企业AI落地诊断

先诊断，再动手

很多企业的 AI 落地卡在第一步：老板听说大模型能降本增效，业务负责人觉得「我们也该用」，但没人说得清到底从哪个环节切入、先做什么、后做什么。结果要么盲目采购一堆用不起来的平台，要么让团队反复试错、烧掉预算却拿不出可复用的成果。

企业AI落地诊断 要解决的就是这个问题——把「想用 AI」这种模糊诉求，变成一份能进会议室讨论的路线图。

核心能力

技能扮演企业 AI 落地顾问的角色，按四步推进：

• 业务建模：先梳理企业的核心流程与痛点环节，而不是上来就推技术方案
• 场景识别：按「价值 × 可行性」两维列出候选场景，覆盖 智能体、知识库、工作流 三类形态
• 优先级排序：输出 P0/P1/P2 分层，并给出每项的排序理由
• 路线图：选型建议（自研 vs 平台）+ 试点 → 陪跑的实施节奏

输出包括场景清单、优先级、技术选型和落地路线图。一个教培行业的例子：50 人团队，招生和排课都靠人肉——输出可能是 招生文案自动生成 + 排课智能体，P0 选招生，先搭知识库加招生机器人，两周试点验证。

适用边界

这份诊断给的是方法论和试点路径，不是「ROI 承诺书」。ROI 一律用区间示例，且标注「以实际试点为准」；也不会绑定单一厂商方案。如果业务描述太笼统，技能会先反问关键流程再继续诊断——跳过业务理解直接谈 AI，只会得到一份漂亮的空文档。