先说结论，AI业务落地隐性知识显性化会爆出一个需求量巨大的岗位。这个趋势已经非常明显了，怎么帮企业把AI和真实的业务场景牢牢的结合在一起，实现真正的降本增效？今年年初以来，各种头部大模型的产品是铺天盖地，技术底层在某种程度上来讲代差已经不断缩小或趋于比较明显的同档位水平。但现在越来越多的人发现了一个最明显的痛点，那就是大家都已经知道AI是能够提效的，但是真的在自己公司小试一下的时候，却很少有用得心应手的。
原因其实很简单，每一家公司内部流程上下游的一个决策链路，资源调配这些环节都是不一样的。你用一个通用的工具套进自己的业务里面，或者只是套个壳，大概率就只能得到一个通用的结果。
落到实处，那真正的卡点在哪呢？其实有一些信息，它是你多年积累的行业经验，你们团队约定俗成的习惯，以及你公司里的那些隐性信息，需要像庖丁解牛一样，把这些知识整理成明确的角色、流程、规则和工具，然后再分层给它。否则后面写再多的提示词，搭再贵的系统全都是0。
今年也注定是全行业通用AI疯狂试错，疯狂踩坑的一年。等老板们交过了学费，发现根本跑不通自家复杂业务的时候，也并没有带来实际的增长和产出。但到了明年，那些真正能帮企业做AI智能化业务改造，基于业务和场景做出范式，把AI和真实场景然后结合在一起的人，会成为很抢手的人。
那什么样的人能做这件事儿呢？你会发现在这个真正落地的过程中，AI技术本身其实只占了三层不到，而对业务的深刻理解和重塑并能够准确梳理成范式或SOP占了七成以上。不管你现在是产品经理、解决方案专家，还是想做超级个体的业务骨干，谁能率先掌握这种把隐性知识显性化，利用AI重塑业务流的能力，谁就踏上了下一个红利周期的通道。
最后，做一个清醒的人，而非人云亦云！得出一些结论，使用AI需要做好决策，流程，规则，工具（专业能力）这样才能放大专业能力而非取代专业能力。而AI最大的市场，其实不是AI技术赛道，而是AI管理咨询、管理赋能赛道。它是AI技术和企业管理的结合，需要跨界运营，它需要基于场景和范式，先用一支扎实的团队把一个行业极度深耕，复杂的数据要大量调试，最后出来第一版通用模型，然后再由团队持续一到两年模块化增容数据库，同时给不同工作流以自动生成数据的能力。这样一个行业就可以通吃，然后再吸纳更多行业的人才，如法炮制。
202605212108.lait
