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商业思维
笔记君说：
年初 DeepSeek 的横空出世，点燃了 AI 市场，也让很多企业陷入焦虑：
老板满怀期待推动 AI 转型，中层却因"无成功案例、怕担风险"犹豫观望，基层员工更是藏着"用 AI 会不会丢工作"的深层焦虑；
投入大量资源搭建 AI 平台，却陷入"炫技无实效"的困境；
好不容易实现局部提效，却因"员工热情减退""项目结束无人管"，让 AI 转型沦为"一阵风"……
这些困惑，几乎是所有传统企业拥抱 AI 时的共同难题。
而这些难题，森马 2023 年 6 月启动 AI 项目时同样面临。彼时森马虽有数字化基础，但组织仍带着"数字化思维"做 AI，习惯按流程、定规则，缺乏探索意识；更关键的是，员工有抵触情绪——有人怕 AI 替代自己，有人觉得"学新工具不如老经验顺手"。
但森马没有硬推，反而从"解开心结"和"找对切口"破局。短短两年，森马就实现了"全员拥抱 AI "的转变，解决了信息零散滞后、人员管理复杂等问题，提升了新品研发效率、营销效果，进一步增强了组织能力。
它的破局逻辑，恰恰戳中了传统企业 AI 转型的核心——先解决"人的焦虑"，再突破"事的难点"。
今天这篇文章，我们就通过拆解森马的转型经历，为你展现 AI 组织的经验与教训。
一、AI 组织：
下一个时代的竞争底牌
从企业组织的发展进程中，我们可以发现，组织形态在不断变化——从科层制到扁平化，再到敏捷组织，本质上都是对内部协同效率与外部反应速度的持续优化。
一家企业的核心竞争力，往往来自组织能力。正如任正非所说的"方向大致正确，组织充满活力"。
如今，AI 技术的爆发式发展推动组织迎来新一轮进化——用 AI 技术赋能个体成为"超级个体"，再由无数超级个体凝聚成"超级组织"。
而森马这家传统服装企业，正是借助钉钉等 AI 工具的加持，全面拥抱 AI 技术，成功实现 AI 组织转型。
那什么是 AI 组织？
在对森马的采访中，我们了解到：AI 组织并非少数人使用 AI 工具的"局部革新"，而是以 AI 为核心驱动力，推动全员运用 AI 激活个人能力、提升业务效率，同时主动调整组织模式以适配 AI 生产力的新型组织形态。
为什么森马要这么着急地全面拥抱 AI？
时代淘汰你的时候，从不会打招呼。细数过往的传统企业，无不是因为忽略新技术的应用错失发展机会；而许多互联网企业也是乘着互联网技术的发展迅速发展起来。
而这次的 AI 爆发式发展，既让很多企业感到焦虑，也让很多企业看到了机会。
森马数字中心高级总监路丽娜在采访中也谈到：" 2023 年 ChatGPT 突然火爆后，不管是老板还是中高层，都很重视。"
所以在 2023 年 6 月份，森马启动了 AI 项目，董事长将 AI 提升到战略层面，亲自推动 AI 在组织中的应用。
二、AI 组织的关键：
生产关系如何适配 AI 生产力？
所有转型升级，第一步往往最难，也往往最关键。森马究竟是怎么在短短两年内就实现全员运用 AI 的？
1. 营造 AI 氛围
在推动 AI 应用的初期，森马首先从企业文化宣传入手，从思想意识层面让全员认识到 AI 对时代及工作方式的变革意义，营造重视 AI、学习 AI 的良好氛围。
具体而言，森马采取了多项针对性举措：
一是邀请董事长向全体员工发布公开信，明确鼓励大家主动学习和运用 AI 工具，传递公司推动 AI 应用的决心；
二是由人资部门制作了系列 AI 宣传海报，张贴在公司餐厅、电梯等高频场所，通过视觉化宣传，让大家直观感受到公司管理层及各部门负责人对 AI 应用的重视。
与此同时，森马也发现不少人担心 AI 技术快速发展会取代自身岗位。对于这种担心，人资部门也通过大小会议开展疏导工作，向员工明确：时代发展的趋势下，运用 AI 工具是为了提升工作成效，而非通过效率提升来缩减人员。
值得注意的是，在文化宣传的过程中，一位负责"巴拉巴拉"品牌（森马旗下品牌）线上搜索业务的总监，因为对 AI 工具的探索抱有浓厚兴趣，实践过程中，他敏锐地发现，AI 工具的合理应用能为线上搜索业务带来显著助力，大幅提升工作效率。
森马也注意到这个情况，决定在内部孵化一家 AI 赋能公司，并任命他担任负责人，这为森马后来的全员推广 AI 夯实了基础。
2. 找准场景切入点
所有新鲜的事物在推广时，必定会遇到一个问题：大部分人观望，只有少部分人尝试。
在这种情况下，数字中心协同业务体系组建了专门的小分队，并按照"先易后难、逐步辐射"的思路推进落地，具体分了三个阶段：
第一阶段，从"场景切入"突破。由于初期 AI 应用的准确度有限，他们先选择对图片精准度要求不高的场景，用文生图技术（Midjourney、StableDiffusion）生成物料并投入使用。
当小场景的应用效果显现后，同岗位的同事纷纷主动加入尝试，他们借此逐步扩大了这类岗位的辐射范围，让更多人直观感受到 AI 的价值。
第二阶段，聚焦" AI 助理"扩大影响。路丽娜发现，公司内财务、供应链、客服等模块的知识库相对完善，非常适合 AI 助理的落地，且应用效果会更明显。于是他们重点在这些领域和各职能部门一起推进 AI 助理的应用，再次用实际效果验证了 AI 的实用性。
第三阶段，围绕"日常提效"实现普惠。像用 AI 制作 PPT、辅助组织会议这类高频、通用的日常工作场景，覆盖范围广、受益人群多。针对这些场景，他们进一步加强 AI 应用的推广，让 AI 真正融入员工的日常工作流程。
路丽娜最后谈到，整个推销过程的核心逻辑是：先找到能快速突破、能让大家切实感受到价值的场景落地，再逐步扩大辐射范围。只有让大家亲眼看到 AI 带来的实际效果，才能更好地推动普及。
3. 设计规划顶层方案
森马人力资源中心高级总监白云在采访中谈到："在借助 AI 工具实现个人效率提升后，我们意识到，还需进一步结合业务流程进行优化与调整，才能推动效率提升。从个人岗位层面，逐步延伸至部门层面，最终实现整个公司业务效率的全面升级。"
基于年初 AI 应用的实际推进情况，森马针对性地推出了 AI 应用激励方案。白云谈到，这个方案主要围绕三大核心目的展开：
其一，推动全员实现从"知"到"行"的转变。
此前，森马有不少同事虽然知道 AI 工具，也了解 DeepSeek 等同类产品，但并未实际运用。所以第一步要先引导大家将对 AI 工具的认知转化为实际操作，真正让 AI 融入日常工作。
其二，通过成果展示与标杆树立，挖掘潜在的 AI 应用场景及场景应用人才。
我们希望以优秀实践为牵引，发现更多可与 AI 结合的业务切入点，同时发掘并培养一批具备 AI 应用能力的骨干人才。
其三，放大有价值的 AI 项目成果。
具体而言，就是将单个 AI 项目的成功经验进行从 1 到 N 的复制推广，让优质经验覆盖更多业务环节，从而切实驱动全公司效率的整体提升。
围绕上述三大目的，白云说他们设计了三层配套实施方案。
第一层是针对全员的激励，核心是"百日 AI 工具使用打卡活动"。规则是 100 天内，每个组织的全体成员都要完成指定次数的 AI 工具（包括 DeepSeek）使用任务，只有整个团队都达标才能获得激励。
这部分的激励金额不算高，更多是荣誉激励——根据个人使用次数，会在钉钉头像上授予铜制、银制、金制的电子勋章，通过物质和精神双重激励，推动大家主动用 AI 工具。
森马有 3000 多名正式员工，为了拿到团队激励，基本都参与了，毕竟只要有一个人没完成，就会影响整个团队获奖。
第二层是" AI 金点子"评选，目的是挖掘潜在的 AI 应用场景和人才，这部分是以物质激励为主、精神激励为辅。
金点子征集按工具类、场景类、应用类来划分：
工具类是指员工发现好用的外部 AI 工具后，提交具体使用说明就能参与；
场景类是针对业务场景提出设想或正在推进的方案，说清应用逻辑和效果假设即可；
应用类则是提交已在工作中落地、且实现个人 / 部门提效或产生经济价值的 AI 应用案例。
最后将这些"金点子"汇总后请专业同事评审，还分上半年和下半年开展评选。今年 8 月初，森马评了上半年的一二三等奖，上周刚完成颁奖和内部宣传，效果不错。
第三层是" AI 应用挑战赛"，重点是攻坚复杂场景，激励以团队高额物质奖励为主，评审标准围绕"可复制、降本、提效"。
森马上半年有 8 个项目参与评审，最终筛选出三四个项目提交给管委会和评审组评一二三等奖。
在 AI 落地实践中，白云谈到有两个案例效果尤为突出：
第一个是零售分析 PDCA 智能解读施策工具。
这款由森马自主研发的零售分析工具，自今年 5 月上线以来成果显著：累计服务森马员工及 KA 客户超 2 万次，报告生成效率大幅提升—— 1 分钟即可完成报告输出。
以往需由不同同事手动制作的策略报告，如今只需输入相关数据，或由后台系统自动抓取数据后，就能快速生成并同步至决策部门及负责人。
第二个是通过 AI 工具助力儿童运动"新网球王子" IP 破圈。
今年 6-7 月，森马儿童运动业务上线"新网球王子" IP 时，团队借助 AI 工具开展商业分析，明确了 IP 产品的定位、目标人群，并优化评估了市场营销方案。
在 AI 的助力下，该 IP 推广成功破圈：总曝光量达数百万次，产品售罄率达到了 100%，这一成绩尤为难得，充分印证了 AI 在 IP 运营、市场推广中的核心价值。
通过这种以点带面的步步推进，森马内部逐步也形成了 AI 人才梯队。
4. 以 AI 能力重构"选育用留"
除了文化和业务，在人才的"选育用留"上也围绕 AI 组织的发展战略，确保人才与 AI 生产力相匹配。
① 选：关键岗位强制要求 AI 能力
2024 年起，森马在招聘"品牌视觉""服装设计师"等关键岗位时，强制要求候选人"熟练使用 AI 工具"。
例如，设计师需掌握 AI 生图、AI 辅助版型设计等技能，品牌视觉岗位需能用 AI 制作营销物料——这一要求既从源头筛选出" AI 适配人才"，也倒逼外部候选人提升 AI 能力。
② 育：搭建"普及 + 专业"双层 AI 课程体系
前面提到森马内部孵化了一个 AI 赋能公司，通过这家公司开发了分层分类的 AI 课程：
线上课程：普及版课程（全员必修）与专业版课程（岗位定制）均上线至"森学堂"平台，人资部门跟进各部门学习进度，确保全员完成普及课学习；
线下课程：开放给相关管理层、专业岗位员工及其他感兴趣员工报名，由 AI 赋能公司团队现场授课，同时提供"事业部陪跑"服务——赋能公司员工深入五大事业部，指导员工将 AI 课程内容应用于实际工作。
在这个过程中，人资部门还会定期深入各事业部，征集和挖掘 AI 应用的优秀实践案例，随后将这些案例整理成图文内容，发布在公司内部网站进行广泛宣导，让更多员工直观了解到：应用 AI 不仅能有效提升工作效率、为公司降低成本，更能助力个人能力的成长与提升。
③ 用：AI 能力与晋升、调薪强挂钩
过去，森马的薪酬调整策略主要向两类重点人员倾斜：一是上一年度绩效考核表现优异者，二是具备发展潜力的员工。
自从森马去年推出 AI、BI 及系统认证（含中、高级）后，也将"数字化人才认证"纳入重点倾斜范围——明确要求各部门在调薪时，对获得公司内部或外部相关数字化认证的员工，给予适当比例的薪酬倾斜，通过薪酬激励引导员工主动提升数字化能力。
此外，对于积极参与 AI 项目、且项目达成"降本、提效"目标的团队及个人，森马在年末项目奖励中也会予以重点倾斜。
④ 留：内部孵化 AI 创业机会，避免人才流失
为了留住 AI 核心人才，森马推出了"内部创业孵化"机制：若员工在 AI 领域有成熟想法且管委会审批通过，可内部孵化 AI 相关公司，享受"兼职转全职"的过渡期保护——初期员工可同时兼顾本职工作与创业项目，待项目成熟后再决定是否全职转型。
同时，新公司还将获得独立激励方案，确保创始人与团队能分享创业成果。
比如，在森马最开始推广 AI 时，巴拉巴拉品牌线上搜索业务总监牵头孵化的 AI 赋能公司，初期 10 余名团队成员均为内部兼职，利用周末、下班时间开发课程与推进项目。
随着公司业务成熟，部分成员选择全职加入，森马也为这家公司设计了独立的薪酬与激励体系，既避免了" AI 人才流向外部创业"，也让内部 AI 能力得到持续沉淀。
三、用好工具，才能落地 AI
森马的业务广泛且复杂，涉及门店运营、商品企划、客户服务、服装试穿等多个维度。在 AI 推广与数字化转型中，依托于钉钉的" AI 表格"工具，解决了企业内部复杂协同与数据流转的长期痛点。
1. 让项目进展可视化
举个例子，森马 AI 创新负责人林建霞与人资部门联合开展 AI 推广活动，流程中涉及案例收集、评委打分、全员投票等多个环节。要是用以往的工具，单靠一张 Excel 根本无法胜任这些工作，具体原因有两点：
一方面，案例本身的呈现需求难以满足。无论是 AI 案例还是经典案例，都需要完整撰写背景、行为动作、最终价值等核心内容，还会涉及文生文、文生图、文生视频等多种形式的素材附件。
而 Excel 不仅无法顺畅穿插图文、视频等素材，强行添加还会影响文件打开速度，阅读体验也十分糟糕，根本承载不了案例的丰富内容。
另一方面，后续流程的复杂需求无法实现。比如评委打分环节，需要做好评委间的打分结果规避；全员投票环节，因公司工种多、职能不同，需要按组群划分，并做好跨组群的权限割裂。
要是按以往的方式，给每个评委单独制作表格、打包对应案例及附件，遇到评委负责案例有交叉的情况，还得重复整理材料，工作量巨大且极易出错。
但现在，森马通过钉钉 AI 表格，只用一张表就能搞定上述所有复杂工作，效率和便捷性都得到了极大提升。
2. 提高跨部门协同效率
森马以前的新品试穿流程原来依靠 Excel 表、文件夹管理，不仅信息割裂，而且缺乏有效的统计与反馈机制。
2024 年，一位 95 后应届毕业的员工——来自"商品企划部"的孙楠，在一次培训后主动找到林建霞，希望用钉钉 AI 表格重构试穿报告系统。
她的目标是：筛选出每一季度最关键的 10%S 款服装，通过公司员工试穿收集反馈，优化产品设计。
在入门后，她结合自己的业务场景开始搭建系统，实现了从报名、试穿状态、报告上传到评分分析的全链条闭环。系统甚至支持"用户画像"、"问卷自动触发"、"分数汇总"等复杂功能——而过去，这一切需要手动统计、信息分散，效率低下。
如今，这一系统已投入生产系统使用，成为公司"试穿官"项目的核心抓手。
3. 信息高效流转
对于森马这样的服装销售企业，因为销售链条比较长，最大的痛点之一莫过于不能快速听到消费者的真实反馈，不能及时调整，造成库存问题。
应用创新部负责人林建霞谈到，在梳理多维表的价值时，我们最想强调的，是它结合 AI 后如何彻底解决"消费者真实声音传不到、传不准"的老问题。
过去，终端导购明明守着最鲜活的消费者反馈——谁试穿时说面料扎皮肤、哪个版型大家觉得卡胯，这些一线感知却因为没有便捷渠道，只能烂在心里；
商品部门每年跑 4 次全国市调，一年却只到同一个城市两三次，样本有限还追不上市场变化；
线上电商的评价倒好收集，但线下试衣间里的即时吐槽，根本没地方抓。
更麻烦的是信息传递中的"衰减"：客服收到消费者说"版型太大"，可他们不懂工艺，转达时可能变成"衣服不合身"，录入 VOC 系统后跨部门流转又拖时间，等传到设计师手里，不仅时效过了，内容也变了味，最后决策全靠"模糊信息"。
而森马客服中心的团队通过" AI 表格"这个工具搭建统一入口后，不管是消费者还是导购，都能通过同一个渠道反馈。
同时，AI 语音转文字解决了导购"写起来麻烦"的痛点，导购不用费劲敲字，张嘴说一句"这件风衣腰带太松"，马上就能转成文字同步到表里。
更关键的是多维表的分类能力，配合 AI 自动给反馈贴标签——"磨皮肤"归面料问题、"显胖"归版型调整、"送妈妈很喜欢"归情绪价值需求，直接精准推给对应的设计师、打版师和策略团队。
没有中间环节的主观解读，没有跨部门的时效差，一线说的话、消费者的吐槽，能实时变成后端能直接用的一手数据。
四、总结：
森马 AI 组织的经验与启示
森马的 AI 组织建设并非一蹴而就，而是基于"战略先行、文化破局、场景落地、人才支撑"的逻辑逐步推进，其核心经验可总结为三点：
第一，管理层重视 + 全员安全感传递。
AI 转型需要自上而下推动，董事长发布全员信、管理层主导场景规划，为 AI 落地提供战略支撑；同时，通过"不减员""人力再分配"等承诺，破除员工焦虑，让全员愿意参与 AI。
第二，找准场景切入点，树立成功案例。
推广初期要选择"易出效果、可复制"的场景（如文生图、AI 助理），再逐步攻坚复杂场景，树立成功案例，从而吸引大家参与。
第三，激励先行 + 后期考核。
前期要以"精神 + 物质激励"激发员工参与热情（如百日打卡徽章、金点子奖励），待全员形成 AI 使用习惯后，再将 AI 能力纳入考核，实现"从被动参与到主动应用"的转变。
总而言之，AI 组织不是"技术炫技"，而是"生产力与生产关系的适配"——既要让 AI 提效业务，更要通过文化、激励、人才机制的调整，让组织能承接 AI 带来的生产力爆发。
正如森马的实践所示，" AI 最终是技术平权，它不是 IT 部门的专属，而是人人都能掌握的生产力工具。"
* 文章为作者独立观点，不代表笔记侠立场。
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