业务场景重塑咨询
在真实业务流里,识别出可以让 AI 员工「转正」的岗位与边界。
- 岗位说明书 / SOP
- 近 90 天工单 / 报表样本
- 关键干系人 60 分钟访谈
- 岗位画像与优先级矩阵
- AI 员工岗位说明书 v1
- 落地路线图
我们不做 prompt 集合,也不做通用工作流。四阶段,每一步都产出可交付物 —— 从岗位识别到工厂封装、从现场陪跑到 ROI 复盘,把 AI 员工做成真正上岗的岗位。
我们复盘 30+ 项目后,把 AI 员工的工程化交付抽象为四条原则。 它决定了我们不会给你一个 demo 就走人。
先确定 AI 员工要担任哪个岗位,再选底层模型 / 平台。
Fact / Decision / Execution 分层封装,任何一层出错都能独立回滚。
AI 员工不是交付一个 prompt,而是像新员工一样带教到达标。
复盘阶段用真实工时对比,说清楚一年到底省了多少人。
瓶颈已经从「模型能不能用」,转向「企业能不能把 AI 变成可上岗、可验收的岗位结果」。 不是替代已有 AI,而是把现有能力连接成可上岗、可验收的岗位结果。
从工具试点开始,没有绑定可验收的业务结果。
先明确任务、价值、责任人与验收标准。
停留在流程旁边辅助,不能接管岗位节点。
明确职责、输入输出和人机交接方式。
资料很多,但规则、例外和行动边界说不清。
把事实、规则、示例和权限变成可验收资产。
员工会用 AI,却没有可复制的岗位版本。
装配资料、工具、流程、边界与考核方式。
演示结束就停止,缺少采纳和投入产出证据。
用任务、日志、采纳和指标决定去留。
7 个交付节点 + 5 个底座能力,共同支撑一个 AI 员工从岗位识别到 ROI 复盘的完整生命周期。
每一阶段都定义了目标、输入、可交付物与判定指标 —— 达不到就不进入下一阶段。
在真实业务流里,识别出可以让 AI 员工「转正」的岗位与边界。
基于 Semantic Pack 快速封装业务逻辑,构建稳定可回滚的数字员工。
工程师驻场,现场看板监控 Fact / Decision / Execution,人机磨合直到达标。
对比真实 ROI,持续迭代知识库,实现 AI 员工职级晋升与规模复制。