AI 已迅速从"未来概念"演变为企业日常使用的工具。但尽管这些工具越来越普及,大多数团队仍在苦恼从何开始、如何正确应用 AI,以及如何确保安全使用。
优秀的AI 顾问 帮助企业排除干扰,了解真正有用的内容,并建立能节省时间和减少人工作业的实用工作流程。
本指南以简单易懂的方式阐述 AI 顾问的工作内容、AI 咨询公司的一般运作方式,以及为何越来越多企业寻求此类支援。
企业为何聘用 AI 顾问
大多数机构尝试内部探索 AI,但往往遭遇相同的挑战。部分员工善用工具,而其他人则完全避而不用。流程变得不一致,时间浪费在随机指令的实验上,团队不知道如何将 AI 应用于实际工作流程。领导者也担心数据隐私、准确性,以及员工不当依赖 AI 的风险。此外,员工有他们的"正职"工作要做,因此从商业角度来看,花费过多时间试验和测试并不可行。
AI 咨询通过为企业提供结构化方法来解决这些问题。顾问不是猜测什么可能有帮助,而是识别明确的机会,建立正确的解决方案,并培训团队有效使用 AI。目标不是取代员工或增加复杂性,而是减少阻力、释放时间,帮助人们更聪明地工作。
AI 顾问的实际工作内容
尽管每家 AI 咨询公司都有不同的优势,但大多数在相同的核心领域提供支援。以下简单介绍 AI 顾问通常协助的范畴。
绘制您当前的工作流程
起点是了解企业今天如何运作。AI 顾问不从工具开始,而是从流程着手。他们审视工作如何在组织中流转、瓶颈在哪里,以及哪些任务反复拖慢团队进度。这种绘制让他们能够识别 AI 的应用机会,而不会干扰企业目前的运作方式。
识别快速成效
AI 咨询最有价值的部分之一是帮助企业取得早期成果。顾问精准定位可以立即改善的任务。这通常包括行政繁重的工作,如电邮、报告、内容准备、数据录入、规划或内部文档。这些快速成效创造动力,帮助团队立即看到好处。
建立实用的 AI 工作流程
一旦机会明确,顾问开始设计实际的工作流程。这是 AI 变得极其有用的地方。这些工作流程可能支援客户回应、财务、合规、营运、销售或人力资源等领域。顾问确保工作流程与企业已使用的工具匹配,而不是引入不必要的平台。这些工作流程设计为稳定、可重复且易于员工遵循。
创建自定义指令和模板
AI 咨询的一大部分是帮助团队从 AI 工具获得一致的结果。顾问创建员工可以日常使用的指令模板。这些模板根据企业的语调、任务和期望量身定制。他们也向团队展示如何正确构建指令,从而提高准确性并节省时间。
减少人工行政作业
企业聘用 AI 顾问的核心原因是减少重复的人工任务。这可能包括总结笔记、制作文档、从表格收集信息、撰写电邮、重组数据或准备报告。通过消除人工工作量,顾问帮助团队每周腾出数小时用于更有价值的工作。
确保安全和负责任的使用
AI 采用往往因员工不确定应该或不应该与 AI 工具分享什么而放缓。AI 顾问制定指引、提供明确的安全实践,并确保员工了解如何使用技术而不会危及数据安全。这种清晰度帮助组织自信地采用 AI。
测试和实施解决方案
在建立工作流程后,顾问完成测试以确保一切可靠运作。这包括查找错误、审查边缘情况,并确认 AI 行为一致。一旦获得批准,解决方案会逐步推出,以便员工可以无干扰地采用。
提供培训和持续支援
良好的 AI 咨询不会在交付时结束。顾问通常培训团队如何使用新工作流程,并随着工具变化保持更新。一些企业选择持续支援来完善流程、更新指令,或将 AI 扩展到组织的其他领域。
与 AI 咨询公司合作的情况
虽然每家咨询公司都有自己的流程,但大多数遵循类似以下的结构。它简单、可预测,且旨在降低风险。
发现和界定范围
此步骤侧重于了解企业的当前状态、痛点和目标。顾问从领导者和团队收集信息,以识别影响最大的机会。
规划和工作流程设计
顾问绘制流程并概述 AI 将如何支援它。这包括记录步骤、设计指令,以及概述任何自动化或整合。
建立和测试
工作流程或解决方案被开发和测试以确保可靠性。任何问题都会在更广泛推出之前解决。
启动和团队赋能
顾问向团队介绍新工作流程,提供清晰的文档,并确保每个人都了解如何使用工具。
审查和改进
启动后,咨询公司通常会审查表现、收集反馈,并根据实际使用情况完善流程。
为何 AI 咨询正变得不可或缺
企业不再有缓慢采用的奢侈。AI 现在是生产力、沟通和内部营运的核心组成部分。未能提升团队技能或优化工作流程的公司,面临落后于有效使用 AI 的竞争对手的风险。
AI 咨询为企业提供结构化的方式来采用 AI,而不会浪费时间或盲目实验。它确保工具安全、一致地应用,并以实际支援日常工作的方式。
AI 不是要取代人,而是给他们更好的工具,让他们可以更快地工作、更清晰地思考,并专注于高价值任务而不是例行行政工作。AI 咨询为企业提供最简单和最可靠的途径之一来达到目标。
如果您正在寻找提供引导式、实用支援的 AI 咨询公司,请联系The AI Activators ,他们可以提供帮助。
