AI入职传统企业，先从“鸡毛蒜皮”干起

文/王动 编辑/闫如意

对于经常出差的职场人来说，下飞机后取消飞行模式的那一秒，多少需要一点心理准备。手机一连上网，工作群消息就像潮水一样涌进来。人可以暂时离线，但卡住的业务可不会自动暂停。

圣农零售业务负责人吴宗伟最怕的，就是落地之后看到一堆“未完待续”。

他分管着这家中国最大白羽肉鸡企业的零售业务，产品上百种，团队分布全国，线上线下渠道交错。去年他参加了570多场会议，几乎每个工作日都要开两场以上，高峰时一天四五场，无数条业务线都交叉在他身上，即使是精力再旺盛，也难免有分身乏术的感觉。

这个难题，如今被一个叫做“天启”的 AI 分身解决了。

前一段时间他飞往贵阳，飞机降落后刚打开手机才发现，一笔原本卡死的订单，已经被处理完了。

在他飞在万米高空的几个小时里，天启已经在飞书里替他识别出了卡住的订单，直接把财务和销售拉进同一个群，顺藤摸瓜找到了流程卡住的原因。等吴宗伟解开安全带准备下飞机时，这笔订单已经走完了所有流程。

说起 AI 办公，大家脑子里浮现的往往是写代码、做PPT 或者一键生成视频。但在这些场景之外，因无数零碎、繁琐的工作而极其消耗脑力的一线员工，也开始迎来他们的AI新同事。

在 9 月 15 日举办的“2026飞书未来无限大会暨豆包工作开工大会”上，大众才猛然发现：当我们还在聊天窗口里试探 AI 能不能帮我们写封邮件时，圣农、八马茶业、名创优品这些看似传统的企业里，AI 已经开始认商品、陪练卖茶、跟进缺货、检查价格了。

这些活一点都不炫酷，甚至有点鸡毛蒜皮，却构成了许多人最真实的工作日。

顾客可以“随便看看”，店员得心里有数

在遍布全国的名创优品门店，每天都会涌入无数顾客，其中“随便逛逛”的占了大多数。

他们对自己的需求，经常只有一个模糊的轮廓：

“100块以内，送朋友，有什么推荐？”

顾客随口一问，店员却要迅速想清楚：有哪些商品符合预算，适不适合送礼，还有没有货，眼下的活动又怎么参加？

一般来说，一个店员能记住500款商品，就已经算是工作能力出色。但在名创优品，单店常年摆放4000至8000款商品，新品和活动不断更新。

面对顾客五花八门的需求和问题及不断变动的商品信息，一线工作的店员，最常用的话术就是“您稍等，我去问一下”。

如今，除了翻资料、查库存、找同事，店员们有了更丝滑的解决方式：AI。

借助智慧大屏，当顾客把“100块以内”“送朋友”“最好有点特别”这些零散要求抛过来，店员不用在几千个 SKU 里硬找，卖点、价格、库存等信息都已经接入 AI，店员可以更快给出选择，实现服务顾客秒级响应。

AI藏在背后，帮店员省下的是从几千个选项里大海捞针的时间。

顾客离开后，另一场“认货考试”还在继续。

在名创优品，新品迭代得很快，员工未必记得住所有的新品，即使是条码，也可能磨损、丢失。面对一件拿不准信息的商品，过去需要找同事确认，或者先放到一边。现在拿手机拍张照片，AI就能调出商品信息。

这项功能如今月均使用量接近一万次。一次拍照解决一个小问题，次数多了，也就成了店员每天离不开的工具。

不过，哪怕背下了几千种商品，要把货卖出去，最后还是要靠面对面的沟通打动顾客。

在八马茶业，这种待客之道，是衡量资深员工和新人的标准。

一款茶是什么品种、什么产地，可以印在培训手册上；但顾客坐到茶台前，说“想买点香气高一点的茶送长辈”，接下来怎么接话、怎么出汤、怎么顺着话头聊下去，就只能靠经验了。

八马15年工龄的老店长胡璇芬最熟悉门店里的这种忙碌。员工要迎客、泡茶、讲产品，还要查询存茶、预约包房、完成培训。每件事单看都不大，堆在一起，留给带新人的时间就被切得很碎。

新人急着上手，老员工又忙得起飞。客人一进来，教学时间就得立刻给接待让路。

八马尝试把“业务陪练”放进了飞书门店群里。新人穿上工装、正式接待顾客前，可以先在群里和AI进行对练，机器扮演各种挑剔的顾客，逼着新人练习产品介绍与客诉应对。

对打卡、存茶查询、包房预约这些频繁打断工作的杂事，八马也直接把十几种AI工具做成了小模块，塞进每家门店自己的飞书群里。员工不需要离开聊天界面，也不用四处找各种系统的入口，打个字就能查完。

AI进入一线，最先接到的往往就是这些小任务。变化落到购物体验里，可能只是一次回答更及时，接待少卡一次壳；落到员工身上，则是手忙脚乱的时刻，手边终于多了一个靠谱的帮手。

“收到”很容易，“然后呢”才费功夫

当代打工人最熟悉的两个字，恐怕就是“收到”。经常收到“收到”的人都知道，收到往往不是问题的结束，而是开始。

资料齐不齐，数字对不对，事情归谁管，对方什么时候能处理……有时忙了一整天，大多数精力都花在了找人和 push 进度上。往往要靠无数次追问，才能往前走一点点。

吴宗伟面对的，是这些麻烦不断叠加后的版本。

他负责的圣农零售业务，既有上百种标准产品，也有大量定制产品；团队分布全国，线上、线下又有不同渠道。任何地方出问题，追查下去都要大动筋骨，然而折腾半天，症结可能只是一件不起眼的小事。

拿吴宗伟在文章开头遇到的那笔异常订单来说，让销售和财务拉扯了很久、死活开不出单的问题，仅仅是财务系统里的价格维护不及时。

去年，吴宗伟开了570多场会议，无数次组织跨部门协调，但留给每一个具体问题的时间仍然有限。于是，吴宗伟和团队基于豆包工作伙伴搭建了“天启”，把自己的经营分析方法整理成规则，让这个AI分身直接进入工作流程。

过去，当某个渠道销售达成率亮红灯时，相关负责人习惯性地回复一句：“收到，我们后续补量。”

但现在，天启不会把这句话放过去。它会沿着逻辑继续追踪：哪个门店补？哪个品类补？时间节点是什么？如果补不上，B计划是什么？

“收到”之后，才是 AI 大显身手的时候。

类似的变化，也出现在名创优品的巡店中。

名创优品的一位区域经理，通常要管近40家门店。巡店，是其中最琐碎磨人的工作。

进店转一圈，发现摆件不对、卫生不达标，拿出手机拍照、记录，晚上回酒店再整理Excel表格，发到群里通知店长整改。整改指令散在微信群里，照片和问题对没对上，改没改好，全凭店长的自觉和区域经理的记性。

现在，名创优品把飞书 AI嵌进了巡店流程。区域经理在现场拍照，AI 自动识别问题、分类归因，直接通过飞书工作流推给店长。整改一结束，系统自动生成追踪闭环报表。巡店效率直接提升了几十倍，区域经理再也不用把时间花在整理表格上。

在 AI 的助力下，人依然要拿主意、协调资源、承担最终责任，但至少，大家不用再把大把大把的黄金时间，耗费在无休止的打听、转述和追问里。

AI刚来上班，也得有人带

几乎每一个团队里，都有一个“大仙”般的存在。

新人遇到搞不定的事，翻手册找不到，搜群消息找不到，最后只能战战兢兢地去敲这位老员工的桌子：“哥/姐，打扰一下……”

老员工也很无奈。同一个问题一年要回答五十遍，自己手头还有一堆活，有时想想，与其花时间教新人，不如自己上手做了省心。

可随着企业规模越来越大，靠个人英雄主义和老员工的耐心撑着，终究是有极限的。

八马茶业在全国有3800多家门店，其中绝大部分是加盟店。加盟商库存怎么清、活动怎么做、客流怎么引，过去全靠区域营运经理跑现场。

负责八马加盟中心数字零售业务的林涛，决定改变这种状况。他在华南农业大学学了7年茶，拿过全国茶艺大赛金奖，日常爱写茶诗。但在今年，这位茶学硕士把所有精力都砸进了飞书里，借助豆包工作伙伴，试图训练出一个叫“旺财”的 AI 生意参谋。

他把散落在各种聊天记录、文档里的数据收拢起来，把最优秀营运经理的经营“套路”喂给豆包工作伙伴。为了不让 AI“胡说八道”，他在一个月里给旺财迭代了四十多个版本。

驻守华北的营运经理李子易也加入了这个项目。他跑了多年一线，最清楚加盟商的痛点在哪里，也知道那些高大上的财务指标，加盟商根本听不懂。他把来自第一线的沟通经验，一点点写进了给 AI 的提示词里。

最后出来的“旺财”，让没有任何财务背景的加盟商，用微信打字就能看懂自己门店的经营状况、潜在问题。

真正让 AI 变成生产力的，恰恰是那些长期踩在“泥地”里的普通员工。

八马的品控专家刘云云，和品茶打了十年交道。过去老师傅们传授的经验，全长在人的舌头和眼睛上，人一走，经验就没了。

刘云云尝试把其中可被看见的部分先沉淀下来：泡完茶后，把茶叶外形、茶汤汤色、叶底照片上传到飞书多维表格，飞书 AI 再对照标准样进行比对，给出相似度数据参考。

长年累月积累的感官经验，第一次变成了整个公司都能调用的数字资产。

甚至，连管理的分寸感，也是人教给 AI 的。

在圣农，一位区域负责人连续两周业绩达标，天启便主动减少追踪频次，只是在群里发了一句：“最近做得很好，全月目标预计达成，继续保持。”它不是个只会冷冰冰催进度的监工，吴宗伟在训练它时，特意教会了它，该追的追，该放的放。

对这些一线员工来说，当他们开始给 AI 派活时，他们自身的价值也被重新看见了。

李子易因为在“旺财”项目中展现出的深刻业务洞察，从一个普通的区域经理，直接参与总部战略级项目；老品控刘云云，变成了内部人人讨教的“AI先锋”。

至少在这些案例里，AI没有先取代某个具体岗位，而是先接走了死记硬背、整理报表、跨部门对接和反复催促。

被重新定价的也不只是效率。当经验能够被沉淀、复制和调用，一线员工就不必一直充当信息和流程的搬运工，而可以把更多时间留给判断、沟通与服务。

这或许才是AI进入办公室更现实的意义：企业运转得更高效、更透明，身处其中的人，也能少被琐事消耗。