一方面，每天都在做业务调研、客户培训等重复性工作，价值不大，但又无法摆脱；另一方面，AI发展如火如荼，但是自己却没有机会参与。
很多人都在说，AI时代，实施顾问正迎来最好的机会，因为他们懂业务，又善于沟通，是FDE的最佳人选。
但是在我看来，恰恰相反：对于很多实施顾问来说，随着AI在企业渗透率的提升，他们最危险的时候反而到了。
为什么这么说呢？
首先，实施顾问的“懂业务”和FDE的“懂业务”，其实差异很大。
我曾经和一位SaaS公司的CEO聊起Agent的交付。他们的Agent产品卖得很火爆，但交付一直是个大难题。
最早，他们也是由实施顾问负责Agent交付，但是效果很差。因为Agent交付涉及大量业务SOP、业务策略的梳理，大多数实施顾问可能懂业务术语和业务流程，但对于业务SOP和业务策略，往往认识肤浅。
举个例子，实施顾问可能知道什么是商机，商机有哪些字段，以及商机判定合格了才能推送给销售。但是：优质商机的具体判断标准是什么？如何让Agent从一堆质量参差不齐的线索中，筛选出值得优先跟进的商机？他们往往是一头雾水。
而这恰恰才是AI原生CRM最需要的业务规则和判断依据。
后来，这位CEO不得不用专业的咨询顾问来负责Agent的交付。
你看，这批实施顾问已经拿到了AI项目的机会，但他们恰恰卡在了自己最引以为傲的“懂业务”。
你可能会说：符合这个标准的FDE太少了，实施顾问虽然也不符合标准，但是他们对业务的理解还是有一定深度的。
我不这么认为。
我自己就是实施顾问出身，在Oracle公司负责过实施项目，也在互联网公司负责过IT中心，我敢说：我接触的90%的实施顾问都是“原型仔”，包括很多大厂实施顾问。
他们会问用户想要什么表单、需要哪些字段，但却很少会问：这些功能服务于什么业务KPI？如果要提升业务KPI，在策略、制度等方面要做哪些改进？
这些问题，对于大多数传统软件项目可能并不必要，但对于结果导向的Agent来说，反而才是最关键的问题。
更重要的是，为什么实施顾问很少深究这些问题？并不是他们不够聪明，也不是不够努力，而是“实施顾问”这个岗位就要求他们浅尝辄止。
为什么这么说？因为交付项目最重要的KPI一般是2个：成本和回款。
而如何才能同时实现这2个KPI？即在最低成本的条件下，让客户愿意付款？关键就是“60分交付”：刚好满足合同的要求，让客户没有拒绝付款的理由，与此同时也尽可能避免不必要的方案和开发。
一位大厂实施顾问曾经给我抱怨：客户明明提了一个合理的需求，但是因为标准产品不支持，二次开发成本又太高，领导就要求他想尽一切办法说服客户放弃需求，接受一个很鸡肋的所谓“变通方案”。
在这样的环境下成长起来的实施顾问，根本没有多余的精力去思考业务的本质，他们唯一的想法就是，如何用最低的成本，尽快应付掉客户的需求。
这就导致很多10年+经验的老顾问，他们真正的强项在于熟练的应付客户需求。但在专业能力上，其实只是把1年的经验，重复了10次。性价比远不如3～5年的年轻顾问。
但问题是，随着AI的发展，越来越多系统配置的任务可以交给AI，或者让AI辅助。
比如，以前遇到一个系统报错，老顾问可以更快找到解决方案，现在有了AI，新顾问也可以很快找到解决方案。以前要配置一个复杂流程，老顾问可以很快想到配置方法，现在有了AI，新顾问也可以很快找到答案。
SAP已经推出了Joule for Consultants，你可以把它理解成一个掌握大量SAP官方知识、最佳实践的SAP专家。根据SAP官方介绍，Joule for Consultants可将项目交付速度最高提升14%。
而这也必然会成为整个软件行业的趋势。
这就引出了一个问题：如果一个老顾问比年轻顾问贵出来的部分，正在被AI抹平，企业为什么还要为老顾问支付溢价？
这就是实施顾问最大的危机。
那实施顾问该怎么办呢？
我觉得首先还是老生常谈的，一定要倒逼自己多问几个为什么。
当拿到客户需求的时候，一定要刻意问自己：客户为什么要提这个需求？他提的需求，真的能解决业务问题吗？如果不能，关键点到底是什么？
但是这还不够。
很多时候，实施顾问不是不想进步，而是缺乏一个可以进步的环境。
就拿前面的大厂顾问来说：他负责的项目很多，但客户规模普遍不大，业务不够复杂，这就让他每天陷入重复性的工作，根本没有思考和进步的空间。
在这种情况下，就非常建议大家跳槽了。
有2个跳槽方向：一是跳槽做产品经理，但是要找那种需要做需求判断、贴近业务一线的岗位。而不是从一个原型仔岗位，又跳槽到另一个原型仔岗位。
另一个方向是去大甲方，寻找能够接触复杂业务、贴近业务一线的岗位。
跳槽不一定要去更大的公司，但一定要找一个能让你摆脱“原型仔”的环境。因为在正确的环境里，就算你自己不主动思考，工作也会逼着你思考。
在AI时代，真正难的不是技术，因为技术门槛会越来越低，相关的平台设施也会越来越完善。真正难的，是把企业的业务数据、业务规则和业务策略梳理清楚，让AI能够完成复杂业务，甚至拿到业务结果。
所以，AI来了，但实施顾问真正应该担心的，不是没有AI项目的机会——未来所有软件都是AI软件，实施顾问接触AI项目的机会也会越来越多。
真正应该担心的，是机会来了，我们才发现：过去多年最引以为傲的系统经验，已经变得毫无价值。
这才是实施顾问最危险的时候。
