客户坐下来第一句就问，AI 到底能不能真提效？我说能，但要用对地方。用错地方，AI 就是个花架子。我们做了两年，哪些好使哪些不好使，心里有数。
AI 用在哪几件事上
我们给客户做的 AI 工具，集中在三类活上：整理和归类、生成初稿，还有重复的问答。这三类活有个共同点：规则清楚、量大，以及人做起来枯燥。
比如把一堆客户咨询自动归类。把一段录音整理成文字纪要，把常被问的问题做成自动回复。这几件事 AI 做得比人快，也比人稳。
还有一类是辅助决策。AI 给建议，人来拍板。这个用法安全，也实用，不用怕它乱来。
提效 300% 是怎么来的
这个数字不是拍脑袋来的，是算出来的。同一件事，原来人工花多少时间，用了工具之后花多少时间，两个数一比就是提效倍数。
我们做过一个客服辅助工具。原来整理一周的咨询记录要一天，用了工具之后两三个小时能完成。这类提效是实打实的。
这里说清楚，300% 是我们团队平均下来的数字。有的场景提升更多，有的提升有限，不能拿一个数字套所有情况。
哪些活不适合交给 AI
涉及判断和责任的活，别交给 AI。它给的结果看着像模像样，错起来也像模像样，客户分辨不出来。
比如合同条款的最终确认、财务的最终核算，再加上客户的重大承诺，这些必须有人把关。AI 可以做初稿，但不能做终审。
还有一类是数据敏感的活。客户资料、财务数据这类，用 AI 处理之前要确认数据放在哪里。别为了解决一个小问题把数据交出去。
还有一件事容易被忽略：用 AI 的人得会判断。工具给的结果是不是靠谱，需要有人能一眼看出来。培养这个判断力，比买工具更难，也更值。
AI 工具上最容易搞混的几处
做个 AI 工具要多少钱
看复杂度。简单的归类、生成类工具，几千到几万能做。要接内部系统、要处理大量数据的按需求评估。
提效能保证吗
能测。选一个具体的活，用工具和不用工具各跑一遍，时间一比就知道，不用听谁保证。
AI 会不会出错
会，所以要有人把关。把它当助手用，不当决策者用，风险就小。
这话常斌不是第一次讲：先找一个具体的活试一遍，有效再往外扩。
先找一个具体的活试
我的建议是别一上来就做平台，挑一件你最烦的重复劳动，用工具跑一遍。一个活省下的时间，你就知道 AI 值不值得投入。
信服无限做 AI 工具这块，习惯先做小样验证再铺开。排期之前，告诉我你每天最花时间的重复工作是什么。