AI 机会诊断
在试点投入前，把业务流程、系统边界、数据可用性、权限风险和收益路径梳理清楚。
- 流程图和关键决策点
- AI 机会评分表
- 试点范围和不做清单
服务包
按企业 AI 落地阶段组织，而不是按技术名词销售。
原型冲刺
用真实企业上下文做一个可运行工作流，验证价值、成本、延迟和组织接受度。
- 可演示原型
- 集成假设清单
- 从试点到生产的路线图
RAG 与知识系统
为企业知识、政策、工单、合同和产品资料建立带引用、权限和评估的检索增强系统。
- 数据接入和清洗路径
- 权限感知检索
- 答案质量和召回评估
Agent 流程集成
把 AI 接入企业工具、审批和操作流程，同时保留人工确认、审计日志和失败回退。
- 工具调用设计
- 审批节点和动作边界
- 异常处理和回滚策略
评估与治理
为上线前后建立质量、安全、成本、提示注入、权限和人工复核控制。
- 黄金测试集
- 回归评估和发布门禁
- 监控指标和治理检查表
AI FDE Academy
围绕真实项目训练内部团队，让系统上线后能被持续运营、评估和扩展。
- 角色化课程
- 企业流程 lab
- 内部交付手册
合作方式
先小范围验证，再扩大到核心流程。
每次合作都围绕一个明确业务流程展开，避免把 AI 项目变成长期开放式咨询。
Workshop
1-2 天完成流程发现、机会筛选和高层对齐。
- 适合：还没确定第一个 AI 场景
- 输出：候选流程和投入建议
Sprint
2-4 周完成可运行原型和生产可行性判断。
- 适合：已有清晰业务痛点
- 输出：原型、指标和路线图
Build
把验证过的流程接入企业系统、权限、监控和发布流程。
- 适合：准备上线的试点
- 输出：生产系统和运营控制
Enablement
把交付过程沉淀为团队课程、模板和内部方法。
- 适合：希望内部可持续运营
- 输出：课程、手册和复盘机制
从一个流程开始
把一个停滞的 AI 试点带过来，我们先判断它该诊断、原型还是上线。
第一次沟通不需要完整需求文档。带上业务目标、当前系统、数据来源和失败过的尝试即可。