COMMA咖墨创始人彭华春在真品牌Talk第15期分享《AI时代的服务设计》
2026年爱知·名古屋亚运会，一系列看似低级的运营失误，引发了外界关注。
9月15日，韩国男足乘坐的大巴因司机走错路线，抵达比赛场地比计划晚了约30分钟；9月20日，韩国男篮因接驳车没有按计划出现，被迫取消赛前训练；更令人意外的是，在韩国男子曲棍球队的一场比赛前，现场竟误播了朝鲜国歌，组委会随后正式致歉。
住宿、交通、赛事组织，这些本应由专业团队保障的基础服务，接连出现问题。
这些事件不足以证明整个赛事的管理体系存在何种具体缺陷，但它们提出了一个值得所有企业经营者思考的问题：
为什么拥有大量专业人员、先进技术和完整组织分工，仍然无法确保客户获得良好的服务体验？
答案或许藏在企业的组织方式里。
对运动员来说，从住宿、交通、训练到比赛，是一段连续的经历；对赛事组织者而言，却可能被拆分成多个部门、供应商和业务系统。
每个环节都有人负责，不代表整段体验有人负责。
当技术让每个环节越来越高效，环节之间的断点反而可能成为影响最终体验的关键。
10月22日，在上海德必上海书城WE12举办的真品牌Talk第15期活动上，COMMA咖墨创始人、CEO彭华春发表主题演讲《AI时代的服务设计》，围绕企业如何用AI改善真实服务能力，分享了近年来的研究思考与实践经验。
彭华春在现场分享了两段亲身经历。
一次办理运营商套餐，渠道承诺五折优惠，实际账单却按七五折计费，剩余优惠需要由渠道另行返还。此后返费没有按预期持续兑现，他不得不反复沟通，最终通过投诉推动问题处理。
企业内部可能有销售、渠道、计费、财务等不同环节，但客户购买的始终是一项完整服务。
客户没有义务替企业协调内部流程。
另一次拜访医药企业的经历，则留下了截然不同的印象。会议室的茶杯上，贴着一张写有“此杯已消毒”的小纸条。这个简单的细节，提前照顾到了来访者没有说出口的顾虑。细致的接待与现场管理，让彭华春对这家企业产生了深刻印象，双方后来也保持了十多年的合作。
两段经历的差异，恰好说明了服务设计的价值。
好的服务体验发生在客户接触的瞬间，真正支撑它的能力却存在于组织内部。
服务设计所关注的，是围绕人的真实需求，把客户经历的过程，与背后的人、流程、规则和系统一起设计。
客户需要获得真实价值，组织需要具备稳定交付的能力。
一个企业能否长期赢得信任，取决于它是否能够持续兑现承诺，而非偶尔提供一次令人满意的体验。
AI正在大幅降低专业工作的启动门槛。
过去，完成一份行业研究、整理大量客户资料、制作数字产品原型，可能需要多个岗位长时间协作。如今，AI能够显著加速其中的许多任务。
但彭华春在持续、高强度使用AI的过程中，发现了另一种变化。
“今年AI的后半场不是能力平权，是能力分化。”
同样的工具、同样的问题，AI可以给所有人生成大量方案，但不同使用者最终获得的结果可能相差甚远。
原因在于，生成能力逐渐普及之后，真正稀缺的能力正在向更高层次转移：
从生产内容，转向判断内容是否可靠；从提出方案，转向识别方案的前提与风险；从完成单项工作，转向协调多项任务并保障结果。
AI可以快速提出一百种解决方法，但企业必须判断哪一种适合自己的资源、组织、客户和经营目标。
经验丰富的专业人士，能够发现数据中缺失的条件、方案中隐藏的冲突，以及看似合理却无法在现实中执行的建议。
AI降低了执行成本，也提高了企业对判断、协同和责任机制的要求。
对经营者而言，AI转型的重点需要进一步深入。
让员工熟练使用工具，能够提升局部生产效率；重新设计企业的服务流程、业务规则和协同机制，才有机会将这些效率转化为客户真正感受到的价值。
传统服务设计通过服务蓝图，把客户触点、前台人员、后台运营、业务规则及支持系统连接起来。
AI的加入，让这套系统有了新的组织方式。
客户咨询时，AI可以辅助识别需求；销售和客服可以调用企业知识、生成交接摘要；后台可以进行数据核对、异常提醒和状态同步；跨部门任务也有机会借助AI提高协作效率。
但其中存在一个关键区别：
回复完成 ≠ 操作成功 ≠ 用户目标达成。
智能客服告诉客户“已经提交申请”，与退款真正到账，是两种完全不同的结果。
为此，彭华春将服务执行过程整理为五个连续动作：
感知 → 理解 → 判断 → 执行 → 核验
感知客户的问题和业务状态，理解需求与规则，判断风险及权限，执行必要动作，最后核验真实结果，并将问题反馈给组织。
要让这套闭环真正运行，还需要满足五项条件。彭华春将其整理为服务智能化的“五可”检查框架：
可知：有可信的知识、事实与业务规则。
可达：能在授权范围内获取真实业务状态。
可做：具备合法、可靠的执行工具与权限。
可控：能够审批、停止、纠错并由人工接管。
可证：有操作记录、结果凭证和核验依据。
这五项条件并不等于一套技术成熟度等级，而是帮助企业检查AI是否具备参与真实服务的必要条件。
知道退款规则，不代表能查询退款状态；能查询状态，也不代表有权执行退款。
因此，企业需要先拆解真实业务任务，明确风险、权限和责任，再决定哪些工作交给AI、哪些需要人工确认，以及出现异常时如何恢复。
AI可以参与服务过程，但对客户的承诺与责任仍然属于企业。
在经历运营商套餐问题后，彭华春做了一件事。
他打开豆包，提出这样一个问题：
“调研一下联通的企业管理和服务能力，联通和移动我应该怎么选？”
值得关注的是，这已经超出了简单的价格比较。
消费者开始借助AI了解企业的经营特点、服务能力、适用场景和潜在风险。
AI的具体回答未必准确，仍然需要核验。但它揭示了一个重要变化：AI正在参与消费者及企业客户的信息研究与选择过程。
客户可能不再满足于了解一家公司提供什么产品，还会进一步询问：
这家企业是否适合我的需求？有哪些实际案例？与其他供应商相比有什么优势？哪些能力有证据支持？合作之后可能出现什么问题？
对于企业，这意味着品牌建设需要同时关注三个层面。
首先，企业确实具备什么能力；其次，这些能力是否被清楚、准确地表达；最后，外部是否存在足够相关、可以核验的证据。
尤其对拥有细分专业能力的中小企业而言，过去由于传播资源有限而难以被看见的优势，有机会通过清晰的公开知识和专业案例获得更多关注。
但前提是相关信息真实、完整，并且容易被理解。
AI搜索能够帮助客户发现候选机构，也可能放大企业原本存在的信息矛盾和服务缺陷。
因此，品牌需要关注的不只是自己有没有被AI提及，还包括被理解得是否准确、推荐理由是否成立、客户能否验证，以及咨询之后是否有人真正承接。
不少企业拥有丰富的品牌资料、产品信息、销售经验和项目案例，却分散在不同人员、文件与系统中。
有些资料已经过时，有些尚未确认，有些不同部门的表述相互矛盾，还有一些重要能力甚至没有形成正式记录。
当企业内部都不能清楚解释自己，AI也很难凭空建立准确的企业认知。
在现场，彭华春提出了一个务实的起点：先盘清家底，再决定从哪里改。
企业可以优先盘点六类资产：品牌事实与承诺、产品服务及规则、案例证据与授权、网站和数字触点、客户问题与业务记录，以及人员权限与维护机制。
每项重要信息都需要回答：是否真实、是否一致、谁负责维护、多久更新、能否公开使用。
最终形成资产地图、事实清单和优先行动计划，为后续知识管理、AI应用及服务改进提供可靠基础。
对于品牌信息分散、案例证据不足、线上咨询承接不清晰的企业，官网是一个较为可控的治理切入口。
传统官网主要用于品牌展示。AI时代，官网还需要承担企业官方知识表达、客户问题解答、案例核验、业务咨询和持续更新等任务。
COMMA咖墨将企业能够自主维护、经过确认并用于公开说明的官方知识来源，称为企业自己的“AI第一信源”。
这里的“第一”指第一方知识来源，不代表搜索排名或AI引用优先级。客户评价、合作伙伴记录和独立第三方证据，仍然是外部认知的重要组成部分。
官网的价值也因此延伸到整段客户决策旅程：从了解一家企业、判断是否适合、比较服务与案例，到发起咨询，再由企业内部团队持续承接。
网站上线只是其中一个节点，真正需要检验的是客户能否顺利完成这些任务。
这一思考正在影响COMMA咖墨的项目工作方式。
从品牌设计、数字产品到服务创新，咖墨逐步将关注点从单次交付延伸到客户如何持续使用成果，以及组织能否稳定支撑这些成果产生价值。
以企业官网为例，过去的项目主要围绕策划、设计、开发和上线展开；现在，咖墨正在增加品牌事实治理、数字资产整理、AI易理解的内容体系以及持续运营能力建设。
AI也开始参与部分资料分类、行业研究、内容规划、设计开发辅助和质量检查工作，帮助团队减少重复劳动，提高信息一致性。
同时，咖墨探索将内容规范、视觉标准和工作流程封装为可复用的AI Skill，让客户团队在完成项目交付后，能够依据既定标准持续更新网站内容。具体实施与交付范围根据项目约定确定。
这些变化指向一个共同目标：让交付成果在离开设计团队之后，仍然能够持续发挥作用。
品牌策略需要关注承诺如何兑现，创意体验需要关注触达之后的客户旅程，数字产品需要验证真实任务能否完成，AI应用需要建立清晰的规则、权限和结果核验机制。
对于品牌、设计和技术行业，这也打开了新的专业空间。
技术能够提高效率，组织能力决定效率能否形成稳定服务，专业判断与责任机制则决定企业能否持续进步。
在真品牌Talk的演讲结尾，彭华春用一句话概括了这次分享：
“服务做实，能力说清，信任才有根基。”
回到文章开头的问题。
AI越来越强，企业的服务为什么没有同步变得更好？
因为AI能够提升许多局部工作的效率，却不会自动消除组织之间的断点，也无法替企业承担承诺、取舍和责任。
当企业能够把真实需求、知识、流程、技术与组织协作连接起来，AI的能力才有机会进一步转化为客户感受到的价值。
让真实服务能力被理解、被调用，并持续兑现。
这正是AI时代服务设计值得探索的方向，也是COMMA咖墨正在持续推进的实践。
