到每个岗位的 DNA 里。它是企业系统能力的升级，是人和技术的共生进化。

我们希望把森马变成一个全员 AI 驱动增长型组织，一个 AI 原生组织。这条路我们走了 1000 天，现在还在走。

回头看看，当年吹过的牛，" 把森马变成一个 AI 驱动的组织 "，正在一步步实现。

接下来，笔记侠要举办《AI 十倍增长营 02 期》，地点杭州，帮助更多企业实现 AI 转型。

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