2025年9月，我收到一封来自东京的邮件。
发件人是一家名为"株式会社プロップ"的公司，气囊防护服的发明者，成立于1987年。邮件里的焦虑很明显：员工老龄化严重，客户咨询重复，审批积压。按传统流程，我应该梳理功能清单、评估报价、签合同。
但公司的座右铭突然在脑海里响起： “所有的软件应用，都值得用AI重写。”
我停下了手里的工作。如果只是把业务从线下搬到线上，做一套传统的信息化系统，客户咨询还是那些咨询，审批还是那些审批，工作量一点没减少，老员工的效率问题也解决不了。这不是在解决问题，只是在换个地方重复问题。
于是我给客户回了一封邮件：“先不急着谈功能清单，我想跟您聊聊，您期望公司的未来会有哪些变革。”
那次视频会议，彻底改变了这个项目的方向，也让我重新思考了一个问题：在AI时代，我们到底在为客户解决什么？
01 一个被忽视的数字：29.1%****
视频会议开始后，客户的负责人是一位看起来五十岁左右的中年人，说话很慢，但逻辑清晰。他先介绍了公司的情况：株式会社プロップ成立于1987年，是气囊防护服的发明者，主要为建筑工地、高空作业、老年人防护等场景提供安全设备。
"我们的产品在日本市场占有率不错，"他说，“但现在遇到了一个很大的问题——员工老龄化。”
他给我看了一组数据：公司现有员工中，超过60岁的占比接近40%，平均年龄57岁。这些老员工经验丰富，对产品和客户都很熟悉，但体力和精力明显跟不上了。销售旺季的时候，订单跟进慢，客户咨询回复不及时，审批流程一拖再拖。
"日本现在招人太难了，"他叹了口气，“年轻人不愿意进制造业，我们只能让现有的人继续干。但说实话，我也不知道这样还能撑多久。”
听到这里，我突然想起之前看到的一个数字：29.1% 。
这是日本2024年统计的65岁以上人口的占比，位居全球第一。更可怕的是，日本75岁以上的高龄老人已经突破总人口的15%，而劳动人口与老龄人口的供养比已经达到1.5:1——也就是说，1.5个年轻人要供养1位老人，到2040年，这个比例将逼近1:1。
这不是一个企业的问题，是整个国家的困境。
根据日本政府的预测，到2025年，将有63万家盈利企业因为老龄化问题被迫关闭，导致1650亿美元的经济损失和650万个工作岗位消失。这些企业不是经营不善，而是找不到接班人，招不到年轻员工，老员工干不动了。
老龄化对制造企业的打击是三重的：
第一重，招人越来越难。 日本年轻人不愿意进工厂，宁愿去便利店、餐厅做服务员。制造业需要的技术工人、工程师，根本招不到。即便招到了，培养周期长，刚上手就可能跳槽。
第二重，效率持续下降。 老员工虽然经验丰富，但体力、反应速度、学习新技术的能力都在衰退。重复性的工作占用了他们大量时间，真正需要经验判断的事情反而没精力做。
第三重，创新能力减弱。 老龄化导致企业思维固化，不愿意尝试新技术、新模式。20世纪90年代以来，日本企业的创业精神和创新能力持续下降，这是日本经济在过去30年持续低迷的重要原因。
我看着屏幕对面的客户，突然意识到，他找我们做系统，本质上是在寻找一个答案：当员工老了，企业还能不能活下去？
而这个问题，不只是日本企业在问。中国的制造业、服务业，甚至很多传统行业，都在面临同样的困境。人力成本越来越高，年轻人越来越少，老员工越来越多，效率越来越低。
你想想，一个在工厂干了30年的老师傅，他知道每个客户的脾气、每个订单的风险、每个流程的坑，但他的体力跟不上了，眼睛花了，打字慢了。这些经验怎么办？就这么浪费掉吗？
传统的信息化系统，能解决这个问题吗？
我心里已经有了答案：不能。
02 信息化 vs 智能化：一个问题的两种答案****
我决定直接跟客户说清楚。
"您刚才说的这些问题，"我看着屏幕说，“如果我们按传统方式做一套信息化系统，把业务从线下搬到线上，其实只是换了个地方重复同样的工作。客户咨询还是那些咨询，审批还是那些审批，工作量一点没减少，老员工的效率问题也解决不了。”
客户愣了一下，显然没想到我会这么说。
"那……我们能怎么办呢？"他问。
"用AI融合，重塑系统，"我说，“不是把业务搬到线上，而是让AI成为每个员工的’数字分身’，替他们完成那些重复性、消耗精力的工作，让他们把时间和经验用在真正需要判断的地方。”
我给他举了四个具体的场景：
第一个场景：营销AI，主动跟进订单。
传统方式下，销售人员要手动给客户发邮件、打电话、跟进订单进度，一个销售一天能跟进的客户数量有限。但如果有一个营销AI，它可以根据客户的历史订单、咨询记录、行业特点，自动生成个性化的邮件，在合适的时间发送，甚至能根据客户的回复自动调整跟进策略。
老员工只需要做一件事：每天早上看看AI发出去的邮件，检查有没有问题，对于AI判断不了的情况，人工介入。这样一来，一个销售能同时跟进的客户数量可以翻好几倍。
你看，这不是让销售变成机器人，而是让销售从"发邮件的人"变成"管邮件的人"。
第二个场景：售后AI，回答重复问题。
客户说他们的工程师每天要回答大量重复的咨询：“这个产品怎么用？”“气囊充气时间是多少？”"适合什么场景？"这些问题占用了工程师大量时间，但其实都是标准答案。
如果有一个售后AI，它可以先接收客户的咨询，对于简单的、重复的问题，直接给出标准答案；对于复杂的、需要专业判断的问题，再转给工程师。工程师的角色从"客服"变成了"专家"，只处理真正需要经验和技术的问题。
这不是降级，是升级。
第三个场景：流程管理AI，驱动业务流转。
传统的审批流程是"人推人"：销售提交订单，等财务审核，财务审完等领导批，领导批完等生产排期。每个环节都要人工催，一旦某个环节的人忙起来，整个流程就卡住了。
但如果有一个流程管理AI，它可以自动识别订单的优先级，智能分配任务，提醒相关人员处理，甚至对于标准化的订单，AI可以直接完成审批和排期，只有特殊情况才需要人工介入。这样一来，流程的效率可以提升好几倍。
你想想，以前是"人等人"，现在是"AI推人"，效率能不快吗？
第四个场景：秘书AI，加速领导决策。
客户说他们的领导经常因为公务繁忙，积压大量审批工作。问题不是领导不想批，而是每份文件都要从头看一遍，太费时间。
如果有一个秘书AI，它可以提前阅读所有待审批的文件，提炼出关键信息、风险点、建议方案，生成一份简报。领导只需要看简报，就能快速做出决策。对于常规的、低风险的审批，AI甚至可以根据领导的历史决策习惯，直接给出建议，领导确认即可。
领导不是不想批，是没时间看。AI帮他看完了，他只需要做判断，这才是领导该干的事。
我停顿了一下，看着客户说：“您看，这四个场景有一个共同点：AI不是替代人，而是让人的角色发生了变化。 ”
“以前，员工是’劳动者’，要亲自完成每一项工作。现在，员工变成了’监管者’，负责管理和检查自己的数字分身。重复性的、消耗体力的工作交给AI，需要经验判断的、创造性的工作留给人。”
“这样一来，年龄的增加不再是负担，反而变成了财富。因为老员工的经验、对客户的理解、对业务的判断，这些才是最稀缺的资源。AI只是帮他们把这些资源的价值放大了。”
客户听完，眼睛亮了起来。
"AI数字分身！"他说，“这个想法太酷了！但我需要花很多钱才能实现吗？”
这是一个好问题。
03 一笔算得清的账****
说实话，很多企业对AI的第一反应都是：这东西肯定很贵。毕竟在大家的印象里，AI是那些科技巨头才玩得起的东西，动辄几百万、上千万的投入。
但实际情况是，AI的成本已经降到了一个普通企业完全可以承受的水平。
我给客户算了一笔账。
首先，大语言模型的调用成本几乎可以忽略不计。
现在主流的LLM（大语言模型）服务，比如GPT、Claude、国内的通义千问、文心一言，调用成本都非常低。以GPT-4为例，处理1000个token（大约750个英文单词或500个中文字）的成本只有几分钱。一个营销AI每天发100封邮件，一个月的模型调用成本可能只有几十块钱。
这是什么概念？传统方式下，一个销售人员的月薪至少几千块，而AI的成本连零头都不到。
其次，Agent的开发成本不比传统软件高。
很多人以为AI系统的开发很复杂，需要专门的AI工程师、算法专家。但实际上，现在的AI开发已经非常工程化了。我们用的是Agent框架，它就像搭积木一样，把大语言模型、业务逻辑、数据接口组合起来，开发效率甚至比传统软件还高。
更重要的是，有了AI编程工具的加持，开发效率还在持续提升。我们团队现在用AI辅助写代码，开发速度比以前快了至少30%，成本自然也就降下来了。
最关键的是，AI系统带来的ROI（投资回报率）非常可观。
我给客户看了几个数据：
根据麦肯锡的研究，工业AI的投入通常只占企业收入的0.1%，但带来的回报常常高达数百万量级。欧洲某汽车品牌通过AI驱动的预测性维护，一年就节省了2.7亿欧元的能源和维护开支。
在国内，有一家制造企业部署了AI智能体后，客服人力成本直接降低了60%，报销处理时效从3天缩短到几个小时。这些都是真实的案例，不是理论推演。
但你可能会问：AI真的能理解我们的业务吗？万一出错怎么办？
这是个好问题。我们的做法是：AI不是一上来就全权接管，而是先"学徒"，再"助手"，最后才是"分身"。
一开始，AI生成的邮件、回复、审批建议，都要人工检查；等AI学会了，人工只需要抽查；等AI稳定了，人工只需要处理异常情况。这个过程可能需要几个月，但一旦跑通了，效率提升是指数级的。
而且，AI的每一次决策都有记录，可以追溯、可以优化。这比人工决策更透明，也更容易管理。
我看着客户说：“您想想，如果营销AI能让一个销售的客户跟进量翻倍，售后AI能让工程师的时间节省一半，流程AI能让审批效率提升三倍，这些带来的价值，远远超过系统本身的成本。”
“更重要的是，这不是一次性的投入。AI系统会随着使用不断学习和优化，效率会越来越高。而传统的人力成本，只会逐年上涨。”
客户听完，沉默了几秒钟，然后说：“您说得对。我一直把这当成一笔成本，但其实应该把它看作一笔投资。”
"没错，"我说，“而且是一笔回报周期很短的投资。”
我给他举了个例子：假设你们公司有10个销售，每人月薪1万，一年的人力成本就是120万。如果AI能让每个销售的效率提升50%，相当于省下了5个人的人力成本，一年就是60万。而开发这套AI系统的成本，可能不到100万，一年多就能回本。
更何况，AI带来的价值不只是省钱，还有增长。销售效率提升了，订单量就会增加；客户服务更及时了，客户满意度就会提高；审批流程更快了，业务响应速度就会加快。这些都会直接转化为收入的增长。
客户点了点头，眼神里的犹豫消失了。
"您是第一个从价值出发，用AI能力来帮我们解决问题的公司，"他说，“我们对贵司的方案非常感兴趣，请尽快报价并推动研发工作。”
那次对话之后，我们很快就签了合同，项目金额不到100万人民币。对于一家成立近40年的制造企业来说，这笔投资不算大，但它带来的改变，可能是颠覆性的。
04 重写的不是代码，是思维****
项目启动后，我一直在思考一个问题： “所有的软件应用，都值得用AI重写”，这句话到底在说什么？
表面上看，是在说技术升级——把传统的软件系统用AI技术重新实现一遍。但经历了这次项目，我发现，重写的远不止是代码，更是一种思维方式。
第一层：技术层面的重写，是从信息化到智能化。
传统的信息化系统，本质上是把线下的流程搬到线上，让数据可以被记录、查询、统计。它解决的是"信息透明"的问题，但不解决"决策效率"的问题。
而AI系统，是在信息化的基础上，加入了"智能决策"的能力。它不只是记录数据，还能分析数据、预测趋势、给出建议，甚至在某些场景下直接做出决策。
这就像从"记账本"升级到"智能财务顾问"。记账本只能告诉你花了多少钱，但智能财务顾问能告诉你哪些支出不合理、下个月可能会有资金缺口、应该如何优化现金流。
第二层：组织层面的重写，是从人管系统到系统辅助人。
传统的软件系统，是"人管系统"——人要学习系统的操作逻辑，适应系统的流程设计，按照系统的要求输入数据。系统是工具，人是使用者。
而AI系统，是"系统辅助人"——系统要理解人的意图，适应人的工作习惯，主动完成那些重复性的工作。人是决策者，系统是助手。
这个转变看起来微妙，但影响深远。在传统模式下，员工的价值取决于他能多快地完成任务；在AI模式下，员工的价值取决于他能做出多好的判断。前者拼的是体力和速度，后者拼的是经验和智慧。
第三层：认知层面的重写，是对"价值"的重新发现。
这是最深层的变化。
在工业时代，我们把人看作"劳动力"，衡量标准是工作时长、产出数量、体力强度。所以年龄越大，价值越低，因为体力在衰退、速度在变慢。
但在AI时代，我们应该把人看作"经验的载体"，衡量标准是判断力、洞察力、对复杂问题的理解能力。而这些能力，恰恰是随着年龄增长而积累的。
AI不是来替代人的，而是来放大人的价值的。那些被低估的资源——老员工的经验、碎片化的时间、沉睡的数据——都可以通过AI重新焕发价值。
株式会社プロップ的那些老员工，他们知道哪些客户的需求最紧急，知道哪些订单可能会有风险，知道哪些审批可以快速通过，哪些需要仔细斟酌。这些经验，是任何年轻人都无法在短时间内获得的。
以前，这些经验被困在了重复性的劳动中。但有了AI之后，重复性的工作被数字分身接管了，老员工的时间被解放出来，可以专注于那些真正需要经验的决策。
我突然想起一个数据：根据市场调研机构统计，2024年全球工业AI市场规模是436亿美元，预计到2030年将达到1540亿美元，年复合增长率23%。这个增长速度，远超传统软件行业。
为什么？
因为AI不只是在提升效率，更是在重新定义价值。它让那些被低估的资源——比如老员工的经验、比如碎片化的时间、比如沉睡的数据——重新焕发了价值。
这才是"所有软件应用都值得用AI重写"的真正含义：不是为了炫技，而是为了让每个人的价值被更好地发挥。
05 一个开始****
现在，这个项目已经进入开发阶段。
株式会社プロップ的团队很配合，他们把业务流程、客户数据、历史案例都整理出来，交给我们的AI工程师。我们正在为他们打造四个"数字分身"：营销AI、售后AI、流程AI、秘书AI。
但我知道，这个项目的意义，远不止一套系统。
它真正的价值在于，让一家成立近40年的制造企业，开始相信一件事：老员工不是包袱，是宝藏。
那些在工厂里干了几十年的老师傅，那些对客户需求了如指掌的老销售，那些能一眼看出订单风险的老管理者，他们的经验、判断力、对业务的理解，才是企业最稀缺的资源。
AI不是来替代他们的，而是来放大他们价值的。
回到开篇那个问题：在AI时代，我们到底在为客户解决什么？
我的答案是：不是解决技术问题，而是解决认知问题。
很多企业觉得自己需要的是一套系统，但其实他们真正需要的，是一种新的思维方式——不要把人当成成本，而要把人当成资产；不要让技术适应人，而要让技术服务人；不要追求效率的极致，而要追求价值的最大化。
如果你的企业也在面临类似的困境：
l 人力成本越来越高，但招不到合适的人
l 老员工经验丰富，但效率跟不上业务增长
l 重复性工作占用大量时间，真正需要判断的事情反而没精力做
l 想做数字化转型，但不知道从哪里开始
那么，或许你需要的不是一套传统的信息化系统，而是一次AI驱动的智能化改造。
这不是一笔成本，而是一笔投资。投资的不只是技术，更是对人的重新定义，对价值的重新发现。而这件事，需要一个真正懂AI、懂业务、懂人的团队来做。
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因为我们相信：所有的软件应用，都值得用AI重写。
而这个"重写"，才刚刚开始。
