给AI一个机会，他还你一个颠覆式组织结

AI带来的颠覆性生产力变化已经毋庸置疑，而且每时每刻都在发生和深化。见实与多位AI工具行业的从业者相聊后，发现每一位从业者给我们针对“AI能改变企业组织架构”这个问题时，回答的相当统一，即“当前的组织架构是无法适应性AI这类新质生产力的。”

尤其在私域场景中，这种变化更加明显。AI的应用除了众所周知的解决销售效率问题外，还能够引发一系列链条式的优化，从客户关系管理到供应链和组织结构，这些都是推动其私域收入逆势上涨的关键因素。

究其原因，AI能够成为组织结构改变的催化剂，主要归于其三大因素:自动化、数据驱动与智能决策。

而这其中，AI为组织架构带来的效果不只在于内部的提效，更是部门间协作的润滑剂也串联了各产业链上下游整体业务态势的变化。一如前阵子微信公开课中提到的AI能力对于公司与产业链间协作的帮助。

需要说明的是，本文仅为报告的部分内容释放，如果你需要完整报告，欢迎点击阅读原文获取（可同时享有“2024年度3份私域报告”等专属资料）。现在请随见实一起提前预览报告中AI与组织架构变动的分析。如下，enjoy:

01

组织架构更加扁平

如果将一个组织内所具备的工作能力，分为三个层级，战略决策能力、战术设计能力、战场执行能力，则正好对应的是公司的高层、中层与基层。

今天的 AI 虽然还在类人智力的初级阶段，但是已经能有效地替代基层的偏执行的工作岗位。而随着AI能力的不断提升，AI将会逐渐渗透扩展到中高层，对中高层的决策力进行补充和支撑，从而使得整个组织的人才结构由传统【金字塔型】过渡为【倒钻石型】最终蜕变为【松树型】。

再回到私域领域的线上工作流上，私域企业原有的组织形态是，企业领导（高层:目标决策）-私域主管(中层:路径设计)-运营/销售/客服销售团队(基层:一线执行)。现在如果加入数字员工角色，由一个真人员工带领协同几个数字员工共同承接客户流量，就能形成AI 真人的人机协作模式。

而这将真正使得私域企业的扁平化管理成为现实，信息的传递效率颠覆性提升，信息的失真也将大大下降，而且这一切都将直接反馈到最终的转化效果中。

总结结论即，智能系统的应用使得企业的管理流程更加流畅。这种技术也推动了组织结构的扁平化，减少了中间管理层的负担。

02

部门间更加和谐

过去我们常看到一种现象，销售部门与市场部以及其他部门打得不可开交，究其原因，则是他们之间的内容分割与利益分配不均衡。

而在应用 AI 后，销售部门与各部门之间水深火热的关系发生了变化，促使部门之间的协作更加和谐。

举个例子，某家传统工业企业的销售团队需要去客户现场测量数据，同时还要与市场、工厂以及工程部门保持紧密的联系，但客户信息分散难以实现集中管理和数据分析。

现在，他们通过 AI 的客户画像可以实时查看不同销售的跟进情况，进行‘朋友圈式’的协作，极大地提高了工作效率。

这种协作的模式大概是这样的流程:首先，在市场获取线索后，借助AI根据客户浏览的触客资料内容，分析潜在客户的需求，自动给客户打上标签分类，其中无明显意向的客户会进一步培育和孵化。而有效线索，会按照不同的意向分类，并审核销售跟进情况，提醒他们及时跟进。

销售获取线索后，会去现场勘测将勘察数据及时补充到跟进记录中，并@ 相关同事。负责方案出台的同事看到AI的提醒后会立即制定方案，而负责报价的同事也会同步去跟工厂沟通报价。

有了AI的助力，这家企业的销售周期缩短了30%，且客户满意度也有显著提升。

03

供应链和服务链条优化

在供应链管理中，AI通过数据分析和需求预测优化库存和物流。例如，AI可实时分析销售数据和市场趋势，帮助企业在大促活动期间合理配置资源，避免库存过剩或短缺问题。这种优化直接降低了运营难度并提高了客户满意度。

在过去见实与牙医帮CEO谢兴的对谈中他曾提到， AI对于改善供应链和管理效率有着非常大的帮助，因为AI在销售环节的数据积累能够对供应链产生了反向优化。例如，AI可预测哪些耗材即将进入采购高峰期，并提前通知供应链备货，避免库存不足。此外，AI提升了整个管理流程的精准性和效率。

AI分析帮助预测客户需求，及时通知供应链备货，避免缺货问题。AI在三天内的采购率稳定在超过10%，七天内采购率超过20%。只要发送一条消息，基本都能精准把握客户的商品周期以及客户所期望的价格和活动。在使用AI前，主要通过群发消息式的建联，采购大约在4%左右，现在稳定在15%到20%。

那么在那些AI不能替代的岗位里，人工还能做些什么?

AI虽能减轻许多重复性工作，但人类在创新、复杂决策、情感共鸣、监督AI以及新业务探索中仍不可或缺。

总员工数不一定会减少，更多岗位可以移入公司的新业务做尝试和试错中去。

另外，AI擅长分析和优化，但在创新和原创性方面仍远不及人类。例如，产品设计师、创意写作、艺术家等需要高度创造力的岗位仍需要人类主导。随着AI承担更多重复性工作，员工可被重新分配至新兴业务领域，进行创新尝试和试错，推动组织的多元化发展。