AI的价值，要回到人的真实任务。我们从信息理解、知识使用、客户咨询与组织协作出发，找到适合验证的场景，让AI逐步成为企业可使用的服务能力。
产品、案例、文档和规则分散在不同触点、来源、版本和责任人，难以被AI准确调用。
AI与人员各自完成任务，缺少人工核查、异常处理和持续反馈，服务难以稳定运行。
公开信息分散、事实冲突、案例缺少证据，智能系统难形成可信答案。
引入了工具，却没有重新设计服务流程、职责和真实使用场景。
通过研究、共创、原型验证与实施推进AI应用，持续探索借鉴FDE的现场工作方式。
梳理官网、客服、案例与专业内容，让企业更容易被AI发现、理解、引用与推荐。
围绕真实任务明确人员、AI与系统的分工，让服务在人工接管、异常处理与持续反馈中稳定运行。
将分散资料转化为可检索、调用与组合的知识，明确来源、权限和持续维护责任。
明确使用场景、角色、数据、风险和分阶段验证计划，让AI进入真实服务节点。
具体范围以项目诊断和双方确认的工作说明为准，不把未经验证的 AI 结果或海外经验当作承诺。
可选延展：GEO与AI搜索可见性 · 企业知识 · 智能交互与智能体 · 服务流程与人机协作
梳理企业事实与公开内容，建立AI能发现、理解和引用的可信依据。
梳理资料、来源、权限与更新机制，支持AI检索和整理。
建立可验证、可维护、可被机器理解的信息基础。
明确场景、角色、数据、风险与分阶段验证计划。
TAM工作坊呈现组织知识与AI场景共创；安徽商会呈现数字服务流程重构。两者为相关实践，不作为已完成AI系统交付的证明。
从市场、用户和企业事实开始，经过规则、场景和小范围验证，再建立可持续维护的治理机制。
带着一个AI搜索、企业知识、客户咨询或协作流程问题来，我们一起判断适合的场景与试点范围。
发起AI应用场景共创
