AI 服务
让 AI 协助处理那些反复出现的工作。
您的团队不断重写回复、提取相同的信息，并在不同工具之间转移数据。我们帮助您选定一项任务，用有代表性的示例进行测试，再建立可重复执行的工作流程。
围绕现有工作，提供策略制定、工具选择、流程集成和团队培训。
从配送问题到值得发送的回复
客户请求更改配送时间。AI 草稿可以结合客户请求和当前配送规则。在这个示例中，规则要求先确认是否有空档，再确定日期。
有用的草稿会询问缺失的日期，并保留原有预约。团队成员在作出任何承诺之前，检查回复内容和可用时段。
这样，我们就得到了一项可以设计和测试的任务：清楚的输入、有用的草稿，以及明确的审核环节。
本例仅用于说明流程。草稿依据规则询问缺失信息；团队决定向客户发送什么内容。
从有用的试验到团队可以重复执行的工作
我们将任务、工具和人员结合起来。每个阶段先回答一个实际问题，再决定下一步投入。
1. 选择并测试
哪项重复性任务值得改进？我们明确所需结果，用同一组示例比较合适的工具，并检查简单的模板或固定规则是否已经足够。您会得到一项具有明确验收标准的试验。
2. 连接并配置
输入来自哪里，结果应该送到哪里？我们配置指令、参考资料和连接方式，包括信息缺失时的处理办法。我们还会约定哪些操作必须由人员批准。
3. 培训并改进
团队能否在日常工作中使用这套流程？我们用您的任务进行练习，指导人员评估和修正结果，并记录流程，便于重复执行和后续维护。
比较从开始到获得可用成果的完整过程。生成步骤很短，并不代表节省了时间。
测量得到完整结果所需的时间
草稿生成得快，修改却可能很费时。请用相同任务比较现有方法与 AI 试验。计入准备输入、使用工具、检查结果和修改的时间。
除了耗时，还要记录事实错误和缺失信息。作决定时，应考虑工具费用、配置和持续维护。只有当结果符合标准，整体投入也合理时，才保留这套流程。
带来一项您熟悉的工作
以下内容可作为试验的起点。每个示例都将有用的初步结果与必要的检查对应起来。
内容制作
产出：根据已批准的资料起草产品描述。
检查：对照资料核实规格和优势。
客户支持
产出：根据问题和相关规则起草回复。
检查：发送前核实适用条件、日期和承诺。
数据与研究
产出：根据供应商文档比较配送日期。
检查：核实每项数据的来源，包括缺失或相互矛盾的日期。
创意制作
产出：为页面提出插图构思。
检查：确认插图能够解释主题，没有虚构产品功能或误导性细节。
代码与技术工作
产出：针对具体软件缺陷提出修改方案。
检查：审查代码，并测试此前失败的操作。
内部自动化
产出：将收到的请求归入已命名的类别。
检查：扩大使用范围前，审核含义不明确的案例，并抽查常规结果。
连接企业工具之前
应该如何处理企业数据？
第一次试验请使用虚构示例。连接企业数据前，先约定工具可以访问哪些内容，以及谁可以查看结果。检查服务商当前条款和账户实际设置，了解数据保留方式，以及数据是否用于模型训练。除了任务指令，还要在所连接的系统中设置权限。
能与现有工具配合使用吗？
这属于评估的一部分。我们检查可用的连接方式、访问权限和结果应存放的位置。试验可以先从草稿开始，再接入正在运行的流程。
实施需要多长时间？
工作范围取决于任务、可用示例和需要连接的系统。先开展小规模试验，并约定何时评估结果。根据试验发现，决定是否值得进一步集成和培训。