一
比如在一个业务问题上，词库和广告数据的打标和判断/每日销售和广告数据的监控，这其实背后有一套完整的组织性的流程和规则。
而我们通过对这些规则和流程进行梳理 (信息来源于哪里、规则要考虑什么指标、组织间信息的传递顺序等等），对其中出现的低效问题进行判断（比如重复性工作、同步消息的不及时等等），然后使用自动化进行去构建新的信息和操作网络（API/MCP/CLI/推送....)
而在这些规则之前，是对问题的精准识别和判断——
“我的业务到底卡在哪？”
“这个流程为什么效率低？”
“为什么团队协作乱？”
“为什么内容转化差？”
“为什么数据没人看？”
“为什么老板想要的结果落不了地？”
这些都是问题，或者说是被追问之后的需求。有了需求，我们才能运用AI去解决，让答案在一个个组织内部呈现。
所以，商业里有句话：顾客买的不是钻头。顾客买的是墙上的洞。甚至再往后：顾客买的也不是洞。而是挂在墙上的那张全家福——AI的快速发展让许多工具的使用门槛大大降低。但是，客户的全家福又挂在哪里呢？
所以，商业世界里真正值钱的，往往不是“技术最强”，而是“最接近问题”。
——所以你会追问，问题有什么呢？这就同时涉及到两方面，业务问题和组织问题。
listing写的好不好，词库搭的到不到位，每个广告用什么规则，这是业务问题；
团队协作效率低，信息传达滞后，或者信息轰炸，这是组织问题。而AI是解决方案之一，永远要赋能客户所要购买的结果。
二
以及，我还有一点很想分享，我发现来深圳的这些时间潜移默化培养了我对商业的认知。
以前我观察的是：“亚马逊运营怎么工作。”而现在我观察的是：“一个组织如何工作”。在这其中，我开始发现，一切电商的销售，其实都是从产品的开发-采购-物流到销售端的曝光-点击/询盘-转化-复购。我们日常不断进行的训练，其实是努力提升每一环节的效率。
在公司层面，每一个环节被拆成一小块交给专人负责。所以除了业务层面，组织层面：如何协作，如何管理和激励，如何沟通，如何设计系统和一个结构，这些同样很重要（我总结为：信息-规则-动作）。
而这些，我在不同的公司中会听到各种员工的声音，也会接触到不同的组织管理规则和激励设计，并且作为员工会有切身的感受。
三
AI让更多事务可以被重构，这种技术真正改变的，不是工具本身，而是组织结构、协作方式、决策方式。
以前也许部门需要有某些岗位，需要面对面的处理和交流，需要审批；之后可能在规则、结构标准的情况下，信息无需再通过一个个环节就能在组织内实现自由流动。
而在AI和过往组织相融合的过程中，有可能出现各种问题：人、利益、情绪、认知——在这一点上，我略有接触，但也只是管中窥豹。
我看网上有很多人在AI+工作流的时代发出重视业务的呼吁，这个方向是正确的，但屏幕前的你不觉得很兴奋吗？
AI对组织的建构本质是一种创造：通过观察原有组织如何运转，去设置更优路径，提高“信息-判断-动作”流程的效率，并且可以在结果中显现。
以及，千百年里人类的追问总是指向那些永恒的问题，但江山各有人才出，每代人都有他们自己的声音。追求是永恒的，重要的是我们如何去诠释、解构然后重构它。那现在，不就是最好的时候吗？