現(xiàn)在AI技術(shù)火得一塌糊涂，企業(yè)老板們開會(huì)必提“AI轉(zhuǎn)型”，但真要把AI項(xiàng)目落地，簡直像在玻璃棧道上走路看著風(fēng)光，腳下全是坑。

技術(shù)團(tuán)隊(duì)拿著模型說“我們這算法準(zhǔn)確率多高”，業(yè)務(wù)團(tuán)隊(duì)聽得一臉懵“這玩意兒能幫我解決月底報(bào)表錯(cuò)行的問題嗎”，兩邊各說各話，最后項(xiàng)目要么爛尾，要么上線了也沒人用。

這種“斷層”問題，最近催生了一個(gè)新角色ECHO，今天就來好好聊聊，這個(gè)ECHO到底是何方神圣，為啥能讓AI項(xiàng)目落地從“踩坑”變“踩油門”。

前陣子跟一個(gè)做制造業(yè)的朋友吃飯，他吐槽公司花百萬上的AI質(zhì)檢項(xiàng)目，現(xiàn)在成了擺設(shè)。

技術(shù)團(tuán)隊(duì)說“模型能識(shí)別95%的瑕疵品”，但車間主任根本不用因?yàn)槟Ｐ鸵罅慵[放角度誤差不能超過2度，可生產(chǎn)線實(shí)際速度快，零件歪歪扭扭是常態(tài)。

你看，這就是典型的“斷層”，技術(shù)團(tuán)隊(duì)活在數(shù)據(jù)和算法里，業(yè)務(wù)團(tuán)隊(duì)泡在流程和實(shí)操中，中間缺個(gè)“翻譯”，把兩邊的話說明白。

最早把這個(gè)“翻譯”角色做明白的，是硅谷的Palantir公司，他們叫FDE（ForwardDeployedEngineer），簡單說就是懂技術(shù)又懂業(yè)務(wù)的工程師，直接扎到客戶現(xiàn)場解決問題。

現(xiàn)在國內(nèi)企業(yè)遇到的AI落地難題，跟Palantir當(dāng)年的客戶差不多，于是ECHO角色就這么冒出來了。

說白了，ECHO就是“懂業(yè)務(wù)+會(huì)駕馭AI+能推動(dòng)變革”的三合一選手不是純技術(shù)，也不是純業(yè)務(wù)，是卡在中間的“粘合劑”，ECHO這角色最有意思的地方，就是“啥都懂點(diǎn)，又不全懂”。

他們不寫代碼，但知道AI模型能干啥不能干啥，就像不會(huì)做飯但能看懂菜譜的食客，知道哪個(gè)菜廚子能做，哪個(gè)菜純屬瞎掰。

他們也不屬于業(yè)務(wù)部門，卻比業(yè)務(wù)經(jīng)理還清楚流程里的“暗礁”比如財(cái)務(wù)報(bào)銷要過三個(gè)人簽字，銷售數(shù)據(jù)要等門店下班才能匯總。

核心本事就一個(gè)，把業(yè)務(wù)的“土話”翻譯成技術(shù)能懂的“行話”，再把技術(shù)的“黑話”變成業(yè)務(wù)能用的“辦法”，要當(dāng)ECHO，得有三樣“硬通貨”能力。

第一得懂行業(yè)邏輯，知道這個(gè)行當(dāng)?shù)腻X是怎么賺的，痛點(diǎn)在哪兒。

就像做零售的ECHO，得明白“庫存周轉(zhuǎn)天數(shù)”比“AI預(yù)測準(zhǔn)確率”更重要，因?yàn)樨泬涸趥}庫里，準(zhǔn)確率再高也是賠錢。

第二得知道AI的邊界，別聽技術(shù)團(tuán)隊(duì)吹“AI無所不能”，得清楚哪些是真能落地的，哪些是PPT里的“畫餅”。

第三得會(huì)攢方案，不是把技術(shù)和業(yè)務(wù)簡單拼接，而是重新設(shè)計(jì)工作流比如原來財(cái)務(wù)要手動(dòng)核對(duì)發(fā)票，ECHO可能會(huì)說“AI先篩一遍重復(fù)發(fā)票，剩下的人工核對(duì)，效率能翻三倍”。

就拿跟傳統(tǒng)角色比吧，最容易搞混的是GTM（Go-To-Market）團(tuán)隊(duì)，GTM團(tuán)隊(duì)的目標(biāo)很直接，把AI產(chǎn)品賣出去，關(guān)心定價(jià)、渠道、怎么簽單。

ECHO呢？簽單只是開始，他們更操心“簽單后客戶會(huì)不會(huì)續(xù)約”。

舉個(gè)例子，GTM可能會(huì)跟客戶說“用了我們的AI，你們客服效率能提升50%”，ECHO卻得在旁邊補(bǔ)一句“不過得先把你們分散在三個(gè)系統(tǒng)的客戶數(shù)據(jù)打通，不然AI沒米下鍋”前者負(fù)責(zé)“談戀愛”，后者負(fù)責(zé)“過日子”。

有人說ECHO不就是創(chuàng)業(yè)公司老板嗎？都得對(duì)結(jié)果負(fù)責(zé)，都得懂點(diǎn)技術(shù)懂點(diǎn)業(yè)務(wù)，這話對(duì)一半錯(cuò)一半。

創(chuàng)業(yè)老板是“全能選手”，公司從保潔到融資都得管，ECHO是“精準(zhǔn)打擊選手”，在大公司里專門解決AI落地的“卡脖子”問題。

大公司部門墻厚，技術(shù)部、業(yè)務(wù)部、財(cái)務(wù)部各有各的KPI，AI項(xiàng)目要?jiǎng)诱l的流程誰都不樂意。

這時(shí)候ECHO就得像個(gè)“居委會(huì)大媽”，拿著項(xiàng)目價(jià)值跟各部門“嘮嗑”，“技術(shù)部你改個(gè)接口，下個(gè)月業(yè)務(wù)部數(shù)據(jù)處理時(shí)間能省兩天，業(yè)務(wù)部你配合采點(diǎn)數(shù)據(jù)，年底KPI超額完成，獎(jiǎng)金少不了你的?！?/p>

還有人把ECHO當(dāng)成高級(jí)項(xiàng)目經(jīng)理，這就更跑偏了，傳統(tǒng)項(xiàng)目經(jīng)理管的是“把事做對(duì)”，排期、資源、上線時(shí)間，按部就班就行。

ECHO管的是“做對(duì)的事”，上來先質(zhì)疑“這項(xiàng)目目標(biāo)到底對(duì)不對(duì)”，比如公司要上AI客服系統(tǒng)，項(xiàng)目經(jīng)理可能開始列任務(wù)，需求調(diào)研、模型訓(xùn)練、測試上線。

ECHO卻會(huì)先拉著客服主管聊天，“你們現(xiàn)在最頭疼的不是接電話慢，是客戶問‘訂單到哪了’時(shí)，得切換三個(gè)系統(tǒng)查物流，AI能不能先把這三個(gè)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)整合了？”項(xiàng)目經(jīng)理是“執(zhí)行者”，ECHO是“導(dǎo)航儀”，先確保方向沒錯(cuò)，再談怎么開。

現(xiàn)在企業(yè)里最缺的就是ECHO這種人，技術(shù)大牛不少，但他們習(xí)慣用“卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)”“注意力機(jī)制”說話，業(yè)務(wù)聽不懂，業(yè)務(wù)骨干也多，但他們一提AI就犯怵，怕學(xué)不會(huì)新系統(tǒng)。

ECHO就像架在兩岸的橋，讓技術(shù)和業(yè)務(wù)能踩著橋走到對(duì)岸握手。

我見過一個(gè)零售企業(yè)的ECHO，硬是把技術(shù)團(tuán)隊(duì)開發(fā)的“AI銷量預(yù)測模型”，改成了帶“促銷活動(dòng)開關(guān)”的版本因?yàn)闃I(yè)務(wù)說“周末搞促銷，銷量肯定暴漲，模型得能手動(dòng)調(diào)參數(shù)”。

就這一個(gè)小改動(dòng)，模型使用率從20%提到了80%，ECHO這角色，未來會(huì)越來越吃香。

不管是技術(shù)轉(zhuǎn)崗、產(chǎn)品經(jīng)理還是業(yè)務(wù)骨干，誰先具備“翻譯+推動(dòng)”的能力，誰就能在AI時(shí)代占先機(jī)，畢竟算法可以復(fù)制，數(shù)據(jù)可以購買，但懂行業(yè)、懂AI、還能搞定人的復(fù)合型能力，可不是一朝一夕能練成的。

企業(yè)要想讓AI真正產(chǎn)生價(jià)值，別光盯著招算法工程師了，先找找自己公司有沒有ECHO這樣的“翻譯官”有時(shí)候，打通語言障礙，比開發(fā)一個(gè)新模型更重要。

現(xiàn)在AI落地的坑，說到底不是技術(shù)不行，是“人”的問題技術(shù)和業(yè)務(wù)沒對(duì)齊，目標(biāo)和實(shí)操脫了節(jié)。

ECHO的出現(xiàn)，正好補(bǔ)上了這塊短板，未來幾年，誰家企業(yè)能把ECHO的作用發(fā)揮好，誰家的AI項(xiàng)目就能從“花錢的擺設(shè)”變成“賺錢的引擎”。

畢竟，技術(shù)再牛，最終還得靠人把它落到實(shí)處而ECHO，就是那個(gè)讓技術(shù)和業(yè)務(wù)“好好說話”的關(guān)鍵人物。