公司每天追着业务员收数据，这件事其实很适合交给 Codex

Hi，大家好，我是七帅。

我最近越来越明显地发现，很多公司内部每天都在重复做一件特别耗人的事。

就是收数据。

业务员每天报数据，主管每天催数据，运营每天整理数据，最后再有人把这些东西拉到 Excel 里做汇总、做分析、做汇报。

这件事看起来很普通。

可只要团队稍微大一点，业务稍微复杂一点，它马上就会变成一件特别磨人的工作。

很多老板一提到数据分析，第一反应都是分析能力不够，分析工具不够，报表做得不够好。

可我最近看到的很多真实情况是，团队最累的地方，往往还没走到分析那一步。

前面收数这件事，就已经把大家折腾得够呛了。

很多公司每天最浪费时间的，不是分析数据，是先把数据收上来。

你如果真的在公司里做过这件事，就会知道它有多碎。

有人晚交。

有人漏填。

有人口径不统一。

有人发的是图片。

有人发的是表格。

还有人直接在群里打一串文字，让你自己看着整理。

你最后会发现，团队里很多时间都花在了特别基础、特别机械的动作上。

收集。

催促。

整理。

复制。

粘贴。

核对。

汇总。

这些动作单看都不难。

可一旦每天都做、每周都做、每月都做，它就会变成一种持续消耗。

更麻烦的是，这类工作特别容易出错。

数据口径一乱，后面的分析就不稳。

中间谁少填了一项，最后出的结果就会偏。

如果团队里又没有特别强的数据规范，这件事就很容易演变成一种靠人硬撑的流程。

这类工作真正难的地方，不在脑力，在重复。

所以我最近一直在想一个问题。

这种流程，今天到底能不能交给 AI 去接管一部分？

我的答案是，可以。

而且很适合。

因为这类工作有几个非常明显的特点。

第一，流程固定。

每天收什么数据，哪些字段必须填，最后要怎么汇总，通常都比较清楚。

第二，重复度高。

今天收一遍，明天还要收，后天还要收。

第三，人工成本高。

看起来每个人都只花了几十分钟，可整个团队加起来，这个成本并不小。

第四，价值密度低。

大家干了很久，产出的却是一些本来就该被系统自动处理的动作。

只要同时满足这几个条件，这种流程就很适合用 Codex 来做自动化。

比如你可以先把业务员每天上报的数据结构整理好。

哪些字段必须填，哪些字段要统一口径，哪些字段后面会拿去做分析，都先定清楚。

然后让 Codex 帮你把这套流程串起来。

前面负责收集。

中间负责清洗。

后面负责汇总。

最后再接上分析输出。

这样做完以后，团队的变化会很直接。

原来天天在群里催数据的人，可以少做很多重复动作。

原来每天都在复制粘贴的人，可以把时间腾出来做更有价值的事。

原来总在担心数据乱的人，也会轻松很多。

因为流程一旦固定下来，后面的东西就会越来越顺。

只要流程足够清楚，这种活就非常适合交给 Codex。

我觉得很多公司今天对 AI 的理解，还有点停留在表面。

一说 AI，大家先想到的是聊天、写稿、做图、做 PPT。

这些当然也有用。

可真正能帮公司省下大量时间的，很多时候还是这些藏在日常流程里的重复工作。

尤其是那些大家每天都得做、又没人真心想做的活。

这类场景改造完以后，效果通常很实在。

没有那么多花哨的概念。

也没有那么多看起来很厉害、实际上落不了地的展示。

它的价值很朴素。

就是让公司内部一套原本很笨、很慢、很耗人的流程，跑得更顺一点。

而这件事，对很多团队来说，本身就已经很值钱了。

我现在越来越相信一件事。

AI 最先改造掉的，往往不是那些听起来特别高深的工作。

真正最先被改掉的，通常是这些规则清楚、重复度高、又特别耗人的流程。

收数据这件事，就是一个很典型的例子。

如果你们公司现在每天还在手工收数据、手工汇总、再手工分析，那这件事真的可以认真看一看了。

因为它已经到了一个非常适合自动化的阶段。

如果你也在做这类场景，或者你公司内部也有类似的重复流程，后面也可以来找我聊聊。

我最近就在重点看这些真实业务场景，看看哪些流程，已经可以交给 Codex 跑起来了。

可直接加粗的重点句：

很多公司每天最浪费时间的，不是分析数据，是先把数据收上来。

这类工作真正难的地方，不在脑力，在重复。

只要流程足够清楚，这种活就非常适合交给 Codex。

AI 最先改造掉的，往往是公司里这些每天都要做、但谁都不想做的活。

七帅

产品设计师丨 AI Native

费曼学习法践行者，价值投资探索者