有目标，但没有路线图
管理层已经决定投入 AI，团队却不知道从哪个场景开始，也说不清投入产出。
FIT
这项服务适合谁？
AI 的难点从来不是“能不能做”，而是“做哪一个、怎么上线、谁来接手”。我们把这三件事拆开，用一个小而完整的交付闭环回答。
试点很多，生产很少
做过聊天机器人或内部 Demo，但迟迟进不了真实流程，最后变成一次性展示。
买了工具，用不起来
模型、平台或 Copilot 已采购，缺少场景设计、系统接入和使用规范， Adoption 停在个位数。
OUTCOMES
你会得到什么
不是一堆功能，而是能进入业务、被度量、被接管的结果。
01
一张有优先级的场景地图
按业务价值、可行性、数据条件与风险排序，明确先做什么、暂缓什么、不做什么。
02
一个跑在真实流程里的试点
不是沙盒 Demo。接入真实数据与系统，由真实用户使用，用事先约定的指标评估。
03
一套能复用的技术底座
模型接入、权限、日志、评测与部署方式标准化，让第二个、第三个场景更快。
04
一支能接手的内部团队
交付代码、文档、运行手册与培训，把能力留在客户组织里。
DELIVERABLES
交付物清单
具体范围会按项目调整，但每一份交付物都有明确的验收方式。
AI 场景盘点与价值优先级矩阵
业务目标、基线指标与验收口径
技术可行性与数据边界评估
可运行原型与用户测试记录
生产架构、权限与日志方案
团队工作坊与内部落地手册
PROCESS
怎么交付
每个阶段都有可检查的产出，避免长时间没有反馈的黑箱项目。
01
诊断
访谈业务负责人和一线使用者，梳理流程、数据、系统与约束，建立可量化的基线。
02
验证
选择一到两个高杠杆场景，在 2 周内做出可运行原型，用真实任务验证价值与风险。
03
上线
接入真实系统，补齐权限、异常处理、评测与监控，推动试点进入日常流程。
04
赋能
交付代码与文档，培训产品、工程和业务角色，建立后续迭代与治理机制。
USE CASES
常见切入点
以下是典型场景，不是固定模板。真正的范围从你的流程开始。
知识密集岗位的 AI 助手
把分散在文档、工单和群聊里的知识变成可检索、可引用的工作助手。
销售与客服 Copilot
自动准备客户简报、回复建议与跟进动作，减少重复查找和录入。
运营与后台自动化
处理对账、报表、内容审核等高频重复任务，把人从搬运工作中释放出来。
研发交付提效
把 Codex 等 AI 编程工具纳入需求、编码、测试和评审流程，而不是停留在个人试用。
STACK
工具与技术
工具服务于场景。我们保持技术中立，优先复用客户已有系统。
OpenAIAnthropicGeminiDeepSeekQwenDifyn8nCloudflarePostgresMCP
FAQ
常见问题
还有别的问题？直接发邮件，我们通常在一个工作日内回复。
你们和传统 AI 咨询公司有什么不同？
咨询公司通常交付建议，我们交付运行中的系统和能接手的团队。每个项目都包含可运行原型、生产部署、代码与文档，不以报告作为终点。
一个企业 AI 项目通常需要多久？
诊断与原型通常 2–4 周；进入真实流程的试点通常 4–8 周。具体取决于系统集成、数据准备和审批流程，我们会在诊断后给出分阶段计划。
数据安全怎么处理？
在项目开始前明确数据边界：哪些数据可以出域、使用哪些模型、日志保存多久、谁有权限。优先采用企业级 API、私有部署或脱敏方案，并保留审计记录。
必须替换现有系统吗？
不需要。我们优先在现有 CRM、ERP、OA、知识库和协作工具上做增量集成，避免为了 AI 重做一套系统。
RELATED
相关能力
这些能力经常和本服务组合使用。