AI的第一要义是有用
作者：微信文章AI很火。
DeepSeek、ChatGPT、Sora、Copilot……一个个新名词不断冲击着我们的认知，让我们一边惊叹技术的进步，一边又困惑：我们到底该不该、怎么在企业中用好AI？
对企业来说，AI的第一要义是“有用”。
不为潮流所动，要为价值所用
不少企业在引入AI时，陷入了一个误区：别人用，我们也得用。不用好像就落伍了。但实际操作中却发现，买了系统、做了培训、开了大会，AI真正落地的场景却寥寥无几。员工不会用、不愿用，甚至产生抵触情绪。
为什么？因为AI没有“有用”。
任何技术，只有当它能解决实际问题，提升效率、降低成本或创造价值时，它才是有用的，也才值得被引入和推广。反之，如果只是为了追潮流，那AI就成了华而不实的摆设，甚至可能带来新的风险和成本。
明确“使用场景”是第一步
所谓“使用场景”，就是AI要用在哪？解决什么问题？谁来用？怎么用？
举个例子：
如果你是做内容营销的公司，AI可以帮你初步生成文案、起标题、找灵感。
如果你是制造业企业，AI可以用于文档解读、图纸优化、生产预测、质量监测、设备维护预警。
如果你是做客服服务的公司，AI客服可以24小时在线，帮你处理80%的常见问题。
每个行业、每个部门的需求都不一样，找准适合的“点”比什么都重要。
设定“使用边界”是必要的第二步
AI不是万能的，它没有常识，也不具备人类的价值判断能力。比如：
把所有客户信息交给AI处理，是否符合数据隐私要求？
让AI全权起草对外合同，是否有法律风险？
依赖AI做员工考核，是否缺乏人性与公平？
所以，在用AI之前，企业必须划清边界——哪些可以交给AI做，哪些必须保留人来判断。比如可以规定：AI生成的内容必须由人复审、敏感数据不能上传AI平台、关键决策仍由人类负责人把关等等。
AI不是替代人，而是增强人。边界划得好，才能放得开、用得稳。
建立监测与反馈机制，确保持续改进
AI系统上线后，不能就此“打包放一边”，需要持续跟踪它的实际效果。
设定关键指标（KPI）：根据业务目标，给AI应用的表现定量考核标准，比如客服机器人平均响应时长、文案生成命中率、生产预警准确率等。
定期数据回顾：安排专人或团队，定期收集AI产出的数据和用户反馈，分析偏差和不足，判断哪些功能表现良好，哪些需要优化。
快速迭代优化：根据监测数据，及时调整模型参数、更新训练数据、优化流程；对效果不佳的场景，要敢于下线或重做。
闭环反馈机制：让最终使用者（如业务部门或一线员工）随时提出使用体验和改进建议，形成从“使用”到“改进”的完整闭环。
有了这样的监测与反馈，AI才能真正贴合业务、不断进化，持续为企业创造价值。
最后，回到原点
AI再智能，也要为“有用”服务。无用的AI是负担，有用的AI才是资产。
所以，企业用AI，最核心的不是“用上了没”，而是“有没有用”。
站在业务需求出发，找准场景、设定边界、建立监测反馈，AI才能真正成为企业的加速器，而不是绊脚石。AI从“会做”变成“会帮”，才能为我们创造源源不断的生产力红利。
有用的AI，才是最值得投入的AI。
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