最近和几个在互联网大厂做产品总监的朋友聊天，他们都在抱怨同一个问题
公司花大价钱买了各种AI工具，开了无数动员会，也做了漂亮的PPT，可半年下来，业务线还是老样子，该加班加班，该扯皮扯皮
AI好像变成了一个华丽的装饰品，挂在汇报材料里闪闪发光，却始终没能变成驱动业务的引擎
这让我想起一个词，叫PPT AI
它描述的正是这种尴尬现状：AI停留在演示和概念阶段，无法落地到具体的业务流程和决策中
问题出在哪里呢
很多中层管理者把AI当成了一个技术工具，认为交给技术团队去实现就行了
但真正的症结在于，他们缺乏将AI技术与商业目标系统连接起来的能力框架
这就像你有一台最先进的发动机，却不知道如何把它装进车里，更不知道要开往哪里
我认识一位在传统零售企业做数字化转型的负责人，他的做法很有意思
他没有一上来就搞什么AI大模型，而是先带着团队梳理了整个供应链的决策节点
从采购预测到库存管理，从物流调度到门店补货，他们找出了十七个关键决策点
然后他问了一个简单的问题：这十七个决策里，有多少是凭经验拍脑袋的
答案是十四个
于是他们从最简单的库存预测开始，用基础的机器学习模型替代了原来的经验判断
三个月后，库存周转率提升了百分之二十
这个案例的启发在于，AI落地的起点不是技术，而是对业务逻辑的深度理解
你需要先成为自己业务的架构师，然后才是AI的应用者
但这对很多中层管理者来说是个挑战
他们的知识结构还停留在传统的管理范式里，对AI的理解要么太浅，要么太偏
要么觉得AI就是ChatGPT那种聊天机器人，要么觉得那是数据科学家才需要懂的东西
这种认知偏差导致了一个奇怪的现象：最懂业务的人不懂AI，最懂AI的人不懂业务
中间那道鸿沟，就是PPT AI滋生的土壤
要跨越这道鸿沟，需要一种新的能力组合
我把它叫做AI时代的商业翻译能力
这不是指语言翻译，而是指能够把业务问题翻译成AI可以解决的问题，再把AI的输出翻译成业务可以执行的行动
这种能力需要三个层次的构建
第一层是系统思维，你得看清自己所在的业务系统是如何运转的，哪些环节是瓶颈，哪些数据是关键
第二层是产品思维，你得知道如何把AI能力封装成可重复使用的产品模块，而不是一次性的定制开发
第三层才是技术理解，你需要知道AI能做什么不能做什么，它的边界在哪里，成本有多高
这三层能力，传统MBA教育很少涉及
因为它们太新了，新到很多商学院教授自己都还在摸索
这也就解释了为什么现在市场上会出现AI MBA这种新物种
它不是在传统MBA课程里加几门AI课那么简单，而是从根本上重构了商业教育的内容和方式
我负责的AI海盗团社区里，有很多学员正在经历这种转变
有个做电商运营的学员，之前总觉得AI就是搞搞推荐算法
学了数字化转型的课程后，他开始用流程挖掘工具分析用户的购物路径，发现了一个被忽略的流失环节
他用一个简单的自动化脚本优化了那个环节，当月转化率就提升了八个点
他告诉我，最大的收获不是学会了某个工具，而是学会了如何用AI的视角重新审视业务
这种视角的转变，才是AI真正跑在业务线上的前提
当然，这个过程不会一帆风顺
你会遇到数据质量问题，会遇到部门墙阻力，会遇到短期业绩压力
但这就是中层管理者的价值所在——在约束条件下创造可能性
AI不会取代管理者，但会用AI的管理者会取代那些不用AI的管理者
这句话可能听起来有点绝对，但趋势就是这么残酷
回到开头那个问题，如何告别PPT AI
答案可能比你想象的简单：从解决一个具体的、可衡量的业务问题开始，哪怕这个问题很小
不要追求大而全的AI战略，先追求小而美的AI胜利
一次胜利会带来信心，信心会带来资源，资源会带来更大的胜利
这就是AI在业务线上跑起来的飞轮效应
而启动这个飞轮，需要你既懂商业，又懂AI，更懂如何把两者连接起来
这很难，但值得
因为未来属于那些能让AI真正创造价值的人，而不是那些只会做PPT的人