01

从业务问题出发,而不是从工具出发

当 AI 能消除一个具体阻碍时,它的价值最明显,例如汇总文档、准备初稿、整理研究资料或分流重复请求。相比大而全的转型计划,一个范围清晰的小场景更容易测试、优化并真正落地。

02

优先利用现有工具

您未必需要定制软件。一个现成产品、一套设计周全的提示词库,或两个工具之间的简单连接,可能就能解决问题。只有当工作流程、数据或体验确实具有特殊要求时,定制开发才更有价值。

03

让人参与关键决策

明确 AI 可以准备什么、哪些内容必须由人审核,以及敏感信息应如何处理。这样建立的是一个可信、实用的系统,而不是一个很快被遗忘的试验。