◉
看清经营
目标 · 现状 · 流程
QICHENG YANBANG · BUSINESS × AI
企业不是缺 AI，
而是缺一条把 AI
变成生产力的落地路径。
懂经营的局外合伙人 × 专业 AI 共创交付团队。
从经营问题出发，陪企业把 AI 做成真实生产力。
THE WHOLE PICTURE / 全景主线
从经营问题，走到可持续的生产力
这条路径从经营事实出发，最终落到可验证、可复用的业务改变。
⌕
找准真问题
损耗 · 根因 · 机会
✦
选定场景
价值 · 可行 · 可验
⌘
共创落地
人机分工 · 真场景
✓
验证价值
效果 · 复盘 · 取舍
↗
沉淀复制
流程 · 知识 · 能力
实现方式
工具
→
智能体
→
工作流
→
人机协作系统
01 / BUSINESS CHALLENGES
企业卡住的，不只是缺一个 AI 工具
从反复发生的工作问题入手，找出真正值得解决的卡点。
↻
专业工作重复
资料整理、初稿、核对占用专家时间。
⇄
跨部门断点
资料交接不完整、责任边界不清，工作常停在等待与确认。
◷
任务靠人盯
节点、反馈、承诺依赖记忆与催办，执行易失真。
⌘
知识难沉淀
经验散落在群消息、表格和个人脑中，难以复用。
AI
试过 AI 但没落地
有兴趣、有试点，但没有进入真正业务流程。
02 / CUSTOMER VALUE
四个方向，衡量业务价值
先定衡量标准，再用真实业务验证。
✳
专业生产力
辅助整理、初稿、识别、初算与信息收集，让专业人员把时间留给判断与复核。
01↗
组织执行力
让任务、责任人、节点与反馈更清晰，减少协同中的等待和遗漏。
02▤
组织知识力
把分散资料、案例和经验变成团队可查、可学、可复用的知识资产。
03◎
经营判断力
先看清事实，再决定先做什么、暂不做什么，降低盲目投入风险。
04AI AT WORK / 行业研究
AI 已普及，价值却未必兑现
AI 不难试，难的是把组织、数据、流程和治理真正配好。
STANFORD AI INDEX 2026
70%
已在至少一个业务职能中使用生成式 AI。
GARTNER · 2027 CIO AGENDA
13%
认为组织已获得显著或变革性 AI 价值。
IRON MOUNTAIN · 2026
86%
组织称过去一年曾因数据问题，导致 AI 项目延期或取消。
MCKINSEY · STATE OF AI 2025
21%
已从根本上重新设计至少部分工作流程。
WHAT BLOCKS VALUE / 为什么没做成
组织
没人负责改变工作方式，员工也没有足够支持。
数据
资料分散、口径不一、来源和权限不清。
流程
把 AI 加到旧流程里，却没有重新设计工作。
治理与衡量
缺少风险边界、业务指标和停止条件。
口径说明：以上为不同机构、不同样本的独立调查结果，不可直接横向比较，也不代表每家企业的实际表现。
03 / HOW WE WORK
从全景判断，到具体行动
按企业现状选择切入点；每一步都明确要做什么、交付什么、如何验收。点击查看详情。
围绕客户结构、收入结构、客单价、团队结构、人工成本、当前系统、当前 AI 使用与关键业务流程，看清真实情况。
交付：经营事实表
交付：核心流程图
选择一个高价值、可实施、可验证的场景，明确范围、责任人、预算与验收指标。
交付：场景立项卡
交付：验收方案
通过样本、流程、角色分工和人机边界设定，做出可用版本，而不是只停留在 PPT。
交付：方案说明
交付：原型 / Demo
收集反馈，比较前后变化，识别什么有效、什么需要调整、什么应该停止。
交付：前后对比
交付：问题清单
将规则、资料、操作路径和经验沉淀为团队可以持续使用的能力。
交付：知识资产
交付：复制建议
Day 1–7经营诊断看清问题
Day 8–14场景立项定范围与指标
Day 15–45联合共建做出可用版本
Day 46–60真实试用收集反馈
Day 61–75流程优化明确人机分工
Day 76–90价值验收决定下一步
04 / REAL PRACTICE
说人话的真实实践，企业一看就懂
以下为匿名化的真实实践；阶段成果与已验证成效分开标注。
阶段诊断
多部门经营诊断
不是直接上系统，而是先弄清：问题在哪里、先做哪一块最值。
已形成多部门诊断与优先场景讨论；相关经营管理表包括 105 条品牌档案、8 条商机、42 条案例记录。
看到真实问题明确优先级形成下一步
边界：当前展示的是已发生的诊断过程，不等于所有部门都已完成最终转型验证。
01
共创试用
专业工作流共创
让 AI 先做准备工作，人负责判断、复核和最终拍板。
已在专业资料整理、方案初稿、设计手册相关流程中开展共创，验证 AI 该做什么、不该做什么。
人机分工更清楚问题更早暴露
边界：当前以单场景试点与真实样本为主，不把个别试用结果包装成普遍结论。
02
进行中
知识资产与案例整理
把分散的资料、案例和经验，变成团队能用的“企业记忆”。
已归档 204+ 份资料，并完成 6 个案例的七要素建档，为后续检索与复用打基础。
资料更好找经验可复用
边界：归档数量不等于业务结果，是否有效还要看团队是否真正使用。
03
真实反馈
AI 第一公里
不是所有人一上来就会用 AI，真实障碍本身也是需要解决的问题。
我们持续记录真实用户在使用 AI 时遇到的理解门槛、操作卡点与接受过程，用来优化落地路径。
看见采用障碍调整推进方式
边界：当前是用户采用观察，不据此宣称某种方法已经普遍有效。
04
05 / TRUST & DELIVERY
不是“说得好”，而是“做得稳”
企业 AI 不只要能运行，还要能被正确使用、复核、验收和维护。我们把边界与验证提前放进方案。
✓
范围清楚
先明确业务目标、输入资料、责任人、数据权限和不做什么，避免边做边扩。
◎
人机有界
AI 可以辅助整理、分析和生成；关键判断、审批和最终责任由授权人员承担。
▤
结果可核验
通过真实样本、人工复核、前后对比和实际使用反馈，判断是否值得继续投入。
达标：继续复制
待改进：限期优化
无价值：及时停止
06 / FAQ
客户最常问的几个问题
先把合作方式讲清楚，比“看上去很先进”更重要。
不一定。很多时候第一步不是上系统，而是先做经营诊断、流程梳理和场景选择。
我们不只给建议，也会和业务团队一起把方案做出来、验证清楚。
失败也是结果。我们会把原因说清楚：是问题不真、条件不够、场景不对，还是方案需要调整，然后决定优化或停止。
建议从一个真实、反复发生、对经营有影响的问题开始，先做一次诊断与场景讨论。
LET'S START WITH A REAL PROBLEM
从一个真实问题开始，
一起判断 AI 值不值得做。
如果你正在考虑企业 AI 转型，或有一个反复发生、影响经营结果的具体问题，可以先从一次业务诊断与场景讨论开始。我们会一起判断：先做什么、怎么做、如何验收。