01.
把“老员工的经验”打包进AI，
让新员工7天顶一个月
第一个案例是东呈集团的AI应用。东呈集团大家可能听说过，它是中国排名靠前的酒店连锁集团。
为什么酒店工作看似简单，却特别难带新人？
因为酒店95%的时间都在重复标准流程，但真正拉开服务品质的，是那5%的“意外情况”：
半夜客人醉酒闹事、客人态度特别恶劣百般刁难、突然有人晕倒、孩子发烧、行李箱丢了、房间漏水……
没有经验的新员工，遇到这种场景很容易懵逼，也很容易让事情往不好的方向转化。
东呈集团所做的事情，是把过去大量的这类“棘手案例”全部收集起来，然后训练一个AI Agent（智能体），专门扮演“难缠的客人”和“意外的情况”。
新员工培训时，不仅是看PPT、听课、看视频，更重要的是直接跟这个AI一对一演练。
AI可以瞬间变成一个破口大骂、要求退房的暴躁客人、一个半夜说孩子高烧要看医生的焦急家长、一个故意找茬、拍桌子要投诉的“职业差评师”。
总之AI会把过去曾经出现过的各种麻烦事情随机再现，将难题抛给新员工。而新员工则必须实时应对：安抚、解释、解决、补救。
利用这样的方法，东呈集团大幅度降低了新员工培训成本，更大幅度提升了新员工的“战斗能力”。
02.
用AI去做真正的用户产品创新，
而不只是设计个外包装
最后一个案例来自耐克。
耐克是一家非常喜欢在数字化做投入和创新的企业，它一直在做相关的创新。这一次的创新利用了AI，用在产品设计上。
在这个案例中，Nike跟一些奥运选手去做合作，在他们的跑鞋中间放上一些传感器，这些传感器会不断收集运动员在穿这个鞋进行运动的时候相关的脚和鞋的数据。
拿到这些数据之后，Nike会让AI分析这些数据。基于这些数据，AI能够告诉Nike，跑鞋产品中有哪些“不够配合”运动员的地方。
这个就是比较典型的把AI和传感器结合起来，去针对用户的真实反馈。这个反馈都不是感性的说我穿这鞋舒不舒服，而是直接就是客观的数据。
定量地去反馈这个鞋、这个产品到底怎么样，然后AI就可以基于这些反馈不断帮助产品的迭代。
这也是一个比较典型的基于用户的需求去优化产品，从而能够达成产品更高满意度的一个AI实际应用案例。
如果您遇到消费AI方面的问题与困惑，欢迎各位与我们一起学习交流！
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