在当今快速发展的AI时代，领先企业正通过巧妙地将人工智能融入日常运营中获得显著优势。基于播客对话内容，这篇文章梳理了七家前进企业的实战经验，揭示了AI应用的核心要点，帮助企业在这场技术变革中占得先机。

AI应用的三大核心领域

从顶级企业的实践来看，AI主要在三个方面展现出强大价值：

提升员工能力 - 赋能员工完成更复杂、更有价值的工作

自动化重复性工作 - 解放人力资源，提高整体效率

产品创新与客户体验提升 - 创造更个性化、更优质的服务体验

七大关键经验详解

1. 从严谨评估开始，建立信任基础

成功的AI应用不仅仅是测试技术，而是建立一套系统化的评估流程，针对具体应用场景设立明确的基准来衡量AI模型的实际表现。

以摩根士丹利为例，他们对AI在语言翻译、信息摘要等功能上进行了严格测试，并将AI输出与资深顾问的反馈进行细致比较。这种严谨方法建立了实打实的信任，使得98%的顾问每天都积极使用AI工具，公司文件访问率也从28%跃升至88%，顾问们因此能节省时间，更专注于客户关系维护。

2. 深度嵌入产品服务，创造真正价值

要让AI产生实质性业务价值，必须将其深度嵌入到产品或服务中。

全球最大招聘网站Indeed利用GPT-4o mini不仅推荐工作岗位，更进一步让AI向求职者解释为什么特定职位适合他们，提供高度个性化的体验。这种创新方法使职位申请开始率提高了20%，候选人成功率提升了13%。通过与OpenAI合作优化，他们在保持效果的同时将token使用量减少了60%，实现了成本与效率的双重优化。

3. 现在开始行动，持续投入享受复利

在AI应用方面，时机至关重要，早期投入能带来指数级回报。

支付和购物平台Klarna的AI客服助手就是成功典范。仅几个月内，该助手已处理三分之二的客服对话，相当于几百名人工客服的工作量，将问题解决时间从11分钟压缩至2分钟，预计带来4000万美元的利润提升。值得注意的是，Klarna有90%的员工在日常工作中使用AI，这种全员参与的模式大大加速了组织的创新和优化速度，形成真正的"AI复利效应"。

4. 定制微调模型，让AI理解业务

通用大模型虽然强大，但就像现成西装不一定完全合身，需要"量体裁衣"。

家居零售商Lowe's通过使用自身独有的产品目录、内部术语和品牌风格来微调OpenAI模型，使其更好地处理不一致的产品信息。这一举措使产品标签准确性提高了20%，错误发现能力提升了60%，直接改善了其电商平台的搜索效果。定制让AI能够"说行话、干行内事"，效果显著提升。

5. 赋权一线专家，释放创新潜能

AI工具应交到最懂业务的一线专家手中，才能发挥最大价值。

全球银行BBVA在合规框架下部署ChatGPT企业版并鼓励员工自主探索应用方式。仅5个月内，员工自发创建了超过2900个定制化GPT应用（针对特定任务的小型AI助手），使许多原本需要数周的项目缩短至数小时即可完成。具体应用包括信贷风险团队加速信用评估、法律团队每年处理4万个合规问题、客服团队自动分析客户满意度等，彻底点燃了员工创造力。

6. 为开发者铺平道路，加速创新

解决开发瓶颈是AI规模化应用的关键。

拉美电商和金融科技巨头Mercado Libre面对17,000名开发者的统一协作挑战，与OpenAI合作开发了内部平台Verdi。该平台整合了语言模型、API和安全规范，提供统一接口，让开发者无需从零开始。这一举措使产品编目效率提升了100倍，欺诈检测准确率接近99%，并实现了定制化产品描述和评论摘要等功能。良好的开发工具为创新加速提供了坚实基础。

7. 设定大胆自动化目标，持续优化

成功企业不满足于现状，始终保持"敢想敢做"的心态。

OpenAI自身也构建了一个内部自动化平台，专门处理支持团队的重复性工作，包括辅助生成邮件回复和自动触发后续操作等。该平台每月处理几十万个任务，将员工从繁琐事务中解放出来，使他们能够专注于更具挑战性和价值的工作。关键在于主动寻找可自动化流程，设定较高目标，并不断优化。

成功实践的核心思维

贯穿这些成功经验的核心是一种开放和实验的心态。领先企业通常通过严谨评估和快速迭代来稳步推进AI应用，优先从高回报、相对容易实现的场景入手，逐步扩展到更复杂领域。

这种方法最终能带来全方位的好处：流程更高效、客户体验更个性化、员工从重复劳动中解放出来去做更有成就感的工作，创造多赢局面。

行动建议

无论你处于哪个行业或面临什么挑战，不妨从今天开始思考：在你的工作中，有哪些小的、可快速迭代的AI应用点可能为你带来最大的初始价值？从小处着手，稳步前进，你也可以成为AI应用的领先者。