组织AI如何补齐新零售短板：从飞书广州峰会到粤企提效路径

12月的广州，智能车企和机器人公司在谈的已经不只是“模型参数”和“传感器方案”，而是一个更现实的难题：产品越智能，组织反而越容易卡在信息与流程上。12月18日，飞书在小鹏汽车广州总部举办的先进生产力峰会广州站，把这件事说得很直白——大湾区“物理AI”跑得快，但不少企业的管理方式还停在多年前，出现“身体比脑子跑得快”的错位。

我很认同这个判断。对电商与新零售从业者来说，这种错位更常见：前台有AIGC种草、智能推荐、动态定价；后台却依然靠微信群、Excel和人工催办推进跨部门协作。结果是：算法在前台提速，组织在后台刹车。

飞书在峰会上提出“让组织AI追上物理AI”，并发布“粤企一齐飞”效能加速计划。把它放进“人工智能在智慧城市建设”的叙事里看，这不是单纯的办公工具升级，而是城市产业集群在数字治理层面的“组织基础设施”补课：信息流动速度决定企业进化速度，也影响供应链、物流与服务的城市级效率。

物理AI很热，但真正的瓶颈常在“组织侧”

答案先说：组织AI要解决的不是“会不会用AI”，而是“信息与流程能不能被AI可靠接管”。 物理AI企业（车企、自动驾驶、具身智能、仓储机器人）天然具备工程化能力，但也天然更复杂：软硬件协同、多系统并行、全球研发、海量文档与流程。

这种复杂性放到电商与新零售，同样成立——只不过载体从“机器人/车”换成“商品/门店/履约”。一个典型场景：

• 选品团队在看趋势与竞品价格
• 运营团队在做大促节奏与内容投放
• 供应链团队在算安全库存与补货周期
• 客服团队在处理退换货与差评
• 门店团队在做到店履约与同城配送

每个环节都可能有AI点状工具，但一旦跨部门，信息就碎、权限就乱、流程就断。最终，大家并不缺“模型”，缺的是“组织把模型用起来的方式”。

组织AI的本质，是把企业里的知识、消息、流程、数据四条线拉直，让AI能在可控权限下跑完整闭环。

从峰会案例看组织AI的三个“可量化”价值

答案先说：组织AI要能落到具体指标——节省多少工时、减少多少流程时长、沉淀多少可复用知识。 峰会现场几个案例的价值点很清晰，也给电商/新零售一个可照搬的评估框架。

1）把“找信息”变成可复用的组织记忆

小马智行提到，他们通过知识问答激活了超300万份云文档，让新人也能快速获取“老师傅”的经验。这一点对新零售极其关键：大促复盘、爆品方法论、直播脚本、门店SOP、客诉话术……这些内容往往“写了但找不到”。

落地建议（新零售/电商可直接做）：

• 先做知识资产盘点：按“商品/活动/门店/客服/供应链”五大类建目录
• 设定可检索的企业词条：SKU简称、活动代号、渠道黑话统一口径
• 用AI问答做“入口”，但要配套引用来源与权限（否则会越用越乱）

2）把“跑流程”从人工催办变成系统驱动

海柔创新分享，通过项目能力落地IPD流程，交付效率提升30%。在新零售里，IPD可以换成“新品上架流程”“大促立项流程”“联名合作流程”“门店开业流程”。这些流程的共同问题是：节点多、参与人多、口径不一、版本混乱。

更有效的做法是：

• 把流程拆成可机器判断的条件（例如：毛利率阈值、库存覆盖天数、合规字段齐全）
• 让AI做前置校验与材料补全，人只做关键决策
• 流程数据沉淀后，反过来喂给预测模型：哪些品类立项通过率高？哪个渠道打样周期更短？

这就是“组织AI”与“经营AI”的联动：流程越结构化，预测越准确；预测越准确，流程越少扯皮。

3）把“问数/客服”变成可控的数字员工

小鹏汽车内部的企业级Agent“IRON”很有代表性：它在权限可控前提下接入知识、消息、流程与业务数据，把分散的信息重新整合。其结果是高度可量化：

• 智能问数每年节省100万元成本
• 服务台工单处理时长减少30%
• 表单流程效率提升75%
• 体感上相当于每月增加128名AI员工参与工作

对电商平台和零售企业来说，这类“数字员工”最先该落在哪？我建议从两条线切：

• 客服与售后：退换货政策解释、物流异常安抚、质检材料收集、工单自动分流
• 经营分析：GMV、转化率、广告ROI、缺货率、履约时效等指标的口径统一与自助问答

关键不是“做个机器人”，而是三件事要同时成立：

1. 权限边界清晰（能看什么、不能看什么）
2. 数据口径唯一（同一指标只有一个“官方定义”）
3. 有闭环动作（问完数能触发流程，而不是停在报表）

“粤企一齐飞”对新零售的启发：AI普惠要从一线开始

答案先说：AI普惠的正确顺序是“先一线、后总部；先场景、后平台；先闭环、后炫技”。 飞书提出“把最先进的AI能力交给离炮火最近的一线业务人员”，这句话放在零售里非常具体：门店店长、仓库班组长、直播间场控、客服组长，才是最能把AI用出ROI的人。

结合年底到春节前的零售节奏（年终盘点、春节备货、会员拉新、同城履约压力上升），组织AI最能立刻见效的场景通常是：

• 春节备货协同：需求预测结果自动生成补货建议，触发审批与供应商对接
• 同城即时零售：门店缺货与替代品推荐自动推送给导购与客服
• 大促战情室：数据口径统一，异常波动（转化/缺货/差评）自动预警并派单

这些场景的共同点是：决策窗口短、跨部门协作多、手工沟通成本高。组织AI能把“沟通成本”直接压成“系统成本”。

放进智慧城市视角：组织AI是产业集群的“信息动脉”

答案先说：智慧城市不只需要智能交通和城市大脑，也需要企业侧的信息动脉，否则产业效率无法规模化。 大湾区的“物理AI浓度高”，意味着：研发、制造、物流、跨境协作都更密集。一旦企业内部的信息流速提升，外溢效应会体现在城市层面：

• 供应链更稳：缺货率下降、临时加急减少，城市物流压力更可控
• 服务更一致：售后口径统一，减少纠纷与投诉
• 创新更快：新品从立项到上架周期缩短，带动消费市场活力

从这个角度看，“组织AI追上物理AI”其实是在补齐智慧城市的一块拼图：让企业成为可协同、可预测、可治理的城市经济单元。

落地清单：电商与新零售做组织AI，先抓这4步

答案先说：别从“买平台”开始，从“选一个闭环场景+一个指标”开始。 我建议按下面的顺序推进，成本低、阻力小、见效快。

1. 选场景：高频+高痛+可量化
   • 例如：客服工单、上新流程、缺货处理、活动立项
2. 定指标：一个主指标+两个辅指标
   • 主指标：工单时长/上新周期/缺货率
   • 辅指标：人工介入次数、返工次数
3. 做数据口径与权限
   • 先把“谁能看什么”讲清楚，比先训练模型更重要
4. 上数字员工：从问答走向动作
   • 让AI不仅回答，还能创建任务、发起审批、更新表格、生成复盘

当这套方法跑通，再扩到动态定价、需求预测、智能排班等“更算法化”的能力，组织会更容易接住。

结尾：真正拉开差距的，是AI背后的组织速度

飞书广州峰会的信号很明确：大湾区的物理AI企业已经进入密集落地期，下一阶段拼的是“组织是否能跟上”。对电商与新零售来说也是一样——推荐、生成、预测都可以买到，但把AI变成日常工作方式，才是持续增长的来源。

如果你正在推进企业AI应用，我建议把目标从“上线一个功能”改成一句更硬的标准：让信息流动速度快过组织扩张速度。 当这件事做到位，春节大促也好、跨境业务也好、门店扩张也好，都会轻松很多。

你所在的团队，最该先被“组织AI”改造的环节是哪一个——客服、供应链、门店，还是经营分析？