场景诊断
识别业务问题与关键约束
ENTERPRISE ENABLEMENT
让 AI 进入
生产业务流
面向管理层、业务团队与技术骨干，从共同认知、场景诊断走到工作流共创与 Agent 试点，让每一步可运行、可评测、可交接。
ENTERPRISE DELIVERY PATH业务结果导向
价值排序
判断价值、风险与准备度
工作流共创
设计人机协作与检查点
Agent 试点
受控验证、验收与交接
DIAGNOSE → PILOT → SCALE生产业务流
01 / THE GAP
购买工具
不等于形成生产力
企业真正需要解决的，不只是员工会不会使用 AI，而是 AI 能不能在清晰边界内进入业务、被持续使用并产生结果。
工具碎片化，缺少统一方法
团队各自尝试工具，但没有共同任务语言、输入标准与复用机制。
任务没有被重新设计
只在旧流程上叠加 AI，没有明确人机分工与关键检查点。
数据、权限与责任不清
缺少来源、版本、权限、审批与异常回退规则，难以进入生产环境。
Demo 没有进入真实流程
演示能够运行，但没有接入使用者、协作节点、指标和结果回写。
没有 Owner、评测与迭代机制
上线后无人负责采用、复盘与优化，试点价值无法持续放大。
02 / CORE ADVANTAGES
从业务结果出发
把试点做成组织能力
我们不以工具演示作为结束，而是把目标、流程、生产标准和交接机制一起设计，让团队在项目结束后仍能继续运行和迭代。
从业务结果出发
先确认目标、现状基线、业务 Owner 与验收标准，再判断该不该用 AI、从哪里开始。
用业务问题定义项目，而不是用工具寻找场景。培训与工作流共创
按角色建立能力，同时与真实使用者共同设计人机分工、关键检查点和协作方式。
让学习直接发生在要改造的流程里。生产级标准前置
从第一天纳入数据来源、权限、版本、人工审核、日志与异常回退，而不是在 Demo 后补治理。
越早明确边界，试点越容易安全落地。交付可接手的组织资产
除了工作流或 Agent，还交付测试记录、SOP、内部 Champion 与后续生产化路线。
项目结束不是停用，而是组织接手的开始。03 / SERVICE PATH
从共同认知
走到受控试点
先建立方法和场景判断，再进入工作流共创；只有在价值、数据和 Owner 条件具备时，才推进 Agent 试点。
02天
基础能力训练
统一团队对 AI、安全边界与岗位应用的基本认知。
- 适合对象
- 团队基础不一、需要先建立共同语言的企业
- 核心内容
- AI 栈认知 + 安全规范 + 岗位任务实练
- 具体交付
- 培训材料与模板、练习反馈、初步场景候选清单
首次推荐
07天
业务诊断与共创
围绕一个明确部门或流程，完成诊断、设计、测试与交接。
- 适合对象
- 已有业务 Owner、可提供脱敏样本与测试人员的团队
- 核心内容
- 现状诊断 + 优先级 + 目标流程 + 人机分工与测试
- 具体交付
- 流程蓝图与验收标准、1—2 条工作流、SOP 与测试记录
14天
Agent 定制试点
围绕一个高价值场景，完成一个 Agent 的受控验证与业务交接。
- 适合对象
- 场景、Owner、数据、测试人员与验收条件均已具备
- 核心内容
- Agent Brief + 知识与权限 + 原型 + 评测与安全检查
- 具体交付
- 可运行试点、评测集与报告、运行 SOP、生产化路线图
首次合作建议不确定从哪一档开始，优先选择 7 天
它能在投入可控的前提下识别真实问题，并产出可复跑工作流；只有场景、Owner、数据与验收条件都准备好，才建议进入 14 天 Agent 试点。
PROJECT SCOPE
合作边界
让投入、责任与验收都有依据- 启动前确认业务目标、Owner、数据与权限、测试样本、验收标准和交接人。
- 范围变化新增部门、场景、接口或额外迭代，需单独评估工作量与排期。
- 第三方成本模型 API、SaaS、云服务及软件许可费用，默认不包含在服务周期内。
- 验收方式从质量、效率、风险、采用度与可交接性综合判断，不承诺未经验证的 ROI。
14 天的明确边界：一个场景 · 一个 Agent · 一次受控验证；不等同于完整生产系统、多 Agent 平台或长期代运营。
04 / DELIVERY LOOP
五步推进
让试点能够被验收
不从“大而全”的系统建设起步。先选一个高价值场景，用小范围、可量化、可回退的方式验证。
业务诊断
理解岗位任务、流程现状与真实约束。
场景优先级
按价值、风险、数据与准备度排序。
培训与共创
让使用者共同设计并跑通工作流。
受控试点评测
记录效率、质量、风险与采用情况。
治理与复制
完成验收、交接与规模化路线规划。
最终结果可运行、可评测、可交接的生产业务流
05 / SCENARIO LADDER
三层场景
逐级进入业务
从个人任务验证使用方式，再进入部门协作，最后在受控边界内形成定制 Agent。
个人效率
研究、写作、分析、会议、客户沟通
让关键岗位获得可重复的提效方法部门工作流
市场、销售、客服、交付、管理协同
让多人协作拥有统一输入与检查点定制 Agent
系统接入、知识检索、决策执行、结果回写
在明确权限和责任内完成业务闭环06 / DELIVERY ASSETS
交付的是
能继续运行的资产
每项资产都服务后续使用、评测、治理或规模化，而不是只为完成一次演示。
01
高价值场景清单
02
现状与目标流程蓝图
03
可运行试点 / Agent
04
评测记录与指标看板
05
SOP 与治理机制
06
生产化与规模化路线图
07 / PRODUCTION STANDARD
让工作流经得起
生产环境检验
明确边界，才能安全地扩大价值。
输入、来源与版本可追溯
定义可使用的数据范围，并记录来源、版本和更新机制。
人工检查点与责任人清晰
明确哪些节点需要确认、审批或专业判断，以及由谁负责。
权限、日志与异常回退
为数据访问、关键动作与失败情况设置受控边界。
指标、SOP 与交接机制
让使用者知道怎样运行、判断效果、报告问题并持续优化。
08 / ROLE ENABLEMENT
不同角色
获得不同能力
企业能力建设不是让所有人学同一套工具，而是让每个角色承担对应的决策、设计、使用与治理责任。
管理层
理解价值边界、投资优先级、风险治理与规模化判断。
业务负责人
识别高价值场景，定义流程、指标、Owner 与验收标准。
一线使用团队
掌握岗位工作流、人工检查点、异常反馈与复盘方法。
技术与 AI Champion
承担接入、评测、权限、日志、迭代与后续内部赋能。
09 / TEAM ADVANTAGES
一支同时懂业务、AI
与落地交付的团队
由业务顾问、场景专家、AI 应用工程和项目交付角色协同推进，同一支团队贯穿诊断、设计、验证、治理与交接，减少业务语言与技术实现之间的损耗。
业务顾问先诊断再设计
先梳理业务目标、流程基线、岗位任务、Owner 与验收口径，再判断 AI 是否适用以及应从哪个环节切入。
把投入集中在值得验证的场景业务与 AI 工程协同
业务专家负责目标、规则与验收，AI 工程人员负责知识、工具、接口和评测，共同完成可运行的小闭环。
让需求、实现与验收保持一致生产治理同步前置
数据范围、权限、来源版本、人工审核、运行日志和异常回退在试点阶段一并设计，避免 Demo 后再补安全边界。
让试点能追溯、能评测、能回退项目交付由客户团队接手
除工作流或 Agent 试点外，同步沉淀测试记录、操作手册、SOP 与升级路线，并由内部责任人完成演练和交接。
项目结束后企业仍能持续运行
业务诊断工作流与 Agent评测与安全治理项目管理与交接
10 / FAQ
企业合作
常见问题
具体范围、接入方式与交付标准，会在场景诊断后单独确认。
01应该从哪个部门或场景开始？
优先选择业务价值清晰、任务重复度较高、可获得必要数据、拥有明确 Owner 且能够定义验收指标的场景。
022、7、14 天应该怎样选择？
2 天适合建立共同认知，7 天适合完成场景诊断和工作流共创，14 天适合在条件具备时推进一个 Agent 受控试点。
03数据安全和权限怎样处理？
项目启动前确认数据范围、脱敏方式、访问权限、人工审批点、日志要求和责任人，再决定工具与接入方式。
04怎样判断试点是否成功？
依据效率、质量、风险、采用度、稳定性与可交接性等指标进行评测，并由业务 Owner 与实际使用者共同验收。
05是否可以连接现有系统？
可以评估，但系统接入范围取决于接口、权限、安全要求与试点边界；在诊断阶段先明确条件和责任分工。
START WITH ONE HIGH-VALUE SCENARIO
先从一个
高价值场景开始
告诉我们团队基础、业务问题与当前数据条件，我们会建议合适的诊断范围和试点路径。
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