很多技術(shù)對中小企業(yè)并不友好，但AI例外,AI偏愛中小企業(yè)。

極端講AI可能是中小企業(yè)最后的機會。

我們先做個假設：自研大模型這事專門分給大模型公司了，大家都是用模型的。

在這個前提下，我們可以先出個結(jié)論：

在同樣的模型能力可得、價格趨同的條件下，勝負將由生產(chǎn)關(guān)系和技術(shù)的適配性決定。而適配過程本質(zhì)就是改造數(shù)據(jù)與流程，也就是重新塑造生產(chǎn)關(guān)系。

中小企業(yè)組織復雜度更低、鏈路更短、決策更快、IT負債更輕，所以更有機會把同一份模型能力轉(zhuǎn)化為更高的業(yè)務效率與現(xiàn)金流增量。

而之所以說是“最后的機會”，是因為一旦大企業(yè)用 AI 消除了上面這些方面的劣勢，它們的規(guī)模優(yōu)勢會重新變成“碾壓式”的。

并且因為AI的注入，它們的業(yè)務范圍會變的比過去大很多很多。

這樣一來原本很多中小企業(yè)的生存土壤就不見了，大概率被連根拔起。

智能原生和企業(yè)進化路徑參照：

一、為什么這一次不一樣：技術(shù)門檻換成了組織門檻

過往大多數(shù)技術(shù)浪潮（ERP、數(shù)據(jù)倉庫、私有化 IT）偏愛大企業(yè)，小企業(yè)做私有化大概率是不劃算的。AI 應用的門檻正好反過來了，大家干大模型估計是都干不好，那就變成了誰的基礎設施和AI需要的特征更匹配，誰能更向AI改造自己——這對中小企業(yè)反而友好：

● 鏈路短：一個老板 + 兩個骨干就能拍板，不必跨十個部門。

● 架構(gòu)輕：遺留系統(tǒng)少，集成更快。大多企業(yè)IT很薄弱，或者就基本沒整。

● 反饋短：好使不好使直接就到數(shù)上，不好使就趕緊改。

● 數(shù)據(jù)全：因為過程少關(guān)鍵數(shù)據(jù)的獲取成本低，需要補數(shù)字化的課，但真要補基本相當于新建，比改造還是容易。

可以把上面的分解到更具體的點上，然后你會發(fā)現(xiàn)大企業(yè)適配AI會是一個極其漫長的過程。

這些AI優(yōu)勢并不先天就會發(fā)揮出來，真想讓他們變成現(xiàn)實，在應用AI的時候得有更好的路線圖。

二、不要“像大企業(yè)那樣用 AI”

如果你在干的，大企業(yè)也在干，這是沒戲的。

把上述所有優(yōu)勢發(fā)揮出來的關(guān)鍵就是四個字：智能原生。

根本不是和那些大企業(yè)一樣一點點去磨每個應用點。

中小企業(yè)的正確姿勢：

1. 先重構(gòu)、后固化：以 AI 為“默認執(zhí)行體”，人只做判斷與例外；

2. 端到端自動化優(yōu)先：別只做點狀 Copilot，要做端到端（如從“線索→報價→下單→發(fā)貨→回款”全打通）；

3. 超細分深水區(qū)：在每一個“垂直 10 公里”里做穿透，模型不用最強，數(shù)據(jù)與流程理解最強；

4. 人機編隊：一名通才 + 多代理分工（檢索、生成、審核、執(zhí)行），形成“微型無人公司”。

一句話：大企業(yè)用 AI 是“潤滑劑”，中小企業(yè)用 AI 應該是“發(fā)動機”。

參見：

三、為什么說是“最后的機會”

歷史上大企業(yè)擴張到一定規(guī)模會遇到“組織復雜度的天花板”：溝通成本快速上升，邊際效益遞減。形象講有些活大公司干就不劃算了。

這樣業(yè)務就留下很多縫隙，這些縫隙里面正是各個中小企業(yè)。

舉個例子：

汽車廠如果也能同樣方式做農(nóng)機，那農(nóng)機的中小企業(yè)就不靈了。

互聯(lián)網(wǎng)公司有一陣啥都做，道理是一樣，因為他們發(fā)現(xiàn)在數(shù)字邊界里面做新東西好像不增加成本，反倒是生態(tài)能互助。

而 AI 注定改變這個情況：

● 智能體協(xié)調(diào)讓跨人/跨部門的協(xié)作成本逼近零；

● 記憶與工具調(diào)用讓重復勞動邊際成本逼近零；

● 監(jiān)控與可解釋讓失誤代價可量化、可收斂。

這意味著，一旦大企業(yè)把 AI 充分“嵌入流程”，它們的規(guī)模優(yōu)勢會延展到過去所不能延展的領域，回到“規(guī)模更大→單位成本更低→價格更兇→市場更集中”的正反饋。

形象講，傳統(tǒng)企業(yè)也會變成互聯(lián)網(wǎng)大廠。

因此說中小企業(yè)而言，這是最后的窗口：

● 要么先于大企業(yè)在細分賽道完成“智能原生化”，靠速度與洞察形成局部壟斷；

● 要么等大企業(yè)也打掉組織摩擦后，憑借渠道與資本把你“溫水煮青蛙”。

特別是供應鏈中間環(huán)節(jié)：如果你的價值主要是信息撮合、手工對接、低附加值加工——AI+自動化+平臺會按分鐘吞噬你的空間。

你很難“比 AI 更快、更穩(wěn)、更便宜”。

（這樣一種企業(yè)，邊界會擴的史無前例的大）

四、應用圖譜：中小企業(yè)的“差異化用法”

真用AI本質(zhì)就是要做端到端的自動化：

● 要用 AI 做端到端自動化（E2E）、要深耕單一垂直的知識與流程。

從整體或者某個部分都可以，看自己的實力了。

做整體就需要考慮好三層問題：

1. 智能中樞：企業(yè)知識庫 + 工具接入（財務、CRM、ERP、物流 API）；

2. 流程編排：多代理分工（檢索→生成→校對→執(zhí)行→回寫），SLA/權(quán)限/審計內(nèi)建；

3. 業(yè)務終端：面向銷售/運營/財務的“就地 Copilot”，以及對外客戶界面（商城、客服、報價器）。

這其實挺難的，理解和駕馭程度不夠，有點挑戰(zhàn)。

部分的話就選潛在高回報場景（先打個樣）

1. 獲客與轉(zhuǎn)化：線索評分、個性化話術(shù)、自動報價/合同生成、跟單回訪；

2. 報價-下單-回款：多代理自動拉齊庫存/工藝/成本，秒級出價，回款催收全自動；

3. 客服與交付：基于企業(yè)知識的 24/7 一線 + 升級策略 + 質(zhì)量抽檢；

4. 采購-補貨：需求預測、自動比價、對賬與發(fā)票校驗；

5. 財務自動化：記賬、對賬、票稅合規(guī)、一鍵月結(jié)，經(jīng)營報表晝夜更新。

不管做那個，關(guān)鍵都不是做，而是度量。這事基本不可能畢其功于一役，肯定是個漸進的過程。

常用的指標比如：

1. 自動化覆蓋率（AAR）：核心流程中完全自動執(zhí)行的占比（≥60% 才算進入“無人化”臨界）。

2. 單位訂單服務成本（CTS）：含獲客、客服、履約的人力與工具成本 / 訂單數(shù)。

3. 一次性解決率（FCR）：無需二次交互的工單占比。

4. 人均 GMV/人均毛利：AI 介入后，每人“智力產(chǎn)出”的躍遷幅度。

5. ... ...

這時候確實要記得不可度量就不可改善，AI就沒有形式主義么...

五、一種落地路線圖（示例）

0–30 天：試點

● 選 1–2 條錢味最濃的流程（如客服閉環(huán)）；

● 建“最小可用數(shù)據(jù)集”（事件流+標簽+知識文檔），先接入外部模型與常用工具；

● 小范圍上生產(chǎn)，人工復核、自動回寫。

31–90 天：端到端自動化

● 拓展到 3–5 個場景，形成多代理編排；

● 把 KPI 掛鉤到 AAR、FCR等周迭代、月復盤；

● 治理“數(shù)據(jù)即資產(chǎn)”：口徑統(tǒng)一、審計日志、權(quán)限體系。

91–180 天：組織重構(gòu)

● 把 AI 從“工具”升格為“默認執(zhí)行體”：人只做決策與例外；

● 調(diào)整崗位描述與績效合約：崗位=“人機合奏”的職責集合；

● 關(guān)注AI在復雜環(huán)境變化下的適應性。如果環(huán)境一變，系統(tǒng)就不好用了，那其實沒做好，系統(tǒng)也不是智能原生的。

六、特別提醒

如果你的價值大部分來自信息撮合、人工對接、簡單加工，AI+自動化+平臺會在交易撮合、定價、排產(chǎn)、對賬、物流各環(huán)節(jié)把你“機器化”。要活下去，額外至少做三件事：

1. 把“最后一公里的復雜性”抓在手里：非標定制、快速打樣、小批量多頻次；

2. 把“履約”變成品牌資產(chǎn)：時效、質(zhì)量、可追溯與索賠承諾，沉淀為數(shù)據(jù)憑證；

3. 把“客戶知識”產(chǎn)品化：讓你的系統(tǒng)比客戶更懂客戶（行業(yè)詞表、工藝庫、價格曲線、風險畫像）。

否則大家都這樣，就紅海了，十分可能徹底賺不到錢。

如果你是成長期，并且牽涉線下，資源也不太夠，也沒合適的人，那不妨先把業(yè)務做起來。中間就那個工具好用哪個，然后再琢磨智能原生。

否則很容易把自己做死。工具可以好用就用，智能原生不行的，先響起警告好些。

七、小結(jié)：為什么說“最后”

當大家都用同樣的模型，差距只剩兩件事：

1. 你能不能把數(shù)據(jù)與流程的摩擦力降到最低；

2. 你敢不敢用 AI 去重構(gòu)業(yè)務形態(tài)，而不是給舊流程拋光。

這就是“最后的機會”：

● 你若先一步把組織變“智能原生”，就能在細分市場建立小而狠的壟斷；

● 你若猶豫，等大企業(yè)也用 AI 把復雜度打平，規(guī)模優(yōu)勢將卷土重來——屆時，不是大吃小，而是“快吃慢、智吃笨”。

● 尤其處于供應鏈上的中小企業(yè)：如果你只是人力與信息的傳遞，AI 會做得比你好。唯一的活路，是先用 AI 把“你獨有的現(xiàn)場經(jīng)驗、客戶關(guān)系與履約能力”編碼進系統(tǒng)，變成別人復制不了的智能資產(chǎn)，然后擴張點別的出來。如果你是做智能客服的，然后智能客服變成了大模型加配置，怎么可能還能賺到錢。

最后想說的是：

別像大企業(yè)那樣用 AI。要差分。

我估計大企業(yè)把AI當潤滑劑還會持續(xù)很長一段時間，那就要盡快把 AI 當發(fā)動機，關(guān)注智能原生，關(guān)注無人公司。

錯過這一次，可能真的沒有下一次了。