02 / AI 场景诊断

企业 AI 场景诊断与落地咨询

面向已经意识到 AI 重要,但仍不清楚应当从哪些岗位、流程和业务场景优先落地的企业,通过企业现状调研、业务流程梳理、岗位任务拆解、AI 应用场景识别、场景优先级评估、落地路线设计和需求定义,帮助企业从“想做 AI”逐步走向“知道先做什么、为什么先做、需要准备什么、由谁推动以及如何分阶段实施”。

企业通常会遇到哪些问题?

01

不知道 AI 应该优先从哪里开始

销售、客服、运营、内容、管理和知识库都可能做,但不知道第一步应该选什么。

02

容易先买工具,再找真实场景

先买软件、先做智能体或自动化,上线后员工不用,实际业务价值不明显。

03

管理层与员工缺少统一优先级

老板希望整体升级,部门负责人关心具体效率,员工担心增加工作量。

04

岗位任务没有被系统拆解

企业只知道“销售效率低”,但没有拆清客户信息整理、需求理解、资料调用、跟进提醒等具体任务。

05

高频重复工作没有被识别

文档整理、重复回复、资料检索、内容生成、表格归纳和流程流转仍依赖人工。

06

不知道培训、模板、知识库、AIGC 和智能体如何选择

有些问题培训即可改善,有些需要模板或知识库,只有部分场景适合智能体和工具化。

07

智能体开发需求边界不清楚

企业想做智能体,但不清楚谁用、解决什么问题、输入什么资料、输出什么结果。

08

缺少分阶段落地路线

想一次性做很多,但预算、人员、数据和流程都没有准备好。

09

缺少内部负责人和推动机制

没有负责人、试点部门、复盘节奏和使用反馈,项目难以持续推进。

10

缺少效果指标和复盘机制

做了培训、买了工具或上线了智能体,但没有前后对比、使用率和效率指标。

适合哪些企业?

优先适合客户

  • 已经了解 AI,但不知道从哪里开始的企业
  • 已经做过 AI 培训,希望继续落地的企业
  • 准备开发智能体或 AI 工具,但需求仍比较模糊的企业
  • 存在大量重复性工作的企业
  • 希望控制 AI 项目投入风险的企业
  • 多部门协同复杂的企业
  • 希望推进企业知识库建设的企业
  • 外贸、制造业、电商、品牌和本地生活企业

暂不优先适合

  • 只希望快速拿到泛泛 AI 报告,不愿提供业务信息的企业
  • 只希望立刻开发复杂系统,不愿先做需求定义的企业
  • 内部没有任何负责人,也无法安排关键岗位参与的企业
  • 希望一次咨询解决所有业务问题的企业
  • 不愿进行后续试点、复盘和数据记录的企业
  • 对业务流程完全没有基础认知,也拒绝配合调研的企业

客户通常处于哪些阶段?

01

认知完成,但未开始落地

适合:轻量场景诊断

02

部门痛点比较明确

适合:部门级场景诊断

03

准备进入试点

适合:AI 试点路线设计

04

准备做智能体或工具开发

适合:智能体与工具需求定义

05

已有 AI 项目,但效果一般

适合:项目复盘与优化

06

准备扩大应用范围

适合:阶段性路线升级

核心服务内容

01

企业 AI 应用现状诊断

判断企业当前 AI 成熟度,了解业务模式、组织结构、岗位分工、当前 AI 使用情况、已有工具和现有问题。

02

业务流程梳理

梳理客户获取、销售跟进、客服回复、订单处理、内容生产、资料管理、审批和内部协作流程。

03

岗位级任务拆解

拆解岗位、任务、频率、耗时、输入、输出、参与人、常见问题和质量标准。

04

AI 场景识别

判断哪些场景适合培训、模板、知识库、AIGC、智能体、网页工具,以及哪些暂时不建议做。

05

场景优先级评估

从业务价值、任务频率、人工耗时、标准化程度、数据准备度、实施难度、预算要求、风险、员工接受度和验证周期等维度排序。

06

AI 落地路线设计

划分短期、中期和长期路线,明确低成本高频场景、流程调整、知识库、工具开发和系统集成方向。

07

智能体与工具需求定义

明确目标用户、使用场景、输入资料、输出结果、权限、知识库、审核、系统接口、前端形式、部署方式和维护方式。

08

试点方案设计

确认试点部门、岗位、周期、任务、基线指标、参与人员、反馈方式和复盘节点。

09

项目复盘与优化

复盘使用率、完成质量、效率变化、员工反馈、问题清单、优化方向和是否扩大试点。

10

阶段性陪跑与管理层汇报

进行阶段会议、复盘、路线调整、部门协调、管理层汇报和下一轮建议。

标准服务流程

01

初步沟通

确认企业行业、规模、业务、当前问题和目标。

02

项目边界确认

确认诊断部门、岗位、流程、参与人、周期和输出范围。

03

现状调研

通过问卷、访谈、资料查看和会议了解当前情况。

04

业务流程梳理

绘制关键业务流程,识别重复、耗时和易错环节。

05

岗位任务拆解

拆分任务、频率、耗时、输入、输出和质量标准。

06

AI 场景识别

判断培训、模板、知识库、AIGC、智能体和工具化机会。

07

场景优先级评估

根据价值、频率、难度、数据和验证周期排序。

08

落地路线设计

划分短期、中期和长期路线。

09

试点方案设计

确认部门、人员、任务、周期、指标和复盘节点。

10

需求定义

如需开发,形成智能体或工具需求说明。

11

阶段汇报

向管理层呈现结论、优先级和资源建议。

12

后续承接

进入培训、AIGC、知识库、工具开发、GEO 或陪跑。

交付形式与交付成果

交付形式

  1. 企业 AI 轻量诊断
  2. 部门级 AI 场景诊断
  3. 企业 AI 场景识别工作坊
  4. 智能体开发前需求定义
  5. AI 试点路线设计
  6. 企业 AI 落地路线图
  7. 阶段性陪跑与复盘
  8. 管理层咨询与闭门会

交付成果(示例)

  1. 01

    企业 AI 现状调研表

  2. 02

    企业 AI 成熟度初步判断

  3. 03

    业务流程清单

  4. 04

    关键业务流程图

  5. 05

    岗位任务拆解表

  6. 06

    高频重复任务清单

  7. 07

    AI 场景机会清单

  8. 08

    不建议优先实施场景清单

  9. 09

    场景优先级评分表

  10. 10

    P0 / P1 / P2 场景分类

  11. 11

    短期落地路线

  12. 12

    中期落地路线

  13. 13

    长期落地路线

  14. 14

    试点部门建议

  15. 15

    试点岗位建议

  16. 16

    试点任务清单

  17. 17

    试点周期建议

  18. 18

    试点指标

  19. 19

    内部负责人建议

  20. 20

    数据与资料准备清单

  21. 21

    培训需求建议

  22. 22

    AIGC 场景建议

  23. 23

    企业知识库建议

  24. 24

    智能体需求定义表

  25. 25

    网页工具需求定义表

  26. 26

    系统集成初步判断

  27. 27

    风险清单

  28. 28

    阶段汇报 PPT 或报告

  29. 29

    后续服务建议

  30. 30

    下一轮行动清单

项目周期与前置资料

前置资料

基础必需资料

  • 企业名称
  • 所属行业
  • 企业规模
  • 主要业务
  • 组织结构
  • 重点部门
  • 本轮目标
  • 项目负责人
  • 当前最关心的问题
  • 希望优先改善的环节

部门级诊断建议资料

  • 部门职责
  • 关键岗位
  • 岗位任务
  • 高频重复工作
  • 常见问题
  • 典型文档
  • 工作流程
  • 当前工具
  • 当前耗时
  • 输出质量要求

智能体需求定义建议资料

  • 目标用户
  • 使用场景
  • 典型问题
  • 输入资料
  • 输出结果
  • 知识库资料
  • 权限
  • 审核流程
  • 是否需要系统接口
  • 使用频率
  • 部署方式
  • 维护方式

试点项目建议资料

  • 试点部门
  • 试点岗位
  • 试点任务
  • 当前基线
  • 试点周期
  • 参与人员
  • 内部负责人
  • 反馈方式
  • 复盘节点
  • 是否具备扩大条件

项目周期

企业 AI 轻量诊断

准备周期:2—5 个工作日

项目周期:5—10 个工作日

部门级场景诊断

准备周期:3—7 个工作日

项目周期:10—20 个工作日

企业 AI 场景识别工作坊

准备周期:5—10 个工作日

正式交付:半天或一天

后续整理:3—7 个工作日

智能体开发前需求定义

项目周期:7—20 个工作日

企业级 AI 落地路线设计

项目周期:3—8 周

阶段性陪跑与复盘

项目周期:按月或按季度

实际周期会受到企业规模、部门数量、流程复杂度、访谈人数、资料完整度、是否需要工作坊、是否涉及系统集成和是否需要试点方案影响。轻量诊断通常可在 5—10 个工作日内完成,部门级诊断通常需要 10—20 个工作日,多部门企业级路线设计通常需要 3—8 周。

定制化能力与边界

支持定制

  • 企业行业
  • 企业规模
  • 部门范围
  • 岗位范围
  • 业务流程
  • 场景评分维度
  • 试点部门
  • 试点周期
  • 培训需求
  • AIGC 场景
  • 知识库需求
  • 智能体需求
  • 网页工具需求
  • 系统集成
  • 管理层汇报方式
  • 陪跑与复盘频率

不建议无限定制

  • 无限扩展部门
  • 无限扩展岗位
  • 无限访谈
  • 无限次修改
  • 无限次汇报
  • 未约定的系统开发
  • 未约定的数据治理
  • 未约定的长期驻场
  • 未约定的长期陪跑
  • 未约定的技术运维

服务边界与不包含项

默认包含

  • 初步需求沟通
  • 诊断范围确认
  • 基础现状调研
  • 关键岗位访谈
  • 业务流程梳理
  • 岗位任务拆解
  • AI 场景识别
  • 场景优先级评估
  • 落地路线建议
  • 试点建议
  • 后续服务建议
  • 阶段汇报

根据项目可增加

  • 多部门调研
  • 现场工作坊
  • 智能体需求定义
  • 网页工具需求定义
  • 知识库规划
  • 培训规划
  • AIGC 场景规划
  • 试点执行陪跑
  • 月度复盘
  • 管理层汇报

默认不包含

  • 智能体正式开发
  • 软件正式开发
  • 网页工具正式开发
  • 系统集成正式实施
  • 长期驻场
  • 长期无限答疑
  • 无限部门扩展
  • 无限访谈
  • 无限修改
  • 固定提效比例
  • 固定 ROI
  • 固定转化结果
  • 完整数字化转型实施

常见问题 FAQ

1.企业 AI 场景诊断是什么?

企业 AI 场景诊断是围绕企业真实业务、岗位和流程,识别哪些任务适合优先用 AI 提效,并形成场景清单、优先级和落地路线的咨询服务。

2.企业为什么要先做场景诊断?

因为不同企业的流程、岗位和资料基础不同。先做诊断,可以减少盲目采购工具和反复开发,优先找到低成本、高频、可验证的场景。

3.场景诊断是不是等于做智能体?

不是。诊断的目标是判断哪些问题适合培训、模板、知识库、AIGC、智能体或网页工具。智能体只是其中一种可能方案。

4.企业应该先培训还是先做诊断?

如果管理层和员工对 AI 认知较弱,可以先培训;如果已经有基础认知,但不知道如何落地,可以进入场景诊断。

5.诊断会不会只是输出一份报告?

不建议只做概念报告。标准交付会尽量包含流程、任务、场景、优先级、路线图、试点建议和下一步行动清单。

6.哪些部门适合先做场景诊断?

通常可以从销售、客服、外贸、内容、运营、行政、人力、知识管理等高频任务较多的部门开始。

7.需要客户准备什么资料?

基础诊断需要企业行业、规模、业务、组织结构、重点部门和典型问题。深度诊断建议补充岗位任务、流程、文档、耗时和现有工具。

8.一个诊断项目需要多久?

轻量诊断通常需要 5—10 个工作日;部门级诊断通常需要 10—20 个工作日;多部门企业级路线设计通常需要 3—8 周。

9.诊断后一定要继续开发吗?

不一定。部分场景通过培训、模板、知识库或流程优化就能改善。只有适合的场景才建议进入工具或智能体开发。

10.如何判断哪些场景优先做?

可以综合业务价值、任务频率、人工耗时、标准化程度、数据准备度、实施难度、预算、风险和验证周期进行排序。

11.能保证效率提升多少吗?

咨询阶段不建议承诺固定提效比例。可以先建立基线,通过试点记录时间、使用率、质量和反馈变化。

12.是否支持智能体开发前需求定义?

支持。可以进一步明确目标用户、场景、输入、输出、知识库、权限、审核、接口、部署和维护方式。

13.是否支持试点陪跑?

可以根据项目范围增加试点方案、阶段复盘、月度会议和优化建议。

14.是否适合中小企业?

适合。中小企业更适合先从轻量诊断和低成本试点开始,避免一开始就投入复杂系统。

15.场景诊断和数字化咨询有什么区别?

企业 AI 场景诊断更聚焦 AI 能否在具体岗位、任务和流程中落地,并判断培训、模板、知识库、AIGC、智能体和工具化的优先顺序。

不确定该从培训、内容、知识库还是智能体开始?

我们可以帮助你判断优先级与路线,明确先做什么、为什么先做、需要准备什么以及如何分阶段落地。