AI APPLICATION WORKSHOP

让AI进入
真实业务任务。

从场景诊断到岗位采用,把AI工具、知识和流程连接到真实业务任务,形成可验证、可复盘的推进路径。

服务原则:先识别真实任务,再判断工具、数据边界和推进方式。

可验证试点再决定推广
01 · TASK真实任务问题、人员与结果
02 · DATA数据条件来源、权限与脱敏
03 · REVIEW复核责任风险与人工判断
04 · EVIDENCE结果证据标准、反馈与复盘
WHAT IT MEANS这项服务是什么

企业AI应用落地与赋能,是围绕真实业务任务识别适合AI参与的环节,明确数据、权限、人工复核和结果标准,通过岗位实战、智能体、知识库或流程自动化进行小范围验证,再用管理机制推动持续采用的过程。

01 · FIT

先判断企业现在处于哪个阶段。

不是所有企业都需要马上开发智能体。方向不清时先诊断,有明确任务时再进入试点。

适合先谈这项服务

  • 管理层希望推进AI,但尚未形成清晰的场景优先级和实施节奏
  • 员工已经零散使用AI,需要明确数据边界、复核责任和岗位方法
  • 做过培训或购买过工具,但尚未形成稳定采用和可复盘结果
  • 已有明确任务,希望评估智能体、知识库或流程自动化的适用性
02 · QUESTIONS

技术选型之前,通常要先回答四个问题。

01

场景怎样排序?

哪些任务价值更明确、条件更成熟,适合作为第一批AI应用场景?

02

数据怎样使用?

业务资料、客户信息和内部知识可以怎样进入工具,哪些内容必须隔离?

03

技术怎样进入流程?

培训、使用模板、智能体、知识库与自动化,应该选择哪种推进形态?

04

采用怎样持续?

主管机制、作业复盘、人工复核和内部案例应该怎样连接起来?

03 · WORK

根据问题选择推进方式,不预设唯一工具。

工作内容可从一次诊断或管理层工作坊开始,也可以进入小范围试点和阶段陪跑。

01

场景诊断与优先级

理解经营目标、岗位任务、已有工具和组织约束,按业务价值、可行性、风险与可验证性排序。

形成:场景清单、判断依据、优先级建议
02

岗位赋能与工作坊

围绕真实任务设计练习、使用模板、主管反馈和复盘机制,把方法带回日常工作。

形成:工作坊内容、岗位练习、使用模板
03

智能体、知识库与自动化试点

根据任务稳定性、知识来源、接口条件、权限与结果风险选择合适的技术形态。

形成:试点方案、配置成果、人工复核边界
04

阶段陪跑与推广运营

记录问题和使用反馈,依据结果决定扩大、调整或停止,并沉淀内部案例与管理机制。

形成:阶段复盘、推广建议、内部案例模板
04 · OUTPUT

项目结束时,应留下能够继续使用的成果。

交付成果根据实际范围确定,以下为可组合的成果类型,不代表每个项目全部包含。

01

AI应用场景清单与优先级建议

02

数据、权限、人工复核与结果责任边界

03

岗位工作坊、真实任务练习与使用模板

04

智能体、知识库或流程自动化试点成果

05

阶段复盘记录、内部案例模板与推广建议

05 · PROCESS

六步把方向判断连接到岗位采用。

01

目标诊断

明确经营目标、任务与约束

02

场景排序

比较价值、风险与可行性

03

方案边界

确认工具、权限与复核

04

小范围实施

真实任务练习或技术试点

05

岗位赋能

连接主管机制与日常工作

06

复盘推广

依据证据扩大、调整或停止

06 · BOUNDARY

把责任说清楚,才能让试点走得更稳。

进华智能重点负责

  • 问题诊断、场景分析与推进建议
  • 工作坊、岗位练习或试点设计
  • 约定范围内的实施与交付记录
  • 阶段复盘与后续推广建议

企业需要共同完成

  • 确认真实业务任务和参与人员
  • 完成资料授权、脱敏和权限确认
  • 安排业务负责人进行结果复核
  • 依据约定口径共同评价试点

涉及法律、财税、信息安全和模型合规时,需要相应专业方共同确认;不把模型输出直接等同于专业结论,也不承诺未经试点验证的效果。

AI WORKSHOP PRACTICE

两项重点工作坊,连接共识、任务与后续行动。

案例内容以已确认的公开边界为准,不把项目目标、计划或评价写成已经实现的成果。

公开边界:客户名称已脱敏;本页不展示未经确认的Logo、图片、人员、评价和成果数据。

07 · FAQ

企业决策前经常会问。

企业做AI应用落地,第一步应该做什么?

先识别真实业务任务,再判断数据边界、使用人员、结果标准和实施难度。第一步通常不是采购工具,而是形成有优先级的场景清单。

只做一次AI培训可以吗?

可以从一次工作坊开始,但若目标是形成稳定采用,通常还需要岗位练习、主管反馈、阶段复盘或技术试点。

智能体、知识库和流程自动化怎样选择?

需要根据任务稳定性、知识来源、系统接口、权限、结果风险和维护责任判断,不建议脱离业务流程单独选型。

AI落地效果应该怎样评价?

应根据具体场景观察任务质量、完成时间、错误率、使用频率、主管确认和业务影响,指标需在项目开始前共同确认。

先把当前问题讲清楚,
再决定是否启动AI项目。

第一次沟通前,可以准备企业背景、当前问题、已有工具和数据基础、参与岗位及期望时间。

整理合作需求 何老师:18988511189 · 85438392@qq.com