技能介绍

要解决的问题

很多企业的 AI 项目停在 Demo 与生产之间：约七成项目止步 L2→L3，根因不是模型不够强，而是知识未资产化、系统未打通、组织没有准备好接住技术。88% 企业已经在用 AI，但 81% 没有实质业绩影响，差距在于组织能否把 Agent 当成需要培训、设边界、定 KPI、配管理的「数字员工」。本技能把《唯识数智企业级 AI 落地方法论》固化为可复用的 AI 落地顾问工作流，适合需要先体检、再选场景、七步穿越三道坎的团队。

工作方式

技能采用「诊断先行、七步严序、门控确认」。启动先问 3 个问题做阶段定位：AI 使用程度、整体规划还是具体场景、决策层投入意愿，再路由到全面诊断或定向验证路径。

Phase 1 认知对齐：用四条核心信念校准预期，确认首个场景的使命是建立信任，不是炫技。
Phase 2 现状诊断：用三层九维就绪度框架打 1-5 分，并用 L0-L5 定位阶段；任何一维 < 2 分即优先修复。
Phase 3 场景甄选：用六因子评分卡评估候选，容错空间是硬门槛，不达标给出降维建议。
Phase 4 落地路径规划：按识·选·备·建·证·扩·化七步推进；知识资产或技术接入未达 3 分，不进「建」。
Phase 5 数字员工岗位说明书：用 12 字段把 Agent 译成管理语言，重点写权限边界、人工复核和责任归属。
Phase 6 双账本 ROI 测算：显性账计财务价值，隐性账计组织资产；归因按保守 30%、中性 50%、乐观 70% 分档，验证型双账本要求试点真实运行 ≥ 4 周、数据可追溯、财务或业务独立核实、≥ 3 名一线用户主动使用。
Phase 7 规模化与治理：先治理后规模，培育场景 Owner、Agent 训练师、AI 产品经理等内生人才。