适合哪些情况
- 需求很多，不知道先做什么
- 买了工具但没有进入业务流程
- 多个部门对目标和验收口径不一致
- 需要 Web、飞书、企业微信或现有系统协同
ENTERPRISE AI DELIVERY
企业 AI 落地
从真实任务开始
把一句“我们也想做 AI”，变成有岗位、有资料、有系统、有责任人和验收标准的建设项目。
WHAT IT SOLVES
解决的不是模型问题，是业务链问题
企业 AI 工作台把岗位、任务、知识、模型、流程和人工确认放在统一入口。麒典先判断什么值得做，再用真实或脱敏输入完成最小验证，通过后进入专项建设。
最终交付什么
- 业务诊断与机会地图
- 场景优先级、边界和验收指标
- 可运行原型与连续试跑记录
- 生产系统、权限、日志和异常处理
- 操作手册、培训、验收和迭代计划
DELIVERY PATH
从诊断到验收
先用小场景证明，再按结果扩大范围。每一步都有产物、责任人和确认点。
诊断
确认问题、岗位、资料、系统和当前代价。
验证
用真实或脱敏输入测试价值与风险。
建设
补齐系统、权限、日志、异常与人工边界。
验收
用真实任务完成率、速度、准确性、人工返工率、异常处理、使用率和成本验收。
DECISION GUIDE
企业 AI 项目先判断什么
先确认任务是否高频、当前代价能否计算、可信资料是否可获得、结果由谁确认、失败时怎样回退。只有这五项说清楚，模型选择、系统形态和预算才有依据。对第一次做 AI 的企业，优先选一个部门、一个任务和一组真实样本连续试跑，不一开始建设大而全的平台。
页面使用方法
先核对当前任务、资料、责任人和验收条件，再决定是否进入项目研判。这里公开的是通用判断，不用概念宣传替代对企业现场的分析。