在企业管理的日常中，决策往往如同在迷雾中前行。信息繁杂、变量众多，一个决定的背后牵动着资源调配、市场反应和团队士气。如何让判断更贴近现实，减少凭经验“拍脑袋”的成分，是许多管理者长期思考的问题。
近年来，一些企业开始尝试引入智能助手来参与决策流程。它们不像传统软件只执行指令，而是能理解语义、分析上下文，甚至根据已有信息提出建议。这其中，万达宝推出的LAIDFU（来福）引起了一些关注。
LAIDFU的设计思路有些不同。它并不依赖大规模语言模型（LLM）的通用知识泛化能力，也不通过学习客户的历史数据来优化自身表现。换句话说，它不会“记住”你输入的内容，更不会把这些信息用于其他用途。这种设计从源头上规避了数据外泄的风险。对于重视商业机密的企业而言，这一点尤为关键。
比如，一家制造企业在评估是否要调整某条生产线时，通常需要汇总生产数据、成本报表和市场预测。过去，这些信息分散在不同部门，整合耗时且容易遗漏细节。现在，管理人员可以将相关资料以自然语言方式输入LAIDFU，系统会快速提取关键点，列出可能的影响项，如产能变化、人力需求波动等。整个过程无需技术人员介入，也不需要提前设定复杂的查询逻辑。
更重要的是，所有交互都保留在企业本地环境中。LAIDFU不联网上传数据，不建立外部索引，每一次对话都是独立的、临时的。这使得它更像是一个专注当下任务的协作者，而非一个持续学习的“观察者”。
有位区域运营负责人提到，他们在做季度策略调整时，曾用LAIDFU对比多个门店的经营数据。系统没有给出“最优解”，而是呈现了不同选择可能导致的结果分布，帮助团队更全面地看待风险与机会。最终的决策仍由管理层做出，但讨论的基础变得更加扎实。
技术工具的价值，不在于替代人的判断，而在于拓展认知的边界。当信息处理的负担被部分转移，管理者便能腾出更多精力去思考那些无法量化的因素——比如客户情绪、品牌价值或长期战略方向。
LAIDFU这类工具的出现，或许预示着一种新的工作模式：智能辅助不是要成为决策的核心，而是作为一面镜子，帮助人们更清晰地看见问题本身。