AI 怎么重构一门生意 · 一线实战
招一个骑手成本两三千，
一年几十个亿。
一门全靠堆人的生意。
这一年，我用 AI 把它从头重做了一遍。
✦ Made with Claude Code
今天讲五块
AI 怎么重构一门生意
2
线索获取
BOSS 插件（增量）+ AI 外呼（存量）
4
换范式
招聘小龙虾全流程自进化（AI in human loop → Human in the AI loop）
1选战场
"哪门生意是靠堆人的？AI 降本空间在哪？"
先找最靠堆人的环节
- 骑手招聘：招一人两三千 · 一年几十亿 · 高流失、停不下来
- 链路长、每个单点转化都低 → 单点优化没用，必须多触点协同
- 我盘了履约里所有方向 → 这块降本空间最大、最适合 Agent 化
不是哪里能用 AI 就用，是哪里值得重做。
全局 · 整条链路
整条招聘链路，
拆成两段交给 Agent
AI 在每段干活，人退到定目标和兜底。
2线索获取
"两条进线，AI 怎么把人捞进来？"
双引擎，把人捞进来
- BOSS 插件（增量）：把专员从重复劳动里解放出来，一人从管 1 个账号到管 10 个——AI 释放人力、放大人效
- AI 外呼（存量）：把沉睡的存量名单重新挖一遍，自动筛意向
3线索转化
"线索进来之后，AI 怎么把人捞到约面？"
AI 企微承接 + 持续跟进到约面
- 不管哪来的线索，统一接进 AI 企微，持续跟进、一层层捞到约面
- 对话自进化：冠军话术 vs 挑战者话术赛马，更好就自动上线；RL 让 AI 越来越"会说人话"
- 招牌：话术里一个细节的改动 → 两位数百分点的转化提升（语感的杠杆）
- 边界：语气、语义 AI 能学，但"什么算对"得人来定
终态 · 未来形态
每一段，往下走到哪
线索转化
终态 → 跳过专员分身，直接和"站长分身"聊
终态是整条链路不再依赖中间人。
4换范式
把三段串成一个
会自己进化的 Agent
这就是"招聘小龙虾"——从找谁、怎么说、到什么时候打，整条链路自己变好，不靠人一版版调。
- 话术层：冠军 / 挑战者话术赛马 —— 天级
- 模型层：SFT 打底 + RL 强化，看入职结果 —— 周级
- 策略层：Agent 自己挖人群特征、用结果回测 —— 夜级
4★ 金弹
倒计时下的"大力出奇迹"
AI 外呼 ROI 负了很久。再一个月跑不正，项目就关停。
→
整夜 ↻
仿 auto-research，自跑一版版特征组合
→
ROI 从负转正。赢的不是模型功力（我不懂模型），是业务认知 × Agent 自主 × 迭代速度。
4圈选洞察
"圈人这件事，AI 能干什么？边界在哪？"
找谁，是个组合优化问题
- 圈人＝几百个特征找组合 → 该交给 Agent，人只定目标函数（要精准还是要覆盖）
- 反直觉：重画池子 > 在池子里筛人——没加新特征，只换池子定义，精准率翻几倍
- 边界：Agent 不会自己想到去哪类数据找人——搜索空间靠业务认知圈定
4核心机制
系统自己竞争上线
⚔
实验组
Agent 自己分析通话、迭代 prompt
连续几天超过冠军组 → 自动上线圈人。人只设计系统和目标，Agent 跑策略。
4换范式 · 判定线
"AI 给老流程打补丁？还是让 AI 接管主线、人补位？"
谁背 KPI，谁就是主线
去年
AI in the human loop（专员主线，AI 单点提效）
今年
Human in the AI loop（AI 背指标，给专员派活）
从"AI 辅助专员"翻转成"以 AI agent 为核心，重塑专员工作内容、给专员派活"。
★ 最深一步 · 组织
人在两端，Agent 在中间
扎心发现：AI 把线索分给专员后，人的跟进率很低——最后一公里卡在人，前面全归零。
执行层
Agent · 外呼/企微
打电话、发消息、约面
兜底层
人 · 站长/运营
处理 Agent 搞不定的异常
与其让人配合 AI，不如为 AI 重设组织 = 虚拟运营中心。
5杠杆
"AI 普及后，产品的价值往哪走？"
懂业务 × 会用 AI = 最大杠杆
- AI 接管执行和迭代 → 产品经理"上移"：定目标、搭 agent、改组织
- AI 是放大人不是替代人：同一套系统，销冠翻 3–5 倍、普通专员翻一倍多
- 新的稀缺 = 业务认知 × 会指挥 AI × access
一页带走
五块 · 速记
2
线索获取
BOSS 插件(增量)+AI 外呼(存量) 双引擎
3
线索转化
AI 企微承接跟进；话术冠军/实验组自迭代
4
换范式
Human in the AI loop；AI 给专员派活
能理解业务、又会用 AI 的人，
这个时代有最大的杠杆。
而你们，就是最懂招聘业务的那批人。
✦ Made with Claude Code
附录 · QA 备用
"这不就是 AutoML / 特征工程吗？"
瓶颈从来不是模型
- ① 冷启动、没正样本——AutoML 要标注数据跑回测，我们一开始没有
- ② 搜索空间靠业务认知圈定——它不知道去哪类数据找对的人
- ③ LLM 做语义推理，不是穷举统计搜索
- ④ 协调成本才是瓶颈——我一个人自助跑完，没有跨团队翻译损耗
附录 · QA 备用
"那算法团队为什么没做出来？"
不是谁强谁弱，是结构
- ① 路径依赖——专家在熟悉路径上抠，我不懂反而敢"大力出奇迹"
- ② 关注点错位——他们主战场是训大模型，圈人是三不管
- ③ 缺业务认知 + access——同样的工具，喂什么方向是业务决定的
- ④ owner 的倒计时——我背着关停压力，必须把它跑通
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