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企业在销售端增加100万净利润不是增加100万，而在采购端节约100万，净利润就是增加100万。”
王总皱眉：“企业很难承认‘效率增加是系统的功劳，都会认为是我管理的价值’。”
“所以我们需要无可辩驳的可测量指标。”
AI工程师小马捎着思考开口，声音因兴奋而微微发颤，“不是‘裁了多少人’，而是‘减少了多少工作量’。
比如采购员原本每天处理20个订单，用了系统后能处理60个，那么相当于替代了23的人力。
这个数据可以从系统日志里直接抓取。”
问题四：数据从哪里来？
这是最棘手的问题。
数据工程师小朱苦笑：“客户不会把岗位数据给我们，这是商业机密。”
“所以要从‘我们已经有的’开始。”
小温指着投影，“SRM系统里已经有大量采购流程数据：询价记录、比价单、合同模板、审批流。
用这些数据训练第一版‘采购智能体’，哪怕只有50%的能力，先拿给客户试用。”
“客户一旦开始用，”
小马眼睛发亮，语速加快，“他们的操作习惯、沟通记录、决策节点就会源源不断地自然沉淀到系统里，形成越转越快的数据飞轮。
用得多，系统就越智能；越智能，客户就用得更多。”
老陈摇头，泼了一盆冷水：“但岗位智能的核心不是流程数据，而是操作知识，一个采购员怎么判断供应商在撒谎？怎么在谈判中抓住对方漏洞？这些藏在人脑子里的隐性知识，系统根本抓不到。”
“所以我们需要岗位建模工具。”
张伟终于插话，“而这，是我们目前最薄弱的环节。”
问题五：建模工具怎么建？
研发老陈打开笔记本：“我粗略估算过。
如果要构建一个覆盖采购全岗位的建模工具，我们需要三样东西：第一，岗位图谱——描述岗位职责、技能、输入输出的知识库；
第二，自动学习器——能从客户使用数据中自动提取岗位模式的AI；
第三，可视化编辑器——让非技术人员也能配置岗位智能体。”
“多少钱？多少人？”
张伟问。
“前6个月，至少1000万预算，50人专项团队。”
老陈顿了顿，“而且这还只是采购岗位。
如果要扩展到财务、HR、生产……成本是指数级增长。”
小许脸色发白：“公司账面只有1个亿。”
“所以我们必须一击即中。”
张伟在白板上画了一个圈，“第一个岗位必须成功，形成现金流，才能滚雪球。”
会议进行了三个小时。
过程中远不止张伟的问题，总共头脑风暴，推衍产生了几十个问题，被逐一抛出、拆解、激烈辩论，每个角色都在自己的专业领域迸发出火花：法务小吴尖锐地提醒专利布局必须现在开始，否则巨头会用知识产权官司拖死我们；
交付小赵强硬地强调必须有“强管控的项目组织”
，否则会被客户的中层反噬得骨头都不剩；
售前小黄飞快地设计了一套完整的“CEO说服话术”
；
数据小朱提出了“数据脱敏+联邦学习”
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