在商业决策中，如何判断一个问题是否值得投入资源解决？一个有效的方法是为问题“定价”。以人工智能（AI）为例，当企业考虑引入AI技术时，不妨先评估其能解决的业务问题价值几何。例如，AI能否优化会议纪要流程？能否提升行程安排效率？这些问题的答案，往往隐藏在具体的商业价值中。
近期，一场由17位企业家参与的私董会活动，聚焦于寻找企业内“价值200万的问题”，并尝试用AI技术解决。选择200万作为基准，并非精确计算，而是为了提醒企业：不要将能够改变业务结果的工具，浪费在价值过低的问题上；同时，避免设定过高目标导致计划落空。
以教培行业为例，招生是增长的关键，而销售能力直接影响招生效果。一位连锁教培企业家发现，其公司300名销售顾问中，半数年招新量在200单左右，仅15%能达到400单以上。若能通过AI提升平均招新量至300单甚至400单，每年可增加450万业绩，三年则可能突破千万。AI的价值在于，能够缩短销售高手经验复制的周期，通过分析销售录音，提炼高转化沟通模式，为普通销售提供改进建议，从而实现经验的规模化复制。
跨境电商领域同样面临高价值问题。一位亚马逊创业者提到，其公司有200多个SKU，发货计划的制定涉及仓储成本、物流成本、现金流效率及断货风险等多重因素。传统方式依赖4人小组每日判断，但人为决策易疲劳且不稳定。AI的引入，使得这一问题转化为数学优化问题。通过预测模型预估需求，优化模型计算成本与风险，AI可生成每日发货建议，大幅降低人力成本并提升决策准确性。
电商运营则面临另一类挑战：运营团队每天面对大量决策，如调整商品主图、价格、关键词等，但难以判断哪些动作真正有效。一位电商企业家形容，这如同新手飞行员面对复杂驾驶舱，不知所措。AI的介入，可构建一个数据驱动的系统，通过分析运营动作与销售结果的相关性，每半小时推送优化建议，并自动执行确认后的操作。这一系统将经验沉淀为数字资产，提升运营动作的准确率。
AI的核心价值，并非直接替代人工完成具体任务，而是辅助企业构建定制化软件工具。大模型虽才华横溢，但其生成式思维链的不稳定性，难以满足企业对确定性的需求。企业真正需要的，是如同高精度机床般的软件，能够稳定、可靠地执行特定任务。因此，AI时代的企业工作流，应是“AI→软件→结果”，而非直接“AI→结果”。
以教培销售提升为例，AI的作用是编写一个自动分析销售录音、给出优化建议的软件；在跨境电商发货计划中，AI则根据运筹学模型开发动态计算最优解的软件；电商运营优化，则依赖于AI梳理运营动作与数据因果关系，构建实时监控与智能建议系统。这些软件资产，将成为企业竞争力的关键。
当前，许多企业仍未充分认识到数学与软件的力量。例如，某地产公司至今仍有20人每日手动登记工地员工打卡信息，再录入系统。这一现象反映出，世界尚未被数学与软件充分“洗礼”。为此，一场名为“200万·AI落地营”的活动应运而生，旨在帮助企业识别高价值问题，并开发出真实可用的软件原型，推动AI技术在商业领域的深度应用。
