網易孵化出了許多出圈的遊戲，這些遊戲之所以廣受玩家好評，一方面是因爲十年一劍的精良品質，但還有一個更深層次的原因：遊戲玩法的創新。比如推出即霸榜的《逆水寒》主打 " 會呼吸的江湖 " ——江湖之中，是一個個高度拟人有靈魂的智能 NPC。
在我們以前玩的遊戲中，NPC 都被稱作 " 人機 "，大多都是基于策劃規定好的話術和路線行動，唯一的職責就是引導玩家推動劇情。而智能 NPC 能跟玩家進行更真實的互動，比如根據不同的問題做出針對性的反應，或主動挑起你與其他玩家的争鬥，生成新的任務。這些都是在傳統遊戲裏無法想象的。
當然，智能 NPC 隻是 AI 應用層面的一個表現。目前大模型、AI 已經融入了整個遊戲生産制作的流程。昨天我們内部還在探讨一個問題：爲什麽網易遊戲接連出爆款？除了擁有大量優秀的遊戲人才之外，還因爲網易積累了比較成熟的遊戲工業化能力。從前提到工業化，往往意味着要招募大量的人才、搭建專業的産線，但随着 AI 時代的到來，工業化的門檻大大降低。其實不管是數字化、工業化還是什麽 " 化 "，核心都圍繞四個字 " 交易成本 " ——如何降低企業内外的交易成本是企業經營所面臨的永恒議題。
混沌在上海滴水湖洲際酒店舉辦 " 一 " 思維創新嘉年華活動。用一整座島、打造兩天兩夜的共學場，2000 位混沌同學熱烈參與其中！邀請 AI 全明星陣容空降授課。
此次，阮良做客混沌 " 一 " 思維創新嘉年華帶來的分享是《讓組織像 AI 一樣實現自我進化》。本文爲混沌 " 一 " 思維創新嘉年華大課筆記第五篇。
授課老師｜阮良 網易副總裁、網易智企 CEO
編輯丨混沌商業研究團隊
支持丨混沌前沿課
公司的存在意義：降低交易成本
諾貝爾獎獲得者、經濟學家羅納德 · 科斯，在其著作《企業的性質》開創了 " 交易成本 " 的概念。通俗來講，要完成一件事所花費的全部貨币和時間成本，都叫交易成本。
人類爲什麽會形成城邦和社會？也是因爲交易成本。
一個農民不能隻種糧食自己吃，他還要把糧食賣給别人，才能換取其他生活所需品。在這個過程中會發生一系列的交易成本。慢慢地大家發現，一群人有組織地交易，成本能大大降低。如此，就形成了一個城邦、一個社會。
公司爲什麽會存在？因爲有些事實在太複雜，需要團隊合作完成。這個團隊，就可以理解爲公司。在團隊中，分工明确。就像我們做一個遊戲，有數字策劃、世界觀策劃、美術設計等。美術設計還分程序研發、營銷、運維等。從産生一個靈感到生産制造，最終形成一個真正完整的遊戲。
公司之所以存在，就是因爲它降低了社會上許多事的交易成本。但随着公司規模越來越大，我們發現了熱力學第二定律 " 熵 " 的存在——交易成本不會無限降低。公司内部的交易成本會随着企業規模的變大而不斷上升，當公司内部的交易成本超過外部的交易成本時，公司的規模就會停止擴張。
我前陣子在混沌直播時，跟大家分享過一個案例：
很多人結婚時都會去拍婚紗照。我十多年前拍婚紗照時，找了杭州當地最大的婚紗影樓，他們場地很大，裏面有化妝師、攝影師，拍照的人也不少。但時至今日，這種影樓越來越少了，取而代之的是攝影工作室、跟拍工作室。
這是因爲，有了微信等更方便的通訊工具，各個工種的連接得到加強，将拍婚紗照這件事的交易成本降低了，大影樓反而成爲了這個時代的雞肋。
同樣，外部環境驅使下的交易成本的變化也會對組織帶來深遠的變革。
對市場更敏感｜降低外部信息獲取成本
無論做什麽事，是經營一家公司，還是打造一個産品，首先要做的，就是獲取外部信息，以判斷這件事情到底值不值得做。
在獲取外部信息時，利用 PEST 模型去觀測政策趨勢、經濟趨勢、社會趨勢和技術趨勢，然後再做 SWOT 分析，看客戶、看競争對手、看自己，結構化地獲取信息，做出決策後，就進入設計、生産、制造流程，最後上線營銷推廣。
無論做什麽産品，都要經曆這個過程，這個過程無時無刻不産生着交易成本。
我們總結出這麽一張圖：
這張圖是以我們公司某款産品的 GTM 爲例來總結的一個流程。我們發現企業微信連接了企業與消費者，所以我們思考要不要做個類似于企業微信銷售助手或者企業微信客服的産品， 以幫助企業更好地讓自己的産品或者服務觸達到廣大 C 端客戶。我們以此産品爲對象，梳理了完整的新品商業化流程。
按照以往的經驗，這個流程全程耗時 800 多天。不過，我們有幸生活在一個技術大爆發的時代，我們可以在這個流程的各個環節利用 AI 提效，大幅節省時間。
我們發現，有效利用以 ChatGPT 爲代表的 AIGC，能夠降低外部信息獲取的成本，讓我們對市場更敏感，快速從一個 " 外行的 " 變成一個 " 懂行的 "。
作爲一個軟件公司的業務總經理和副總裁，我通常會關心一件事情：我們某個産品的赢單率是多少？同事會給我一個結果，比如說赢單率從 68% 下降到了 50%。那麽我的第二個問題就是：這下降的 18% 是因爲什麽？
我相信其他老闆可能也會有這樣的問題：爲什麽我們的産品賣不過競争對手？這時候，銷售、客服通常會組織複盤腦暴，調研過往兩個月甚至三個月跟客戶的溝通記錄，包括緻電已丢單的客戶，整理出一份大而全的報告。
但我們發現這個方法有兩個問題：一，它非常影響銷售和客服的本職工作；二，銷售和客服去做這種總結性工作并不是那麽的專業，會漏掉很多信息。
這時如果我們使用 AI，不管是與客戶的線上對話，還是語音溝通，都能被 AI 抓取，并通過語音語義算法作詳盡的分析，輸出結構化的信息，甚至能按照熱詞搜索、場景搜索、産品搜索來總結提煉出多維度的報告——這就是當下在管理者中最流行的 " 數據看闆 "。
但大家可以扪心自問一下：這樣的看闆真是你想要的嗎？檢索的成本真的下降了嗎？那下降的 18% 看闆真的爲你歸因了嗎？看闆看的是洞察，爲何不能更進一步，把看闆上冗餘的數據和圖像去掉，直接提煉出洞察，讓管理者先看洞察，再下鑽到事實呢？
這時，AI 的價值就體現出來了。通過對看闆信息的 " 再提純 "， 來自客戶最關鍵的洞察被 AI 以寥寥數語直接展開在一個對話框裏。我們面對的不再是一個個工單窗口、一條條零散的消息、一份份複雜的報表，而是 " 我問你答 " 這一最簡單的溝通形式。比如，我關心客戶對外呼産品有什麽期望，我的 AI 助理能直接告訴我：客戶最希望看到的價格咨詢、功能體驗、人工客服、行業應用。
換句話說，有效地使用 ChatGPT 或類似的 AIGC 産品，可以讓我們以更低的成本獲取更真實、更結構化的外部信息，将來自客戶的冰山數據變成我們的業務金礦。
讓作戰更敏捷｜降低内部決策執行成本
獲取有效的市場化信息後，我們就進入了内部決策和執行階段。在這個過程中，AIGC 産品可以使我們的工作更加敏捷高效。
比如，我們通過外部市場調研決定開發一款清潔用品，就可以通過 AIGC 快速生成創意文案、創意圖，從而高效完成方案設計。
以前電商和零售給商品拍照時需要用到 3D 建模和渲染制造，據測算做一張圖成本在 800 元至 1200 元間，但現在使用 Midjourney，可以直接生成高質量的渲染圖，節省制作時間和成本。
再比如，研發在開發軟件産品時，也同樣可使用 Github 的 Copilot 等 AI 編程工具，提高效率、節省時間。
在産品的營銷推廣和交付服務階段，同樣也可以使用 AIGC。舉個例子，要做好産品營銷，4 個 " 對 " 很重要——對的目标人群、對的渠道、對的時機和對的内容，這樣才能讓客戶對營銷文案、營銷電話、營銷短信、營銷廣告産生共鳴。在這個過程中，AIGC 幫了我們大忙。
怎麽找到對的人群？AI 可以快速分析客戶的信息，根據購買記錄、購買客單價等數據，結合産品畫像和銷售政策，對客戶作分層，迅速定位流失人群、高價值人群、高活躍人群和高性價比人群。接着，直接在對話框中輸入要找的目标人群的關鍵詞以及畫風等 prompt，就能讓 AI 批量生成營銷文案。
通過人機打标數據對比，AI 至少能做到人工的 75%，通過調整 prompt，重合度甚至能達到 87%；從前客戶籌備 618，出 1 套外呼策略就需要 1 天，現在 AIGC 1 天就能面向更多的人群産出 3-5 套更細化的策略。
産品和服務最終會回歸市場，通過交易轉化成企業的營收。AIGC 通過降低内部決策執行的交易成本，讓産品和服務以更短的時間、更低的成本觸達客戶，客戶能享受更低廉的價格，企業的利潤也有了更多的想象空間。
以前述企業微信客服這個産品爲例，在各個環節使用 AI 後，全流程下來，人力成本可以從 852人下降到 675人，各環節效率提升平均下來約爲 25%。
可能有人會覺得 25% 并不算多。
前段時間有個産品非常受歡迎，讓用戶說一句話就生成一個腦圖。我相信很多人都有能力開發出類似的産品，但關鍵在于，誰做得快。誰提前 25% 的時間做出來，率先推向市場，就能先人一步，甚至壟斷某個行業。即使别人再做出一模一樣的産品，也很難再去切入他所在的行業賽道。
從這個角度而言，這25% 的效率提升更大的意義在于，降低了機會成本。
因爲做任何産品都可能失敗。我們自己統計過，新産品成功的概率大約在 40% 多。退一萬步講，如果效率的提升能讓我們更快地碰到天花闆，其實也是件好事——這意味着我們可以更快地把資源抽取出來，投入到更有價值的地方，這也是機會成本。
降低隐形成本：形成組織層面的默契與共識
剛才說的都是組織内外顯性的交易成本。其實還有很多的隐形成本。
2020 年新冠疫情初始，很多産品因爲疫情瞬間飙至行業領先地位，比如飛書、釘釘、騰訊會議。我們團隊在 2020 年就開始使用飛書。爲什麽？因爲我覺得當時的飛書文檔是整個業界同類産品中做得最好的，它跟即時通訊結合得非常好，工作效率特别高。
每個組織裏都有一些能力很強的人，可能是老闆本人，也可能是産品經理、程序員。他們經常被請教到很多問題，但這些問題其實是效率殺手，讓優秀員工無法靜心工作，工作方向不聚焦。越優秀的人，越應該發揮專業力量去專注本職工作。
爲了解決這個問題，我們做了 2 個關鍵動作。
首先，我們統一了散落在各個團隊中的工具應用，用 AI 建設了一個知識庫，結構化沉澱了所有與組織相關的 " 知識 "，如産品資料、銷售話術、技術文檔等。
接着，将這些知識和優秀員工過往解答問題時的對話輸入給 AI，不斷訓練。以此，我們培養了一名優秀員工的 "AI 替身 "。當同事有問題的時候，這位 AI 替身能獨自應對超過 60% 的咨詢，而在它回答的過程中，還能反哺知識庫，提升知識庫的内容質量，在之後作更高水平的解答。
這樣，身負重任的員工本人能夠沉浸式工作了，企業的知識管理體系也能自己跑起來了。AI 成爲組織内部的「知識神經元」，牛人貢獻的知識通過 AI 流向并内化進整個組織，形成做事的通用方法、思考的慣有邏輯，達成組織層面的默契，讓牛人的牛成爲組織的牛。
現在，我們希望整個組織能夠通過各種 AI 工具和流程，把企業内部的知識進行萃取、沉澱、内化、輪轉，使整個組織、整個生産制造營銷流程能夠更加順滑地運轉起來。
結語
最後，這是我們的一個業務産品視頻。AIGC 與業務的融合之路，我們走了不少；其中的坑，我們更踩了不少。現在我們把過程中的一些最佳實踐産品化，打包提供給各位，讓大家少走彎路，減少試錯成本。
可以說，幾乎所有的業務都适合用 AI 重做一遍，所有的效益都值得被 AIGC 放大一遍。AI 能成爲老闆的助理，員工的外包和組織的神經元，承擔專業的工作，讓業務釋放更多的活力，讓人才更加醉心于創造，從而降低組織内外的交易成本。
如果各位錯過了數字化，沒關系。但一定不要錯過智能化。數字化解決的是信息孤島問題，那以 AI 爲核心的智能化解決的是信息爆炸的問題。我們正在一個關鍵的節點，即将從 " 看闆大屏 " 時代邁向 " 問答對話 " 時代，數據不再雜亂無章，而是能變成寥寥數語指導業務的發展方向。
我們非常慶幸，無論是中國還是全球範圍内，都有大量的 AI 産品。希望所有人都能乘着 AI 的東風，将 AI 融入組織的方方面面，實現倍速的自我進化。
Q&A
張曉楠：現在有很多人關注 ChatGPT 的應用，除了您提到的客服場景、企業辦公場景，還有哪些場景您認爲比較适合應用 AIGC？
阮良：網易是互聯網公司，我們認爲互聯網業務裏的方方面面、幾乎每個工種都可以用 AI 來提效。網易現在要求所有員工都要使用一種以上的 AI 工具。如果是程序員，必須得用 Copilot。
張曉楠：傳統行業、企業有沒有接入 AIGC 的可能性？
阮良：網易嚴選其實有點像傳統企業，做的是品牌零售。我記得去年比較火的産品是貓糧，今年比較火的是洗潔精。這樣的産品一定會牽涉到如何做營銷推廣的包裝設計、廣告文案，這就可以使用 AI 生成。而且有個好處是，你可以生成 100 條去做測試，比如去小紅書、抖音試着投放，就可以馬上測出來到底哪些文案、哪些圖片更能打動消費者，然後你把它保留下來，再去生成 100 條再去測。這個成本遠低于以前的測試成本。
張曉楠：您多次提到了數據的關鍵性，請問企業在使用 AIGC 技術時如何加強數據治理能力？
阮良：我認爲，首先要有數據。企業主最好讓自己企業所有的流程數據都能先沉澱下來。無論這些數據是在 CRM 裏還是在飛書、釘釘、企業微信裏，數據先沉澱下來，再用 AI 去提取。
以往 AI 的能力還沒有現在這麽強的時候，數據治理可能真的要請一些數據科學家、數據開發者。但現在 AI 能力強悍了一些，可以省去中間步驟。當類似産品或者服務和消費者的觸點、内部文檔等新數據都能沉澱在數字化的世界裏，也就是有數據留存，就可以用 AI 去做數據治理，把你想要的東西提煉出來。比如，AI 可以根據消費者在直播間裏的聊天内容，梳理消費者心聲。
張曉楠：網易在内部推行 AI 工具的過程中遇到過什麽阻力嗎？因爲這些工具的使用也是有一定學習成本的，而且組織内部的溝通制度往往有一些慣性。
阮良：阻力一定會存在，我們也确實碰到過阻力。不過我們是這樣解決問題的：第一，硬性要求，大家必須得用。慢慢地大家就發現這個東西真的可以提升效率；第二，我們讓用 AI 很好的同事積極分享使用過程和效果，分享者可以獲得季度績效或未來晉升的優勢。這樣，一些喜歡創新、願意學習的人就願意分享，大家看别人的使用效果，也會自驅學習。
其實，大家不要覺得 AI 會替代人的崗位。替代你的永遠不是 AI，而是另外一個用 AI 用得比你好的人。
張曉楠：使用 AIGC 産品或者 AI 工具，是否會存在數據安全問題？
阮良：像飛書、釘釘、企業微信這樣的公共雲平台，安全是他們的生命線。他們不會去做越雷池的事情。而且，他們也不會去看這些數據，因爲這些數據對他們來說沒什麽用。
張曉楠：可否向大家推薦幾款容易入門、對大多數行業和企業有幫助的 AI 工具？
阮良：我首推 ChatGPT，它是目前全球最好的 AI 大模型，沒有之一。如果覺得 ChatGPT 不方便實用，可以試着用用 NewBing。如果是作圖、設計領域的，我比較推薦 Stable Diffusion 或者是 Midjourney。如果是寫代碼，首推 GitHub 的 Copilot。國内外其實有很多不錯的産品，我們也發現，越來越多 AI 能力被集成到飛書、釘釘裏，我們也計劃和他們合作，讓我們某些領域不錯的産品融入到裏面去。
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