应届生仅入职一个半月，就做出了1.5万美元的业绩。不用领导带，不用前辈教，靠的竟然是一套AI系统。
资深AI使用商家徐祖伟告诉派代，他的公司现在直接绕过了电商主管这个岗：“这种岗位普遍很贵，而且能不能解决我的问题，都需要花很大的金钱成本和时间成本去试。”
因此，在AI浪潮袭来以后，他尝试用AI搓了一个工作台，用于捕捉业务员日常的聊天记录，并基于脚本进行分析、打分。
在拿到这些评分结果以后，HRBP会人工进行整理，并对针对业务表现差的业务员进行约谈、确定原因，再进行定向培养。
徐祖伟表示，在这套逻辑下，他们人才培养筛选和培养的效率很高，上一批应届生一共招了7个人，最终只留下了2个人，而决定这批人去留，他很大程度上参考了AI的建议。
虽然这个故事听起来很残酷，用AI去淘汰员工，实则徐祖伟其实很清醒：“人是会带主观偏好的，AI会更冷静，只要把标准、界限、尺子做好，AI完全可以替代人去作评价工作。”
用AI去评价新人、培养新人，这个逻辑到底靠谱么？这种工作台搓起来到底难不难？成本高不高？在与徐祖伟的对话中，派代找到了一些答案。
不是不想用新人
而是培养成本太高
培养新人最累的，往往不是解疑答惑的过程，而是找不到问题出在哪。
徐祖伟的生意主要是印刷包装，内销和外贸的生意都有在做，其中外贸业务主要通过阿里国际站展开，而AI工作台主要围绕的也是外贸生意。
目前徐祖伟的公司每天大约能进100条客资，由于数量比较多，且成交周期较长，因此需要培养大量业务员。
可对于一些迟迟不开单的新人，他有些时候会很无力：到底是对业务的理解有问题？还是沟通细节上出了问题？
让实习生自己去复盘评价，沟通效率往往会很低，而如果要亲自去教，就得先把这100多份聊天记录看完，太耗费时间。
徐祖伟跟派代算了笔帐：“1个人沟通16分钟，7个人就要近俩小时，我平常根本没那么多时间，投入回报比太低了，市面上去招个主管，最起码也得12k起，贵的能到20k，一年十几二十万花出去，这笔钱能不能匹配产值？其实很难量化。”
正是基于这种困境，在接触了AI以后，他便下定了决心——结合公司的情况，手搓一个评价工作质量的巡盘工作台。
在平台上，他选择了扣子，模型使用的是目前国内最聪明的Kimi3。在想法生成以后，基本上没有什么编程经验的他，开始了他的手搓工作台之路。
最开始，他导出了1万多名客户真实的聊天记录，让AI去蒸馏，把关键词进行了分类提取，并设置了16个评价维度，搓出了第 一版工作台。
这个工作台的逻辑也很简单：系统每日自动巡盘提取业务员的聊天记录，把数据提交给AI，AI会根据预设的16个评价维度，结合关键词库去匹配聊天记录，根据关键词的匹配度，给业务台打出一个综合评分。
徐祖伟介绍，在本地部署以后，脚本可以每日固定巡盘，在提取了提取业务员的聊天记录后，根据预设的标准匹配、打分，找到业务员的问题所在。“短一些的只需要40多秒，长一些的也就几分钟，而且不需要盯着，基本上一个多小时左右就能整理完毕。”
但投入使用后不久，他就发现了一个问题：仅仅靠关键词匹配，并不能反应员工的工作质量。
有些关键词没匹配，也能出单；有些关键词匹配度高，可是依旧谈不下来。
在发现问题后，徐祖伟换了个思路——他挑出来了一批优秀典型作为底层数据，让AI分析这些成功案例去总结经验共性，避免了杂乱数据的干扰，输出的评分就能更加精准。
“这就是一个不断找确定性的过程。”徐祖伟说。
在这版投入使用以后，效果明显好了不少，此后徐祖伟又根据实际评价中出现的问题，陆续更新了几版，截止目前为止，基本可以完 美部署在本地，契合他们的业务。
从开始尝试到投入使用再到迭代完成，徐祖伟用了仅不到一个月，不过token烧的确实不少：“差不多花了得有1万多块的积分，但我觉得很值，因为这跟我们公司的业务紧密贴合，之前用3方的CRM一年都得十几万，这么算算其实并不贵。”
在聊到花销的细节时，徐祖伟表示打磨“尺子”是最花费精力的地方。“标准的建立要结合业务实际，要反复打磨，每一个尺子的打磨，差不多都要花700-800元。”
不过据派代了解，很多时候公司AI工具的应用，卡点并非单纯在技术层面，而是在人的层面，之前派代采访过很多商家，他们都表示：对于AI工具，很多员工都会抵触。
一方面，很多员工怕AI取代他们，所以拒绝交出数据让公司蒸馏；另一方面，很多员工会认为AI并不客观，害怕AI介入以后反而影响工作效率。
对于这个问题，徐祖伟自然也有考虑，不过他给出的答案也很简单：我们用AI，是为了提效，而不是为了裁人。
AI只是为了纠错
不能替代培训
徐祖伟告诉派代，他并不认为AI给出的结果可以100%反应员工的真实工作水平。“AI只是一个参考，人的介入也很重要。”
在徐祖伟看来，AI可以定义一个员工最基础的能力，例如回复速度、平均沟通回合数，报价信息完整度等，这些流程都比较机械化、重复化，所以AI能够比较轻松的去量化。
但对于一些更复杂的问题，比如具体场景的应用、个性化的需求等，就比较考验业务员对业务的熟悉程度，这些交给AI去判断，就会有些吃力。
针对这些具体的卡点，徐祖伟用两个手段去做了保障：
根据具体场景，对应搭建Q&A库，尽可能覆盖全流程问题场景，在关键词的基础上，核对聊天记录与问题库的匹配度；
设置HRBP岗，由人工拿着系统生成的结果去约谈，在沟通中纠正AI带来的偏差。
在这样的处理下，这套模式的优势就很明显了——用AI给业务员做个初步诊断，找到业务员的短板，然后让HRBP去纠正，再由HRBP向老板汇报，沟通效率明显高了不少。
当然，找到问题只是一个开始，培训才是真正的目的。
为了更好的做业务培训，徐祖伟用AI整理出了60-70份培训资料，里面几乎包含了对客的所有话术，涵盖了所有场景，即使业务员遇到了认知盲区的问题，也能通过对应的文档快速匹配。
据徐祖伟介绍，在这套培训体系下，有的新人上手很快，比如有个应届生入职仅一个半月，就做出了1.5万美元的订单。
对于AI趋势，徐祖伟也很是感慨，他提到了在阿里培训时听到的一句话：“所有的生意都值得用AI重做一遍。”
除了这套AI人才培养体系外，他还用AI进行了许多其他的尝试。
例如在今年5月份时，他通过与ChatGPT的脑暴，探讨出一个新的类目可能，通过与AI的多轮对话，他不断丰富项目细节，比如关键词、头图细节等，产品一上线，就爆卖1000多单。
徐祖伟认为，AI一定是趋势，但他始终坚信，人才是建立尺子的核心，有人在AI时代中捕捉到了新的机会，但也有很多老板迷失在了AI提供的“虚假繁荣”里。
他坦言道：“很多老板前些年赚钱太容易了，这两年行情变差以后，他们变得焦虑，AI出来像是救命稻草一样，可AI给到的方案有多少能落地到公司层面？其实很多人并没想明白。”
只盯降本不盯增效
生意肯定做不长
AI时代里，大家都在提降本增效，可有一部分老板只盯着降本，天天想着怎么裁人，但并没想明白该怎么“增效”。
但徐祖伟的看法不同：“我觉得降本没问题，毕竟大家出发点不一样，但我用AI的目的不是降本，而是增效。”
据徐祖伟介绍，他的公司用AI很久，虽然成本没明显改善，但业绩面确实增长了不少。“自打用了AI以后，内销GMV增长了30%左右，外贸直接翻了两三倍。”
所以徐祖伟认为，现在打着AI旗号的商家有很多，但如何把商业价值逻辑，才是用AI的初衷。“之前有人把稻盛和夫蒸馏成一个模型，教他们去管生意，几千人的公司跟十个人的公司能一样么？完全没有参考价值，纯粹是割韭菜。”
在他看来，一个公司想用AI，其实只有0和1。不跟业务结合永远是“0”，AI只是聊天工具，提供的只有情绪价值而没有商业价值；只有把AI落地了，提效了，看见增长了，那才是做到了“1”。
从感性层面上来讲，他很能理解一些商家的焦虑感：“现在电商越来越难做，大家就越来越焦虑，越焦虑就越没办法沉下气来思考，AI像是个知心达人一样，给你规划了很大的蓝图，让你看到了很多认知以外的事情，但你能落地的有多少？其实非常有限。”
徐祖伟认为，现在全网范围内能搜索到的运营资料非常少，而且是极其碎片化的，单靠这些信息配合一个通用大模型，能作用到公司的赋能非常小。
所以在他看来，人永远是那把重要的“尺子”，唯有让专业的人定义了专业的“尺子”，找到AI的应用边界，才能让AI越用越聪明。
把徐祖伟的实践放在一起看，至少能得出三点结论。
1）AI落地之前，老板要先把AI教会
就拿徐祖伟的公司举例，一名业务员不出单，问题到底出在哪？答案不会由大模型自动生成，只有定义了口径、判断标准以后，AI才知道该检查什么。
业务越模糊，系统给出的结论越容易失真；经营经验越清晰，AI越容易成为稳定的执行工具。
因此，商家引入AI的第 一步，不是挑选最强的模型，而是整理自己的业务：哪些工作反复发生，哪些动作可以衡量，哪些结果能够反向检验判断。
2）AI的价值是提效，其次才是降本
在徐祖伟的团队里，AI系统并不是“一键托管”的角色，它只负责巡盘、记录和提示问题。HRBP负责约谈，老板负责制定规则，面对客户的依旧是业务员。
徐祖伟做的事情，只是把之前集中在主管身上的工作拆开，并把一部分重复、机械化的工作交给AI，但譬如沟通、培养、决策这些关键环节，仍由人去承担。
这也解释了为什么他的AI投入没有立即降低成本：AI带来的第 一笔收益，是把员工的问题更早暴露出来，缩短发现问题、辅导纠正和检验结果的周期。
3）AI电商的竞争，最终比的是谁更懂业务
通用模型能写文案、做图片、给建议，这些能力会越来越普及，真正能拉开商家差距的，是能否把自己的客户记录、商品数据、操作流程和经营判断接入工具，让AI参与具体工作。
能把工具做出来，不等于能创造商业价值；能让AI真正进入组织、改善经营，才算完成了从“会用AI”到“用好AI”的跨越。
因此，未来率先在AI中受益的商家，未必是模型用得最多的那一批，而是最早把自己的生意讲清楚、把经验沉淀下来，并愿意用结果不断修正系统的那一批。
毕竟AI只是一个工具，它不会凭空造出一套成熟的管理体系，它只会加快企业已有经验的传递和执行。
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