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企业AI低成本落地实战

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13382173255(Karen郑老师)

学员背景| Course Background

参加对象:希望务实推进AI落地的企业管理者、业务部门负责人、流程与运营负责人、数字化与信息化骨干,以及AI/创新项目实际推动者

授课形式:方法讲解+案例复盘+场景拆解+轻重选型演练+成本测算实战+成果点评

授课天数:2 天

课程背景| Course Background

很多企业推进AI落地时,最容易陷入两个方向:一个是做得太重,一个是跑不长。

一条路是“先把阵势做起来”:上平台、建入口、搭知识库、做全员助手、试Agent,投入不小,汇报也好看;可几个月后再看,真正进业务流程、被持续使用、能减少返工的场景并不多。系统上线了,业务还是老办法,AI成了一个额外入口。

另一条路是“先靠人硬跑”:靠一两个懂AI、愿意折腾的员工,把第一个场景勉强跑通;但一到第二个场景,又发现模板、规则、流程、踩过的坑都在人脑子里,几乎又要从头开始。第一次看似成本低,后面却越做越贵。

这两条路的共同问题,不是企业不重视AI,而是没有把“低成本落地”理解对。低成本不是“便宜工具”,也不是“少花钱试试看”,而是用更小的切口、更轻的组织代价、更低的试错成本,先验证一个真实业务场景是否成立,再控制持续运营成本,并把第一个场景的经验沉淀成后续可复用的资产。

本课程面向希望务实推进AI落地的企业管理者、业务负责人和数字化骨干,不堆工具、不画大饼,而是围绕“小切口起步、轻重分档选型、真实流程验证、持续成本控制和复用资产沉淀”,帮助企业用更低代价跑通第一批真实场景,让AI不只是落得快,更能用得住、复制得开。

课程收益| Program Benefits

1. 建立低成本落地的正确认知:低成本不是“零成本”“买便宜工具”或“快速堆应用”,而是用更小切口、更轻组织代价跑通第一个真实场景,并把持续成本控制在企业能长期负担的水平。

2. 掌握反大而全的试点策略:避免一上来就做统一入口、全员助手、万能Agent或大平台建设,从一个高频、具体、低风险的业务动作切入,先跑出可信样板,再谈复制。

3. 形成真实流程优先的场景判断:不被Demo、热点概念和供应商案例带节奏,判断一个AI场景是否有真实输入、真实用户、真实流程、人工兜底,以及可验收、可追问的业务结果。

4. 掌握按代价轻重的方案选型能力:按实现与维护代价,从人工增强流程、表格自动化/低代码、知识库/RPA、大模型应用到Agent逐层判断,避免用重方案解决轻问题。

5. 掌握持续成本控制与复用资产沉淀方法:识别模型调用、人工修正、数据维护、异常处理、流程变更和人员培训等隐性成本,把第一个试点沉淀成提示模板、表单结构、规则清单、操作脚本和案例样本。

课程大纲| Course Outline

第一讲:认知重构——纠偏AI落地误区,建立低成本、可长效的落地算账方法

一、两条常见误区:做得太重,跑不长

误区一:阵势先行

1)盲目搭建AI平台

2)统一入口

3)全员助手

误区二:靠人硬跑

1)无标准化沉淀

2)场景复用,需重复试错

——低成本不是预算约束,而是落地纪律和成本纪律

二、落地成本三维拆解

1. 一次性投入:能否用小切口完成验证

2. 组织代价:流程负责人和一线是否接得住

3. 持续成本:上线以后是否养得起、改得动、管得住

三、低成本落地判定标准:三维校验落地成效

1. 业务可用标准(进流程、减返工、被持续使用)

2. 资产可沉淀标准(可沉淀、可复用、可扩面)

3. 长效可迭代标准(大而全不高级,长期可用才高级)

案例研讨大而全项目的常见误区,讨论本企业现有AI试点更像“做得太重”还是“跑不长”

 

第二讲:试点破局——放弃大而全建设,掌握小切口选场景、做样板的落地策略

一、摒弃误区:拒绝从全域入口、全员普及起步

1. 不追求覆盖所有人

2. 不追求“全员都能用”

3. 不追求痛点摊平

二、精准筛选:掌握优质小切口场景五大核心特征

场景特征一:高频(每天都发生,才攒得出收益和习惯)

场景特征二:具体(输入、输出、使用者和责任人说得清)

场景特征三:低风险(出错可发现、可回退、可人工兜底)

场景特征四:边界清楚(一个动作就是一个动作,不被十个流程拖住)

场景特征五:可验收(能说清快了多少、少返工多少、沉淀了什么)

三、落地逻辑:先跑通可信样板,再稳步复制扩面

第一步:信心破冰(第一个场景的任务)

第二步:样板三真落地(真实数据、真实用户、真实流程)

第三步:稳稳再扩(样板未跑稳前,不做全员推广)

案例:水站复购提醒与配送排程;把一个“大而全”的AI设想砍成可起步的小切口。

 

第三讲:场景求真——摒弃概念Demo造势,用五真标准核验可落地的真实业务场景

一、硬核校验:以五真标准甄别有效AI业务场景

1. 真实输入:平时拿得到、拿得全、能授权。

2. 真实用户:有具体的人每天愿意用,而不是“大家理论上都需要”。

3. 真实流程:嵌在原有业务动作里,不是流程外的额外入口。

4. 真实结果:能验收、能追问、能复盘。

5. 人工兜底:出错有人接得住、改得回。

二、理性避坑:厘清热点、Demo、标杆案例的落地局限性

1. 甄别演示偏差

——Demo选的是顺场景,真实业务里例外才是常态

2. 去热点跟风

——热点概念是别人的叙事,不构成企业必须跟进的理由

3. 对标不照搬

案例:某供应商-“能做过”,不证明“适合你”

案例:钉钉ONE公开复盘;为候选场景做“五个真”体检,判断它是真场景还是热闹

钉钉ONE公开复盘的方法启示

1)区分入口与流程:用户打开了,不代表工作被改变了

2)剥离虚假活跃:调用量和DAU不能替代返工减少

3)落地去陪跑化:有人陪跑,不代表普通用户会持续用

4)收敛落地心智:从“什么都想要”回到一个可持续场景

 

第四讲:方案选型——按代价轻重分级选型,匹配场景适配最优AI落地路径

一、搭建代价可控的AI方案选型链路

1. 梯度轻量优先

——人工增强流程→表格自动化/低代码→知识库/RPA→大模型应用→Agent

2. 价值代价匹配

3. 极简落地原则

二、给需求定档的四个判断

1. 场景复杂度:单步还是长链,单系统还是跨系统

2. 数据条件:资料是否可得、可信、可持续更新

3. 出错代价:错了能否发现、能否回滚、谁能兜底

4. 维护负担:上线后谁维护、改一次多贵。

三、坚守适配优先,理性判断暂缓AI场景

1. 先理顺流程再上AI:流程没跑顺,先用人和简单工具跑顺

2. 规避风险放大:流程本身乱,AI只会放大混乱

3. 结果导向选型:选型目标是解决问题,不是证明用了AI

案例水果团购接龙与配送;给一个候选场景在“轻重线”上定档,并说明依据。

 

第五讲:成本可控——全链路盘点隐性成本,建立AI项目长效控本机制

一、全面梳理AI落地隐形消耗成本

1. 全维度成本摸排

2. 严控人工反噬成本

3. 动态迭代保鲜

二、区分一次性投入与滚雪球式增量成本

1. 一次性投入换资产

2. 增量成本前置核算

3. 警惕分期陷阱

三、建立常态化持续成本管控机制

1. 渐进式自动化:修正率没有降下来,不急着提高自动化

2. 异常前置拦截:异常要前置拦截,不让错误流到下游

3. 成本常态化巡检:成本要有人定期看,不然就没人真正控制

案例:小商品批发的高频重复场景;列一张“一次性+持续”成本清单,圈出最该优先压的成本项

 

第六讲:资产沉淀——萃取试点落地经验,打造可复用、可复制的企业AI组织资产

一、成果固化:第一个场景要主动留下资产

1. 标准化资产沉淀

——试点落地同步输出五类核心资产(提示模板、表单结构、规则清单、操作脚本、案例样本)

2. 组织化资产留存

——所有落地经验、操作标准全部固化为团队公共资产

3. 同步沉淀机制

——坚持边落地、边沉淀、边迭代

二、把踩过的坑也变成资产

1. 反向避坑沉淀

2. 能力去个人化

3. 双向样本迭代

三、从单点场景复制延伸至同类业务全域复用

1. 就近复制落地(先复制到相邻业务、同类动作和相似流程)

2. 差异化适配(复制要适配,不是照搬)

3. 边际降本增效(复用得开,边际成本才真正降下来)

案例某房屋中介带看与跟进

产出:一份可交接、可复用的资产清单

讲师背景| Introduction to lecturers

珀菲特顾问|闫波老师

讲师简介 / About the Program Leader

AI人工智能实战专家

24年全产业链数字化+人工智能搭建落地应用实战经验

系统架构师

6个千万级人工智能系统建设与数字化项目落地操盘者

四大跨境电商平台的数据整合者

曾任:宏橡科技有限公司丨高级软件工程师 / 项目负责人

曾任:慧聪网(上市)丨研发部门负责人、高级架构师

曾任:民生电商(中国民生银行旗下)丨事业部总经理

曾任:优购时尚商城(百丽国际集团旗下大型B2C电子商务平台)丨高级架构师

曾任:Tidebuy/北京踏浪者科技有限公司(中国快时尚与综合类跨境出口电商的早期领军企业之一)丨 CTO(首席技术官)

曾任:WeBranding Global(博鼎国际) CTO(首席技术官)

擅长领域:AI研发体系建设、企业AI战略规划、AI工程化与智能体搭建、数字岗位重构、数据BI平台建设等;

二十四年技术纵深,七重业态一脉贯通:从联想CMS架构到企业级Agent智能体平台,横跨财经资讯、移动增值、社交网络、B2B电商、B2C零售、供应链金融、跨境贸易、AI应用八大赛道,全技术栈无断层覆盖

跨境电商四平台数据全接入,构建经营决策中枢:自研BI数据平台打通Amazon、eBay、Shopee、Lazada四大国际主流电商平台,搭建销售分析、利润核算、库存监控、经营驾驶舱四大决策模块,赋能多家跨境企业实现数据驱动经营

实战经验:

闫波老师拥有24年全业态、全技术栈数字化与AI落地实战操盘经验,是兼具一线技术编码+大型架构搭建+千万级项目统筹+企业经营管理四重能力的复合型实战专家。深耕金融科技、零售电商、供应链产业、跨境出海、企业AI智能化五大核心赛道,全程亲历传统数字化建设到企业大模型AI转型的完整迭代周期,经过真实业务场景、高并发流量、企业成本管控、风险实战校验,具备极强的落地性、可复制性与行业适配性,真正实现从“技术搭建、业务赋能到组织提效”的全链路实战落地。



培训课程 / Training courses

《企业AI低成本落地实战》

AI驱动的数据经营与决策智能》

AI研发体系建设:当写代码不再是瓶颈》

《企业AI应用场景设计:从需求清单到实施路线图》

《企业AI战略与智能化升级:从工具应用到组织能力重构》

《数字岗位建设实战:用AI重构岗位能力与组织效率》

《研发测试AI工程化实战:把AI变成可测试、可复用、可管控的团队能力》

代表性客户 / PART OF TRAINED COMPANIES INCLUDED BUT NOT LIMITED TO

韩国三星电子、国家能源集团、中国铁道建筑集团、北京市政建设集团有限公司、北京火星高科科技有限公司、金网络(北京)数字科技有限公司、零氪云(上海)科技有限公司、中国(北京)星光视听产业基地、真实觉影视公司、优讯(深圳)科技有限公司、深圳市征鸟出海科技有限公司等


服务流程

Service Procedure

  • 提交需求
  • 沟通诊断
  • 项目调研
  • 方案设计
  • 达成共识
  • 项目实施
  • 持续跟踪
  • 效果评估

服务优势

Service Advantages

  • 对行业特性的深刻理解

    我们拥有几百家各类企业的项目咨询基础、多行业数据库、多年的行业经验,并对企业进行深度研究和剖析,总结出一系列深入的观点和经验。

  • 丰富的案例库及落地方案

    我们的咨询方案的设计过程秉承“知行合一”的理念,既具备理论知识,又重视项目的实操性。经过多年的经验,我们积累了丰富的案例库,涉及18个领域,近千个案例,并将案例与咨询项目完美结合。

  • 经验深厚的咨询团队

    我们的咨询团队分布于各大领域,拥有多年的业内从业经验,具备丰富的企业管理实操经验。在定制咨询方案前,我们会为客户匹配多位业内咨询师,供客户进行比对选择,根据客户需求及问题,定制化地设计咨询方案,确保项目的顺利进行。

关于珀菲特顾问

ABOUT PERFECT CONSULTANT

我们是?人才培养与智能制造解决方案提供商。

We are? Talent training and intelligent manufacturing solutions provider.

我们做什么?承接组织绩效提升与人才学习发展业务。

What we do ?Provide organizational performance improvement and talent learning development business.

服务的客户:世界五百强企业、合资工厂、国有企业、快速发展的民营企业、行业领头企业。

Customers:Each year, we serves more than 1000 enterprises (including fortune 500 enterprises, joint venture factories, state-owned enterprises, rapidly developing private enterprises and industry-leading enterprises).

  • 2011年成立

    10年更懂你

  • 6000+

    中大型企业共同选择

  • 600000+

    累计培训学员

  • 1500+

    现有公开课

  • 10000+

    现有内训课

  • 800+

    现有在线课程

  • 20+

    辐射城市

线下业务

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  • 内训课

    高层团队引导工作坊

    中层管理内训

    基层管理内训

  • 项目咨询

    人才梯队建设咨询项目

    工厂运营咨询项目

    TTT内训师咨询项目

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    领导力公开课

    精益智造公开课

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培训的客户涵盖多个行业的知名企业

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