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精益AI工作流,助力企业AI应用从零到一 核心内容: 1. 精益AI工作流理念:回归业务本质,小步快跑 2. AI工作流成熟度五阶段模型 3. 从手动提示到有人监督的自动化,逐步深化AI应用
很多时候,我们容易被各种 AI 的宣传弄得眼花缭乱,急于寻找“神奇工具”。但根据 “精益AI工作流” 的理念——即从零开始,小步快跑,逐步改造现有流程——最关键的第一步,恰恰是先放下对工具的执念,回归业务本身。
基于此,我总结了一个更完整的AI工作流成熟度五阶段模型。这个模型不仅看工作流由谁主导(人 vs. 系统)以及 AI 结果如何被使用(手动处理 vs. 自动集成),更强调了一切始于对现状的清晰认知。
希望这个模型能帮你清晰地看到自己正处在哪个阶段,以及下一步可以往哪里走。
第零阶段:梳理现状,找准痛点 (准备阶段)
特征: 暂时忽略那些 “AI能做什么” 的宏大叙事。选择一个你最熟悉、最核心的业务流程,把它完整地画出来或写下来。然后,仔细审视这个流程:“卡点”在哪里?哪个环节效率最低?哪里最容易出错?信息输入是什么?决策点在哪里?
状态: 纯粹的业务流程分析,完全不涉及任何 AI 工具。
价值: 这是整个“精益AI”实践的基石。只有深刻理解了你当前的、手动的流程,明确了真正的瓶颈和痛点,你才能准确地判断 AI 是否能帮忙,以及应该用在哪个具体环节。先求流程清晰,再谈技术应用。
痛点: 容易被忽视,或者因为觉得“太简单”而被跳过。但跳过这一步,后续的 AI 应用很可能“打歪了”,解决不了真问题。
第一阶段:手动提示 + 复制粘贴
特征: 在明确了当前流程的某个痛点后,尝试用最简单的方式验证 AI 是否能缓解它。比如,手动在 ChatGPT、DeepSeek、Claude 等大模型工具里输入指令(Prompt),看它生成的内容是否有帮助,然后手动把结果复制粘贴到需要的地方(邮件、文档、CRM 等)。
状态: 人工主导,手动使用结果。
价值: 针对发现的具体问题,快速、低成本地验证 AI 在该单点任务上的潜力。
痛点: 效率不高,依赖人工操作,容易出错,无法规模化。
第二阶段:嵌入式 AI 工具
特征: 如果第一阶段方法验证有效,可以考虑使用集成在现有软件中的 AI 功能来固化这个单点改进,比如 Notion AI、扣子 Coze、或者一些内置了 AI 助手的 CRM 系统、在线客服系统等。
状态: 人工主导任务,但 AI 结果在工具内直接生成和使用。
价值: 在特定工具内提升了当前流程发现的那个痛点环节的效率,操作更便捷。
痛点: 不同工具之间的数据和流程仍然是割裂的,跨工具的协作往往还需要手动进行。
第三阶段:有人监督的自动化
特征: 当单个工具的效率提升已不能满足需求,或者痛点涉及跨工具协作时,可以利用 Zapier、n8n、Make 等自动化平台,通过 API 连接不同的 AI 服务和业务工具。你设计并监督整个自动化流程,但平台会按预设顺序自动执行,旨在解决当前业务发现的、跨越多环节的流程问题。
状态: 系统按预设规则主导流程,结果自动集成,但仍需人工设计和监控。
价值: 这是效率大幅提升的关键阶段。可以将多个步骤串联起来,实现端到端的流程自动化,显著减少重复性劳动。
痛点: 需要一定的学习成本来配置自动化规则,并且需要持续监控和优化。
第四阶段:智能体自主工作流
特征: 部署 AI 智能体(Agent)。这些智能体不仅能执行预定义的自动化流程,还可能具备一定的自主决策能力,能根据目标和上下文,与多个工具或系统进行交互,适应性地完成更复杂的任务。这通常是为了解决更动态、更复杂的业务场景。
状态: 系统(AI智能体)在一定程度上自主主导流程和决策,结果高度集成。
价值: 潜力巨大,有望实现更高级别的自动化和智能化,真正让 AI 成为自主工作的“员工”。
痛点: 技术门槛较高,需要更成熟的技术和更强的信任机制,目前仍处于探索和发展阶段,尤其对中小企业而言。 精益 AI 的视角
这个五阶段模型更完整地体现了“精益 AI”的核心思想:
始于理解: 一切从深入理解当前业务流程和痛点开始。
从小处着手: 选择最容易见效、风险最低的环节切入验证。 快速验证价值: 在早期阶段快速获得 AI 带来的实际效果,建立信心。
逐步迭代: 根据业务需求和资源情况,逐步构建更复杂的自动化流程。
减少浪费: 避免一开始就投入巨大资源去追求不切实际的“完美”方案,而是根据实际效果不断调整。
最大化投入产出比: 每一步投入都旨在解决发现的实际问题,带来可衡量的回报。 结语与互动
这个五阶段成熟度模型提供了一个从准备到逐步深化的路径,让 AI 不再遥不可及。关键在于,永远从你的业务实际出发(第零阶段)。
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