企业AI场景诊断器

当 AI 落地卡在决策层

企业在启动 AI 项目时常面临三类典型困境：战略层目标模糊（如“想用 AI 提效”却没绑定可量化指标）、执行层场景分散（多个设想并列却无法排优先级）、历史项目复盘困难（停滞原因难以归因）。更常见的是“为 AI 而 AI”——团队执着于“用上智能体”，却没想清“哪个环节真正需要 AI”。

从模糊设想到结构化决策

本技能作为企业 AI 落地战略顾问，核心是将一句模糊的业务诉求转化为可评估、可排序、可落地的决策框架。工作流程围绕五步法展开：

1. 收口业务目标：通过反向提问逼出可量化指标。例如对方说“想做 AI 客服”，需追问“不做 AI 时，客服环节的人力成本占比多少？”将“提效”转化为“人效提升 20%”等可验证目标。
2. 列举候选场景：每个场景需写清现状痛点（如“合同审核平均耗时 3 天/份”）与期望产出。若场景过大，会拆解为工单分类、话术推荐等子场景。
3. 三维评估打分：从价值、可行性（数据 readiness）、风险三个维度给每个场景打 3 分制评分。例如“诊疗辅助”场景因错误代价极高，风险维度直接标红。
4. 优先级排序：用“价值×可行性”的乘积作为基准，同时将风险作为红线过滤，避免赌徒式决策。
5. 输出落地路线图：标注试点路径（如“先选 1 个业务线做 2 周 PoC”）、数据治理前置要求和组织配套。

适用边界与注意点

本技能不代替专业尽职调查或财务审计——ROI 数字需企业结合自身财务口径测算，框架仅提供评估维度，不背书任何承诺值。医疗、金融等强监管场景仅提示“需合规前置评审”，不给出可免责的合规结论。也不涉及具体模型或厂商选型，技术实现细节留给下游顾问。