计算中心的成功，让强盛集团这艘大船驶入了快车道。
朴峻熙团队将系统的应用深化到了各个角落：
运输路线优化、库存水平动态调整、甚至开始分析区域消费偏好来指导产品设计。
报表上的数字日益亮眼。
一天下午，朴大勇带着一阵风闯进了计算中心，将一张路线优化图拍在控制台上，震得旁边咖啡杯里的液体都在晃荡。
“峻熙！你这宝贝疙瘩是不是中邪了？！”
朴峻熙接过图纸：
“大勇哥，怎么了？这是系统根据实时运单和路况计算出的最高效方案。”
“高效？”
朴大勇的手指粗壮，几乎要把图纸戳破：
“它让我把跑忠清北道三条老线的车，全抽调到庆尚南道的新线去！
那三条老线我们经营了多少年？沿途每个仓库、每个歇脚点、甚至哪个餐馆老板能赊账，都是兄弟们用脚板踩出来的交情！
现在说扔就扔？那边老客户的货延迟了怎么办？那些靠我们吃饭的伙计们怎么办？”
朴峻熙调出数据面板，耐心解释：
“大勇哥，你看，新线连接三个新兴工业区，单趟利润高出15%，需求紧迫。
老线的货物积压指数不高，延迟一两天影响有限。系统计算的是全局效率最大化……”
“狗屁全局！”
朴大勇涨红了脸：
“效率再高，冷了兄弟们的心，这船就得翻！这铁疙瘩懂什么叫人情世故吗？”
这时，李相定也闻讯赶来。他拿起图纸仔细看了看，语气平和但立场鲜明：
“峻熙，系统的计算逻辑我相信是没错的。
但企业不只是数字，更是人。大勇的顾虑很实际。骤然变动，容易生乱。”
他转向朴大勇，“大勇，你也别急，新技术总有个适应过程。”
朴峻熙感到一种无力感，他试图用数据说服，对方却用经验和人情抵挡。
争论声引来了李振宇。
他静静听完双方陈述，走到主屏幕前，目光扫过那条被标记为“低效”的老路线和旁边系统自动标注的“潜在人际风险系数”。
作为穿越者，他太熟悉这种场景了——先进生产力与旧有生产关系的碰撞。
在他来的那个时代，AI算法优化配送路线时，同样会遇到老快递员的抵触。
但没想到，在当时的韩国，他竟能亲眼目睹如此“原始”版本的数据驱动决策所引发的冲突。
他心中感慨万分。
朴峻熙这小子，真是个天才。
仅凭着这些简陋的设备和有限的数据，他居然无师自通地搞出了“运营效率优化”和“数据驱动决策”这一套。
这简直是在刀耕火种的时代，点燃了工业革命的星星之火。
“大勇”
李振宇开口，声音沉稳：