（长文预警）AI企业落地难？你需要先打造这套“定式”引擎！
作者 | liangw794467字 阅读时间9分钟
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前文聊到一个观点：想让AI在企业里真正发挥作用，得先给它准备好“剧本”，也就是开发出各种经营管理关键场景下的“定式”（参考前文《108. 高手过招的秘密武器：“定式”》）。光说有点抽象，这次我们撸起袖子，用实例演示，怎么开发一个面向AI应用的“定式”。
设想一下，你是某家制造企业的采购老大，手底下有几个供应商，产品质量长期掉链子，你想把他们“请”出供应商名单。好，问题来了：在正式拉黑他们之前，你得做哪些准备？可能会踩到哪些坑（风险）？ 公司内部有没有现成的流程或者检查清单可以用？大概率是没有。那咋办？不能拍脑袋就干吧？这时候，很多人可能就想到了——要不，问问AI？
行，咱们这就试试。针对上面这个“淘汰供应商前要做啥准备、有啥风险”的问题，我分别请教了市面上几个当红的AI大模型：
Chatgpt-4o
Google Gemini 2.5 Pro
Claude 3.7 Sonnet
Deepseek R1
Grok 3
回答原文太长，不一一展示了。下面是我把各家答案整合梳理后的结果。
看了这份AI“攒”出来的清单，你的第一感觉是啥？是不是觉得：“哇！考虑得真周全！AI真牛！”然后心里琢磨着：“以后公司淘汰供应商，就照这个清单来，多规范，多省事儿！”
打住！先别急着直接拿来用。 如果我告诉你，这份看起来“完美”的清单，是我跟好几个AI“掰扯”半天、再加上我自己的经验“精加工”了一轮才得到的初步结果。或者，你把自己代入那个忙得团团转的“采购经理”角色，再琢磨琢磨这个场景，就能发现，事情没那么简单，直接照搬AI的答案，坑还不少。
首先，AI毕竟不是行业或职能领域的资深专家。它给的答案，有时候会缺斤短两。比如上面表格里“8. 产品生命周期与售后责任”这一项，除了Deepseek提了一嘴，其他几个大模型压根就没意识到。做采购的都知道，淘汰供应商简单，但万一哪天你卖出去的产品出了问题，刚好是这个被淘汰供应商提供的零件惹的祸，售后责任算谁的？这风险不算小吧？可好几个主流AI就这么华丽丽地漏掉了。可见AI的回答我们不能全信，还得靠专业经验给它做第一轮“精加工”，查漏补缺。
其次，我数了数，AI给出的检查项动不动就有30条左右，这清单是不是有点太长了？
想想看，如果这位采购经理是在一家中小型公司任职，或者这次要淘汰的只是个不痛不痒的小供应商，再或者时间紧任务急，真的有必要把这30多条一项项都过一遍吗？恐怕没等评估完，黄花菜就凉了。
别忘了，“淘汰供应商”这事，是个典型的“半结构化”问题。 意思是，目标挺明确（把供应商换掉），但实际情况千差万别，约束条件和变量也多（比如公司管理水平咋样？供应商是哪种类型？时间够不够？等等）。它有“套路”，但绝不能死搬硬套。
处理这种半结构化问题，得讲究“灵活性”和“适应性”。 不能指望一份清单包打天下。比如，有些检查项是不是可以简化？有些是不是可以根据供应商重要性分个优先级？这些“灵活性”的东西，最好在开发“定式”（也就是检查清单）的时候就想清楚、写明白，而不是让具体执行的采购经理凭感觉随意发挥。
所以，基于上面的考虑，我们需要对AI给出的清单进行“第二轮精加工”。这一轮，重点是结合公司的实际情况和管理智慧，进行裁剪和结构优化：
裁剪： 砍掉一些对于公司现阶段来说，重要性偏低或者操作性不强的检查项。比如，对于非核心供应商，某些过于细致的财务风险评估就没必要。
分级： 对保留下来的检查项，区分出不同的重要性或强制性。比如，有些是“高（强制）”级别，必须严格评估；有些是“中”级别，需要关注；有些是“低”级别，酌情处理。这样，采购经理在面对不同类型的供应商（比如战略供应商 vs. 一般供应商）时，就能知道评估的重点在哪，可以“看菜下饭”。
过了这一关，我们就能得到一个更完善、更贴合实际的《供应商淘汰风险检查清单》，业务逻辑也比较清楚了（如下表所示，仅为结构示例）。
但你会发现，即便清单条目被裁剪到十几条，仍然有不少工作量。一项项去核对、评估，还是挺花时间和精力的。
我们当然希望AI能更给力一点，实现开发定式的第二个目的：为AI深度应用打好基础。 比如，能不能让AI直接上手，帮我们自动完成一部分检查项的评估，给出初步结论呢？
02
怎么做呢？首先识别出来，清单里的每一项，到底AI能干啥，不能干啥？人和AI怎么分工配合？
这里大致可以分成三种情况：
AI“大显身手”型： AI可以直接查数据、做分析、给结论。比如，“是否有未完成的采购订单？” AI直接去查ERP系统就能搞定。
AI“辅助上场”型： AI可以提供信息、做初步分析、给建议，但最终的结论还得靠人来拍板。比如，“合格的替代供应商及状态？” AI能查到备选名单和认证状态，但这个供应商愿不愿意合作？产能是不是够？这些微妙的信息还得结合采购经理的人工判断。
AI“纯旁观”型： 这事儿完全靠人的主观判断、经验和沟通，AI基本帮不上忙。比如，“这次淘汰会不会影响公司在市场上的名声？” 这得看具体沟通情况、供应商反应等复杂因素，AI很难评估。
基于这个思路，可以给检查清单增加一列“评估方式”，明确每个检查项由谁来主导评估（AI可查 / 人工判断 / AI可查+人工判断）。
到这一步，AI和人的分工界面基本清楚了，这是AI深度融入业务的关键前提。
但“精加工”的过程至此还没结束。我们还得告诉AI，那些它能干或者能辅助干的活儿，具体该去哪儿找信息？重点看什么？ 不能让它自己瞎猜。
比如，查“未关闭的PO”，告诉它去ERP系统里查，筛选条件是“供应商=ABC公司”。
查“替代供应商状态”，告诉它去SRM系统里查“合格供应商名录（物料=X,Y）”，再关联查询“认证记录”里的“状态”字段。
查“合同条款清晰度”，可以指示AI用NLP技术扫描合同文档（指定文档ID），重点关注包含“终止”、“过渡”、“责任”等关键词的条款。
查“我方资产”，让它去资产管理系统里查，筛选条件是“存放位置=ABC公司”。
对于需要人工判断的事项，最好也写上一些“细化指导”或“考量点”，让人工判断时更有方向、更全面。比如，“评估切换风险时，要考虑ABC公司的配合度怎么样？技术交接复不复杂？咱们自己的库存够不够撑过切换期？”
这样，我们开发的“定式”进一步演化成了下面这个更高级的版本（加入了“淘汰ABC供应商的示例”）：
看到这里，你可能会问：AI真能做到这些吗？比如，我告诉它要淘汰ABC供应商，涉及物料X和Y，它就能自动按要求，一键查完所有信息源，给出初步结论？
在我写这篇文章的时候（2025年4月上旬），目前的AI技术要做到“无缝对接公司内外部信息系统，顺利查询数据”这步，可能还差那么一丢丢距离。但是！ 随着MCP协议、AI Agent这些技术的飞速发展，这个差距正在以肉眼可见的速度缩小，相信在不久的将来就能基本弥合。
到那时，针对“淘汰供应商风险评估”这个任务，采购经理和AI的合作，很可能就是上面表格描绘的样子。在AI的强力辅助下，这个看似繁琐的评估决策过程，采购经理也许只需要花1个小时就能高效、稳妥地完成。
到这里，我们通过一个实例比较清晰地看到了，为什么开发和精加工“半结构化定式”，是AI深度应用的基础。 在这样一个“面向AI的定式”里：
最佳实践框架（“基本套路”）得到了充分梳理；
问题偏良构的部分，通过裁剪和标注重点，被牢牢锁定，避免了随意性；
人类与AI的协作分工界面，得到了清晰定义；
问题偏劣构的部分交由人类主观判断与定夺，保持了适应性和灵活性；
AI的作业方式得到了清晰的指导，输出结果的可解释性也有保障。
面对这样一份深度精加工后的“定式”，无论是企业员工还是AI开发者，都能很快明白接下来该如何推进工作。
回想一下本文开头，我们直接找AI大模型要答案得到的那个清单。如果企业与AI的合作仅仅停留在那个水平，那AI能带来的增值确实非常有限。深度精加工才能让AI发挥更大的作用。
03
到这里可以总结一下，以AI在企业中的深度应用为目标，“定式”的开发大致可以分为五个层次：
我们环顾四周，可能会发现：当前多数企业对AI的应用，还停留在比较初级的“第一层次”或“第二层次”：头脑灵活的员工自己碰到问题了，想起来去跟AI“聊几句”，找点灵感，获取些建议，或者让AI帮忙写个邮件、写个文档初稿。这当然也有价值，能提高点个人效率，但说实话，价值有限，离我们期望的“AI赋能组织”还差得远。
与此同时，很多企业家已经敏锐地意识到，深度拥抱AI是关乎未来生存发展的大势所趋，心里也着急，希望能尽快打造出属于自己公司的“AI智能体”或“超级员工”。 但真要动手，往往又感到很茫然：具体怎么干？从哪儿切入才是对的？
从刚才的分析就看得很清楚了：“AI深度赋能业务”是需要达到“第五层次”才能实现的理想状态，但企业不可能一蹴而就，第三、第四层次是绕不过去的坎！ 如果经过验证、适合自己的成熟“定式”（达到第三、四层次水平）都还没开发出来，那就算请来全世界最顶尖的AI开发高手，他们也只能摊摊手，巧妇难为无米之炊啊！没有“地基”，AI这座高楼就没法在你的业务土壤上稳稳地盖起来。
那么，开发这些达到第三、第四层次的“定式”容易吗？坦率说，不容易。 它不像找个AI聊聊天那么轻松，企业需要组织内外部专家资源，共同研讨，处理半结构化问题的复杂性。
内部领域专家： 就是咱们公司里的岗位骨干、管理者，甚至老板自己。他们对公司内部的实际情况门儿清。
外部领域专家： 通常是行业专家或者管理咨询顾问。他们更了解行业的“最佳实践”和通用的方法论。
开发“定式”，光靠哪一方都不够。 需要内部和外部专家坐在一起，沉下心来，对关键场景的业务逻辑进行非常细致的拆解、分析、萃取、结构化，再通过讨论甚至辩驳来裁剪、修正，最终形成共识。这个过程，确实比较费时费力。
作为管理咨询顾问，我已经辅导过不少企业，针对关键岗位开发“定式”，很多都达到了第四层次的水平。可以预见的是，一旦AI Agent技术取得突破（也许就是今年），这些企业AI与业务的深度融合将是水到渠成的事情。 因为最难的“地基”——“定式”引擎——已经提前准备好了。
请记住，这是典型的“磨刀不误砍柴工”。 考虑到AI未来能给组织带来的巨大效能提升和竞争优势，前期在开发“定式”上投入的时间和精力，绝对是战略级的、高回报的投资。先把刀磨快（构建好“定式”），再去砍柴（让AI深度赋能业务），才能事半功倍。
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