都要看问题是不是真的存在，有没有人正在付出成本，以及现有的解决方式到底够不够好。
个人用户花的通常是自己的钱，决策可能更直接，也可能更情绪化；
企业花的是公司的钱，背后还牵扯老板、员工、业务流程、部门利益和最终结果。
个人觉得好用，可能就愿意付钱，反正就是掏出手机一扫。
企业觉得好用还不够，它还要考虑能不能接进现有流程，员工愿不愿意使用，管理层能不能看到结果，以及这笔钱花出去以后，到底省了什么或者多赚了什么。
所以企业需求，很多时候不是更复杂，而是有更多人参与，也有更多隐藏条件。
虽然我们打着 AI 改造的名义，但本质上这个 AI 只不过是个钩子，核心还是「用户正在为什么问题付出成本，但现有解决方式依然很麻烦。」
这个成本不只是花钱。人工、时间、加班、出错、反复沟通、客户流失，都是成本。比如我现在有个需求，人家已经用了一个类似的了，我们要得到对方的认可就只有一个可能，就是你做的比人家的更好。
所以不要总从“我会做什么”出发，而要从“企业的钱、人和时间正在浪费在哪里”出发。
我认为可以这样排：
-已经有人付费购买解决方案
-企业正在安排专人处理
-员工长期加班或者重复劳动
-问题已经影响成交、交付或者客户体验
-用户在主动寻找替代方案
-现有产品有人使用，但抱怨很多
-搜索量和访问量持续增长
-某些相关内容下，点赞、收藏、评论看起来很热闹
-老板说“我们也要搞 AI”
-自己觉得这个产品特别有意思
简单粗暴就是，越靠前，越接近真实生意。很多人做产品最大的问题，就是拿第十级证据，幻想出了一个第一级需求。企业项目里也一样。
老板说“我们想做 Agent”，并不代表企业真的需要一个 Agent。 这可能只是他最近听得最多的一个词。（我最近接到的所有企业需求，基本上开场白都是，他想搞个 agent来实现xxx）
1，看企业的钱和人耗在哪里
企业愿不愿意为一个问题付钱，不一定要看它有没有采购过某款软件。
还可以看：
-有没有安排专人处理
-有没有长期加班
-有没有购买多个系统
-有没有因为出错反复返工
-有没有因为信息不及时错过客户
-有没有大量时间花在沟通和确认上
-有没有一批人每天处理高度相似的工作
比如说一家公司每年花几十万养一个团队，只为了重复整理数据、核对资料或者生成报表，这本身就是很强的付费证据。
因为企业已经在为这个问题花钱了，只不过现在买的不是软件，而是人工。
这种需求不一定适合直接做成 SaaS，但很适合先做成 AI 服务、自动化流程或者企业内部的 Agent。
2，找企业里那些已经被习惯的“笨办法”
因为员工已经做习惯了，甚至不觉得这是一种问题。
比如：
-从多个系统里复制数据
-用 Excel 维护复杂业务流程
-在微信群里反复询问进度
-每周人工整理同一份报表
-客户资料存在销售个人微信里
-相同的信息被录入好几遍
-遇到问题只能找某一个老员工
-一件事需要跨越多个部门确认
这些流程可能已经存在了很多年。
大家也知道麻烦，但因为一直能勉强运转，就没人认真想过能不能换一种方式。
所谓企业 AI 需求，很多时候就藏在这些“大家已经习惯了，所以没人觉得奇怪”的笨办法里。
3，把老板的表面需求翻译成业务问题
这个之前在不扯什么FDE，就聊聊我最近做企业 AI 项目的几个思考也说了，老板说想提升销售效率。听起来很具体，实际上还是什么都没说。
继续往下问，可能是：
-销售每天花大量时间整理客户资料
-管理层不知道客户跟进到哪一步
-销售不知道下一步应该跟客户聊什么
-产品和活动资料太多，需要的时候找不到
-新销售缺少经验，成长速度太慢
表面上都叫“提升销售效率”，对应的解决方案却完全不同。
有的需要自动录入 CRM。
有的需要判断客户所处阶段。
有的需要根据客户情况推荐下一步动作。
有的可能只需要把正确的资料，在正确的时间推送给销售。
这就是前面说的：会翻译所谓的需求，为需求里提炼出真需求。
企业 AI 真正高价值的能力，不是做几个 Agent，而是把一句模糊的要求，翻译成一个具体、可验证、能交付的问题。
4，找业务流程里的信息断点
很多企业不是没有系统，而是系统太多了。
客户沟通发生在微信。
客户资料放在 CRM。
订单数据在业务系统。
项目进度又散落在群聊、文档和 Excel 里。
包括很多公司，可能还有大量的上下游，各种分散在各处的平台。还不会提供可以打通的 api 或者要付费，光一个数据整合都需要消耗大量的人力物力。
我们以前做汽车行业的时候，还要有一个专门的线索处理平台，专门解决各种渠道汇集的线索。
比如群友顺总（#公众号数字游民9527）最近就帮一个企业做了类似的系统，解决了这个问题：企业AI落地的场景：自动化工具提效
解决的就是：
每个系统都有一部分信息，但没有人能看到完整情况。 最后只能靠员工手工复制、整理和转述。
这类需求的机会，往往不是再做一个新系统，而是让 AI 成为中间的连接层。
比如，自动理解销售和客户聊了什么，把重要信息沉淀回 CRM，从知识库中找到对应的产品资料，自动向管理层汇总真实业务进展等等。
尤其重要的是！数据应该从真实的业务过程中自动产生，而不是等员工工作结束以后，再补填一次。（是不是现在还有很多公司是这么干的）
5，不只看核心工作，还要看前一步和后一步
很多人一说企业 AI，就盯着核心任务。 比如销售、客服、招聘、内容生产、数据分析。
但真正麻烦的，可能是核心任务前后的准备和收尾。
就那常见的销售来说吧，
销售沟通之前，需要：查找客户历史资料、了解客户意向、准备产品介绍、寻找对应案例、判断应该使用什么话术……
沟通结束以后，又需要：整理聊天记录、更新客户阶段、填写跟进结果、安排下一次联系、向管理层同步进展……
核心沟通可能只有十分钟，前后整理却需要半个小时。
真正适合 AI 参与的，可能恰恰不是“代替销售聊天”，而是把聊天前后的准备、记录和判断自动完成。
不要总想着替代核心岗位。 先把核心岗位周围那些重复、麻烦、没有创造力的工作拿走，往往更容易落地。
6，先卖一个结果，再决定做不做系统
企业客户经常一上来就希望你给出完整方案。
做什么平台、几个模块、多少个 Agent、接入哪些系统。
但如果连最基本的需求都没有验证，方案写得越完整，后面返工的概率越大。
我现在更认可的方式是：
先选一个具体场景，拿一批真实数据，跑通一次完整流程。
对，就是所谓的POC – 用最小成本、最快速度做一个小范围的原型或实验，来验证某个想法、技术或方案是否真的可行，而不是直接投入大量资源去做完整产品。
一个公司，一个部门，一个门店，甚至一个业务部门开始。哪怕前期有些步骤需要人工处理，也没关系。
就拿前面总是举例的销售场景来说，只要能够证明：
销售少花了多少时间 、CRM 数据完整了多少、 管理层能不能看见真实进展、 客户跟进有没有变得更及时、 最终有没有影响成交结果等等。
这些验证成立以后，再把交付过程整理成 SOP，把重复步骤交给 AI，最后逐渐做成完整产品。
说白了，就是，先把服务卖出去，再把服务过程标准化，最后才是产品化。
我们现在进行的大部分企业 AI 落地都是这个流程，从收费上来说可能就是两三万块的小活儿开始，然后慢慢变大，可能是横向的好几个两三万，也能是是纵向的，两三万的变成几十万。
也就是说，上来不一定是软件，而是你解决问题的方式：
业务现象 → 真实痛点 → 企业成本 → 最小验证
别人看到一张混乱的 Excel，觉得企业管理不规范，你要看到一个还没有被产品化的业务流程。
别人看到员工在群里反复问问题，觉得沟通效率太低，你要看到企业知识和经验没有真正沉淀。
别人看到员工不填 CRM，觉得是执行力有问题，你要看到系统没有给员工创造价值。
最后咱们也弄个公式：
企业好需求 = 企业已经在承担成本 × 问题反复发生 × 现有流程足够麻烦 × 结果可以衡量 × 能从小场景开始验证
这里面任何一项接近零，这个需求都可能只是“看起来不错”。
简单总结下：
真正值得做的企业需求，不一定新，也不一定高级，更不一定非得做成一个无所不能的 Agent。
很多时候，不过是企业已经被一个问题折磨了很久，你恰好能让它少浪费一点人、少花一点钱，或者多拿到一点结果。
这就足够成为一门生意了。
同样的，你也明白了，为啥我在这里说：
因为这个过程对企业最有价值的啊！