识别真需求

本周组织AI小组进行了半年的业务盘点，梳理了下半年的业务方向和关键评估要素。

上半年AI小组在工具、工作流和AI产品方面产出了不少的结果，在组织小组进行盘点的时候拉了两个极端，我们不保留5、6分评分，通过极端打分0-2分，8-10分的方式，把业务进行归类和讨论。

客服类、提示词类的工作流和产品分值最高，而技术、工具类的分值最低。能够看得出来，有些技术本身没有太大价值，需要被别人拿走，集成到自身的工作流或者业务场景中才能生效，而有些AI工具则完全达不到效果，更核心的原因是没有对需求进行证明。

得出的第一阶段结论： 技术要持续沿着行业业务进行积累，为的是有朝一日在行业提效上有用； 对业务熟悉度的要求，决定团队需要持续的跨部门和跨职能学习，培养用户视角； 产品思维需要纳入日常积累，要能专业的理解和推动需求落地。

在逐项复盘业务后，更明确的问题是，我们对于技术的判断没问题，对于需求的审视是有问题的。

表层原因是因为AI破冰初期，需要有结果产出，所有需求过来都先收着做，至少会有个结果，是在术的层面上发力。

由此带来的问题就是，表面上数量爆发，每周上新；长期来看，做10件价值1-2分的结果，不如1件价值8-10分的结果，所以最关键的步骤永远是第一步，甄别需求。

最终回归真需求的证明，默认视作伪需求，只有被证明后，才进行推进，判断要素：

业务目标 业务目标需要拆解成清晰的，可以一眼识别和判断的关键结果，是基于关键结果来实现，而不是基于产出来判断是否符合用户心里的画面，要把心中画像展示出话来。 业务价值 业务要有切实投入人力开拓、优化或重构的必要性，能够量化投入的人天以及能节约的人天数，人天数的背后是对应工种的用人成本； 业务特性 是否满足流程固定、过程重复，可反复执行的特性，在这三个维度里，发挥效能中心的特性，自动化一切。

事情是永远做不完的，我们是效能中心，不是效率中心。效能的意义是持续甄别和做减法，选择最重要的事情去做，效率才是压榨时间和自动化，把所有固定重复的流程用各种技术、工具和方案替代人工。