跨境企业选 AI 落地执行负责人（AI BP），技术强和懂业务都不是第一标准

一个公司想把 AI 真正用起来，嵌入到自己真实的业务流和业务场景中，第一个卡住的问题可能并不是工具，也不是预算，而是由谁具体落地执行。

找技术最强的落地，很可能他做出来的东西在技术上很完美，但业务人员却不愿意使用。

找最懂业务的推动，或许他并不能玩转AI工具，也不清楚 AI 的边界在哪儿，自然不能带领其它人一起用好AI。

至于说从外面招一个 AI 专家，同样也让人心里没底。因为他未必懂你的行业、了解你公司内部的情况。所以来了以后能做成什么样，谁也说不准。

那么应该如何选 AI 落地执行负责人呢？要看三样特质。如果落地执行这事儿的人，并没有这些特质，那无论后面怎么补资源，最终的结果也未必令人满意。

第一个特质：好奇心比什么都重要

好奇心是最重要的特质，为什么这么说？

因为 AI 这个领域变化实在太快了，热门的工具会过时，跑通的流程会失效。一个没有好奇心的人面临这种情况，只会觉得很烦，因为要不断学习新东西。

然而换成那种有好奇心的人，只会认为这是一个新挑战，整个人的状态也是跃跃欲试。

至于如何判断一个人，对AI是否具有好奇心，也不只是靠提问。毕竟无论谁，都可以说“我对AI特别感兴趣”。

我们还可以看对方的手机上，有没有安装各种AI工具，并且一直鼓捣它们；以及有没有关注AI相关的各类账号，加入AI主题的社群等等。

也就是说，行动比语言更靠谱。

第二个特质：业务敏感

对企业的业务敏感，才能找到适合企业的AI落地方案。

而业务敏感，都有哪些表现呢？是跟某个资深业务员聊一次，就能抓住这个业务的核心痛点以及关键环节。

是看一眼数据报表，就能发现哪里不对劲、哪里还有优化的空间。

是听说一个全新的 AI 工具，本能反应不是“这个技术挺厉害”，而是“它能用在我们业务的哪个点，能够解决什么具体问题”。

这种业务上的敏感，一部分来自经验，另一部分来自天赋。正因此，有经验的人未必会对业务敏感。

就像有的人做了近十年业务，却依然只会按流程办事，不会主动思考。比如为什么要这么做？有没有更好的方法？相反拥有业务敏感度的人，就算进入了一个新行业，也能很快摸到门道。

第三个特质：推动力强

这决定了能不能把这件事做成，毕竟哪怕想法再好，落不了地都是零。

什么叫推动力强？就是：

• 遇到困难不退缩，会想办法绕过去或者跳过去，总之就是想成事；

  
  

• 能够跟不同岗位和背景的人打交道，并争取到他们的支持和配合；

  
  

• 结果导向思维，不找借口也不抱怨，只看事情推进到哪一步了；

  
  

• 可以扛得住压力，包括老板的质疑、其他人的不配合、项目的延期等等，不会因此崩溃或是撂挑子。

  
  

事实上，推动力强的人不管放到哪个岗位上，做出来的结果都不会差。

具体应该怎么选

这时你可能会问：说了这么久“人的特质”，这个人到底要从技术岗里挑，还是从业务岗里选？

答案是：都有可能，要看概率。

而且选出来的这个人，在逐步推动AI在企业落地的过程中，也会越来越不像技术岗/业务岗，而是一个新角色。

现在行业里开始有人称之为 AI BP，当然也有其它叫法，但核心要做的事情都是一样的。就是站在 AI 和业务中间，把 AI 真正变成业务结果。

根据目前呈现出来的情况，那些业务骨干出身、对 AI 有强烈兴趣的人，转型成功率会相对高一些。

原因也简单，业务敏感和推动力强这两条，业务骨干基本都已经在实战中验证过了，所要补充的就是 AI 认知这块儿，所以上手相对更快。

当然了，这也不是说技术出身的人就不行。技术出身的，如果好奇心足够强，也愿意沉到业务里去，同样有自身独特的优势。

他们懂技术底层、懂数据，还懂AI的边界，所以做出来的方案更靠谱。怕就怕他只待在自己的技术思维里，不愿走到业务一线去。

因此，选人不能先看岗位标签，而要先看三个特质。特质对上了，什么岗位出身都能行；特质不对，再强的技术背景、再深的业务经验都没用。