案例 18 · 生物科技经营与销售

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很多人觉得一家上市公司，还是生物科技企业，数字化程度应该已经比较高。真正走进
去才发现，业务领先和数字化领先完全是两回事，销售数据散落在不同系统和个人手
里，IT团队也没有足够的人力承接AI转型。这种情况下直接上大模型，很容易变成一次
性的演示。
所以我们的做法是接受现实，不跳过信息化和数据化，该补CRM就补CRM，该把销售数
据先汇总就先汇总，该建数仓就建数仓。AI转型的第一步，往往发生在AI之前。
第二个挑战，是数据治理难，需要分阶段补底子。
销售数据来源杂，口径不一致，历史数据质量参差，要真正汇总成数仓并不轻松，等于
要一边清理历史数据，一边重建业务流程。我们的办法是分阶段推进，先把最关键的数
据跑通，再逐步把其他数据接进来，边接入边治理。
第三个挑战，是销售团队对AI的恐惧。
这是后来我在企业AI项目里特别看重的问题。把一个AI工具直接扔给业务人员，他们第
一反应往往是这东西是不是要替代我、公司是不是准备裁员。
所以后来做项目，尤其是高层认知对齐时，我第一个建议就是不要一上来把AI和裁员绑
在一起，高层先明确为什么做AI，再跟中层讲清楚AI上线以后给部门带来什么收益、岗
位怎么调整、职责怎么变。如果只是工具变了，绩效考核、岗位职责和产出要求完全没
变，很容易出现工具做出来了却没人愿意用。
我们的解决方式，是把AI放回整个工作流程里，讨论哪些工作交给AI以后，人可以做更
高价值的事。这时候员工对AI的理解就完全不同了，它从“可能抢我工作的东西”，变成
了“帮我减少低价值工作的工具”。FDE和单纯技术实施的区别就在这里，我们除了让技
术上线，还要让新的工作方式成立。
Q6：根据你的经验，我们怎么才能更好地把AI部署到实际业务中？
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