我的工作方式
从「尝试 AI」
从「尝试 AI」
到「信任 AI」
我帮你识别真正值得做的机会、亲手把它构建出来,再陪你的团队把它用起来——三步,环环相扣。
1.
识别
决定什么才真正值得构建
在动手之前,我们先对齐。我会花时间真正弄懂你的组织里工作是如何发生的——时间在哪里流失、决策为何变慢、人工劳动如何堆积。然后把范围收窄到那一小撮能创造真实、可衡量影响的机会。这个阶段确保你不是在猜——也不会浪费时间去构建错误的东西。
我做什么
- 高管对齐工作坊让管理层在优先级、约束,以及「成功到底长什么样」上达成一致。
- 员工与一线访谈与真正做事的人对话,挖掘瓶颈、低效与那些被忽略的机会。
- ROI 建模与商业论证尽早对想法做压力测试,只聚焦真正值得投入的部分。
- 优先级映射按影响与投入对机会排序,让所有人都清楚从哪开始。
- AI 就绪度与诊断报告清晰呈现你现在已就绪、需要打磨,以及应该等一等的部分。
2.
构建
用对的方式构建,让它从第一天起就好用
一旦优先级清晰,我们进入执行——这是战略变为现实的地方。我会规划并构建能干净地嵌入你现有工具与工作流的 AI 系统,为可靠性、安全性和真实世界的使用而设计。没有脆弱的 demo,也没有「科研项目」。
我做什么
- 范围界定与技术架构把优先级转化为清晰的构建计划:范围、数据流、集成与成功标准,一次说清。
- 数据与系统集成把 AI 嵌入你现有的技术栈,让它自然融入工作已经发生的方式。
- 概念验证 → 生产级构建快速构建、在真实工作流中测试,再把有效的部分加固为可上线的系统。
- 安全、治理与可靠性设计落地访问控制、监控与护栏,让系统安全、可审计、可依赖。
- 性能调优与成本优化在大规模铺开之前,提升准确率、速度与成本效率。
3.
落地
让 AI 真正成为工作运转的一部分
交付软件不是成功,被采用才是。在这个阶段,我会与你的团队并肩工作,确保新系统被理解、被信任、被每天使用。目标不是一次性的「交接」——而是真正的「拥有」。等我退场时,它已不再是一个项目,而是「工作本来的样子」。
我做什么
- 试点启动与可控铺开有意识地引入系统,收集反馈,在规模化之前先打磨。
- AI 赋能工作坊手把手培训,让团队知道何时、如何使用已经构建好的东西。
- 工作流集成支持把 AI 嵌入既有的日常节奏,不拖慢任何一个人。
- 效果追踪与持续优化衡量真实影响、持续改进,把已经拿到的成果牢牢锁住。