业务流程 AI 化
先证明 AI 能把一项真实工作做得更快、更稳。一起梳理流程、找出真正的卡点,设计 AI 与员工的分工,并把工具接进现有工作方式。
什么时候适合已有反复抄、查、核对或跟进的工作,希望先验证一项改变。
一起参与的人业务负责人、实际使用者,以及相关系统或资料负责人。
- 流程诊断
- AI 工作台或专家
- 员工确认节点
- 可衡量结果

企业可以按自己的基础逐步推进:先验证一项工作,再扩散有效做法,最后建立持续积累与交接的机制。每一层都以真实业务和团队使用为依据。
一起梳理流程、找出真正的卡点,设计 AI 与员工的分工,并把工具接进现有工作方式。
什么时候适合已有反复抄、查、核对或跟进的工作,希望先验证一项改变。
一起参与的人业务负责人、实际使用者,以及相关系统或资料负责人。
用真实项目做内部训练,识别最有潜力的 AI 先行者;同时把招聘画像、人才发展与 OKR 接进转型机制。
什么时候适合已有可复用的成功项目,希望让更多同事能提出并推动改进。
一起参与的人内部 AI 先行者、部门负责人、人才发展或 HR 团队。
建立统一的企业知识容器、权限与版本机制,把经过确认的对话、流程、提示、规则和交付持续沉淀。
什么时候适合多个团队开始使用 AI,需要把知识、版本、权限和交接统一起来。
一起参与的人业务与知识负责人、IT,以及组织转型负责人。
具体交付物与范围在合作开始前共同确认,依企业已有系统与资料条件确定。
查看合作方式与交付边界重复工作由 AI 先做,关键决定由员工确认。
一项工作,一位专家负责
在聊天、表格和不同系统之间来回找信息。
整理、核对和跟进都由员工手动完成。
每一步都要主动催、查和交接。
从一个入口接收任务和所需资料。
先整理、核对、生成初稿并标出异常。
确认重要结果、处理例外并决定下一步。
组织能力不是对话数量的堆积。真正有用的是团队确认过、能找到来源、能继续维护的工作知识。
真正要留下的,不是某个人与 AI 聊过多少次,而是公司已经验证过的判断、规则和工作方法。Stardev 把这些内容整理成一套可追溯、可接手、可继续改进的知识与工作机制。
区别不在于“哪个更聪明”,而在于工作是否需要分工。一位 AI 专家适合范围清楚、步骤相对固定的单项工作:它使用一套明确的资料、规则和工具,负责产出一个结果。一支 AI 专家团队则适合横跨多个环节的任务,由不同专家分别研究、分析、撰写或执行,再由协调角色整合和检查。举个假设例子:如果只是把会议记录整理成待办,一位会议整理专家就够了;如果要从客户需求出发,完成市场研究、方案设计、报价草稿和后续跟进,就可以由研究、方案、数据和跟进专家协作,最后交给负责人确认。
多数情况下可以。我们会先看现有系统是否支持直接连接,也可以从文件导入导出或浏览器操作开始。若涉及复杂 ERP 改造、专门开发、公司内部部署或大量旧资料搬迁,会另行评估。
AI 会出错,所以我们不会让它不受限制地一路做到底。上线前会先说清楚:哪些事情它可以直接处理,哪些一定要交给人确认。遇到资料不全、前后矛盾或超出约定的情况,它会停下来请负责人处理,而不是自己猜答案。整理资料、准备草稿和更新普通记录可以交给 AI;付款、审批、对外发送和合同承诺等关键动作仍由人拍板。处理过程也会留下记录,出了问题可以找到是哪一步并及时修正。
可以。我们可以单独做企业培训与实战工作坊,也可以继续把工作步骤理顺、整理企业资料、连接复杂系统,或部署在公司自己的环境里。第一次系统推进 AI 的企业,通常可以先让业务人员带着真实工作练习,找出最值得先交给 AI 的一段,再决定是否继续做成长期方案。具体范围和报价另行确认。
套餐包含列明的搭建、试用和调整服务。第三方 AI 服务费、软件订阅、差旅、额外资料整理和长期维护,会按实际需要另行确认;涉及敏感资料时,也会先说清谁能查看、会使用哪些外部服务,以及资料怎样保存。
不必先准备完整方案。告诉我们现在怎样做、最想改善哪里,我们先判断是否适合,再一起确定下一步。