不从工具开始，
从业务环节开始
企业 AI 项目大多不达预期，原因几乎与工具无关——缺方案、缺定制、缺陪跑。
我们先判定哪些环节值得上 AI，再决定用什么承载。
失败不在工具，在「没人用、用不进流程、留不下来」
我们不引用那些在网上流传但回溯不到原始出处的失败率数字。下面三条是我们在真实项目里反复看到的原因。
缺方案：工具买了，没接进流程
上千种工具、每周新发布。缺的从来不是工具，是「基于你的业务场景，选对工具、组合对流程、让团队用起来」的系统方案。
缺定制：AI 不懂你的业务
通用 AI 不知道你的产品细节、不懂你的客户画像、不熟悉你的行业规则。每次从零教起，知识无法沉淀。
缺陪跑：上线即闲置
交付日不是终点。没有陪跑，团队回到旧习惯，三个月后工具躺在那里没人打开。
缺度量：说不清有没有用
「实施结果（用没用）」和「业务结果（有没有效）」是两回事，混在一起测，就永远说不清 ROI。
三个问题，判断你的 AI 落地会不会卡住
不用留联系方式，就在心里回答一下。
这三题分别对应我们两关判定里的三个维度：真实需求、数据可得、推行过程。答不清楚不要紧——这正是那次 30 分钟策略电话要一起理清的东西，不谈合作。
约一次 30 分钟策略电话 →五步，每一步都有一道闸
判定不打印象分，行为锚打分、每分带证据；任一维度不合格就降档，不硬推。
拆环节 · 摸底牌
把业务按价值链拆成端到端环节，固定扫一遍后台环节——预算爱投前台，ROI 常在后台。 同步摸清 9 个底牌维度与知识资产散落地图。
两关判定 · 一票否决
第一关 任务适配：频率 / 重复性 / 产出明确 / 数据可得，各 1–5 分。
第二关 落地条件：内部环境 / 用的人 / 推行过程，各 1–5 分。
任一维 ≤2 一票否决降档。只过第一关的环节会变成「做了没人用」，降级为小范围试点。
知识筑基 · 以场景圈库
先为首战场景筑一个窄库（高频约 80% 覆盖），明确写出「本版不收清单」，绝不先建大而全的库再找场景。 立项即签 golden set 合格线与回撤触发线，两道闸成对。
承载选型 · 不预设平台
逐个能力从 8 类承载里选：企业助手订阅 / 协作套件内嵌 / 低代码平台 / 开发者框架 / 自建平台 / RPA / 私有化模型 / 垂直 SaaS。 有 2-3 个候选时用对齐评分卡横向打分，附 Tradeoff 说明。承载可换，内核不可换。
建造上线 · 库不过线不上线
先库后能力。首战能力上线前，其依赖的窄库必须过 golden set 合格线——库不过线，能力不上线。 上线后 30 天陪跑，运行结果回写养库；试点转正判据立项即签，永不以 demo 通过作为收款里程碑。
度量分三类
实施结果（用没用）与业务结果（有没有效）分开测；建了库再加库健康度—— golden 通过率、陈旧度、回写活跃度、空手率。引用任何外部数字时必带口径三要素：分母、时间窗、定义。
从第一次会议到能力上线，中间发生什么
AI 落地最常见的失败不是技术问题，是「上线了但没人用」。所以我们把闸门放在前面，而不是事后补救。
把你的业务按价值链拆成端到端环节，固定扫一遍后台环节——预算爱投前台，ROI 常在后台。这一步我们不会提任何产品名。
第一关任务适配（频率 / 重复性 / 产出明确 / 数据可得），第二关落地条件（内部环境 / 用的人 / 推行过程）。各维 1–5 分、每分带证据，任一维 ≤2 直接降档。只过第一关的环节会变成「做了没人用」，降级为小范围试点。
为首战场景筑一个窄库，明确写出「本版不收清单」。立项当天就和你签两件事：golden set 合格线（上线放行闸）与回撤触发线（上线后的止损闸）。两道闸成对，缺一即裸奔。
不预设自建平台。有 2-3 个候选时用对齐评分卡横向打分并附 Tradeoff 说明，让「为什么选它」变成一个你能复核的结论，而不是我们的偏好。
首战能力上线前，它依赖的窄库必须先过 golden set 合格线。不过线就不上线——把「垃圾进垃圾出」挡在上线之前，而不是上线后再解释。
每天答疑、每周复盘、最终效果验收。运行结果回写养库。试点转正判据立项即签，永不以 demo 通过作为收款或推进里程碑。
先把丑话说在前面：这件事的风险，我们比你更怕。
2 小时出报告。看完觉得不值得做，我们不会再联系你——这是写进服务承诺的第五条：不推销、不骚扰。
合作前共同确认基准与目标，写进合同。到期未达标，免费返工直至达成。没有你签字的基准，我们不进入交付。
年度项目的 KPI 绑定机制写着：季度未达标扣我方运维费，连续两个季度不达标，甲方可以直接终止。
具体比例与条款按项目逐单议定，以正式合同为准。我们敢这么写，是因为不接没把握的项目——见下方「什么情况下别找我们」。
知识库：一套数据，两个出口
这是两条业务线真正咬合的地方，也是同一笔投入产生两份收益的地方。
出口一 · 对外：成为 AI 可引用的信源
结构化后的企业知识（产品参数、FAQ、案例、政策口径）本身就是 AI 最容易抽取和验证的事实层。 它直接抬高 GEO Pulse™ 五维里的第 ② 维（结构化数据部署）与第 ⑤ 维（跨平台叙述一致性）。
- 对外口径统一，AI 在各平台描述你的说法一致
- 产品与服务事实可被 AI 直接抽取
- 与 GEO 服务 直接复用同一套结构化知识
出口二 · 对内：员工随时可调用
同一套知识接进内部问答与工作流：新人培训、客服 FAQ、销售话术调用、交付经验复用。 知识从「散在人脑和文档里」变成「谁都能调」。
- 新员工 onboarding 周期缩短
- 客服常见问题自动化
- 销售与交付团队实时调用行业知识
- 权限管理与持续更新机制
右尺寸提醒：「建知识库」不等于「上向量库」。 中小客户很多时候结构化改写 + 纯文本卡片库就够了，上向量检索的维护成本常常大于收益。 该不该上检索，我们在立项时用一道尺寸闸门单独判——先便宜，测出失败再加复杂度。
不卖工具，卖能跑起来的方案
只做两件事：把内容产能提上去，或者把客服与营销的人力成本降下来。
AI 内容生产流程
✦ 目标：内容产出效率提升 5-10 倍搭建从选题 → 初稿 → 改写 → 多平台适配 → 发布的 AI 辅助内容流水线。与 GEO 高度协同——高质量内容是 AI 搜索能见度的前置条件。
- 内容生产全流程 AI 化诊断
- 行业专属 Prompt 模板库建设（覆盖 10+ 类文章类型）
- AI 辅助内容工作流搭建
- 团队 AI 内容能力培训
- 效果验收与迭代优化
AI 客服与营销自动化
✦ 目标：人力成本降低 40-60%搭建智能客服 Agent，承接常规咨询；同步建设营销自动化工作流——线索培育、跟进提醒、话术生成。
- 业务场景梳理与 AI 化排序
- 企业知识库搭建
- 智能客服 Agent 开发部署
- 营销自动化工作流设计
- 30 天陪跑与效果优化
「5-10 倍」「40-60%」为产品目标区间，非既成结果；实际值随场景、团队与配合度而定， 具体目标在项目启动时与你共同确认并写入基准指标报告。
从 Prompt 模板到数字员工，按复杂度分四档
按最痛的场景起步，不强求一次买全。所有定制资产交付源码或配置，版权归甲方。
- 行业专属 Skills 开发
- 岗位专属 Prompt 模板库
- 合同审查 / 报告生成等场景化封装
- 50-200 个高质量 Prompt 交付
- 含 3 个月免费维护与迭代
- 企业文档梳理与结构化改写
- 检索方案按尺寸闸门选型（不默认上向量库）
- 智能问答 Agent 部署
- 权限管理与数据安全配置
- golden set 验收线 + 持续更新机制
- 业务场景深度调研与方案设计
- 单场景 Agent 定制开发
- 监控面板与效果追踪
- 团队对接与使用培训
- 持续优化与能力扩展
- 多 Agent 协同系统架构设计
- 完整岗位工作流 AI 化重构
- 跨系统数据集成与权限
- 专属管理后台与监控
- 季度迭代与能力升级
客户点名「要上 Agent」时，我们会先做一次自主性必要性判定——不必要就降级为 skill 或流程编排。 具体金额、交付范围、验收标准与返工条款以正式合同为准。
开放、可迁移、不锁定
技术栈
- RAG 层：Dify / Coze / LangChain
- 模型层：Claude / GPT / DeepSeek / Qwen 多模型可切换
- 向量数据库：Milvus / Pinecone（按尺寸闸门决定是否启用）
- 可对接企业自建 AI 中台、大模型平台或第三方 API
- 所有定制资产交付源码或配置，可自主迁移或替换底层模型
数据安全六件事
- 合作前签署正式 NDA
- 支持私有化部署（本地或专属云，数据不出内网）
- 涉客户业务数据在隔离环境处理
- 项目结束按约定销毁并出具销毁证明
- 支持客户内部安全团队前置审核我方流程
- 资金 / 合规 / 大额决策：AI 出建议、人确认、留痕
版权归属：定制交付物（Prompt / Skills / Agent / 知识库）归甲方；企宣乐方法论与监测工具归企宣乐。
六类标准交付物
每一份都可以直接作为你向管理层汇报的底稿。
| 交付物 | 时机 | 关键内容 |
|---|---|---|
| 基准指标报告 | 项目启动时 | 基准数据 + 目标值 + 验收标准 + 返工条款，客户签字确认 |
| 阶段性进度报告 | 每周 | 本周完成 + 数据变化 + 下周计划 + 需你方配合事项 |
| 月度数据报告 | 每月 5 日前 | 可见性、多平台状态、站外信号、AI 可发现性评估 |
| 最终验收报告 | 项目结束 | 逐项对照基准 + 达标 / 未达标说明 + 客户签字 |
| 操作文档与培训视频 | 定制类项目结束 | 操作手册 + 培训视频 + 团队 SOP + FAQ |
| 源码 / 配置文件 | 技术类项目结束 | Agent / Skills 源码 + RAG 配置 + 部署文档，版权归甲方 |
节奏：周报 → 月报 → 季度复盘 → 年度战略方案。没有客户签字确认的基准指标，我们不进入交付。 否则「达标 / 未达标」就没有裁判，返工承诺会变成扯皮。
企业 AI 落地，什么情况下我们会建议先别做
这四种情况我们会直接说，而不是先签下来再说。
你已经想好了「要上某个平台」
如果结论先于诊断，我们能做的只有执行，那不如找个更便宜的开发商。我们的价值在判定环节——哪些该上、哪些不该上、用什么承载，这些结论必须从你的业务里长出来。
你不接受「有些环节不该上 AI」
涉及共情、裁量、担责的环节，我们默认划为人保留区。两关判定里任一维 ≤2 就一票否决降档——这个机制会拦掉一部分你原本想做的事，你需要接受这一点。
你希望 demo 通过就付尾款
demo 好看和跑得起来是两回事。我们的规矩是：永不以 demo 通过作为收款或推进里程碑，转正判据立项时就签。这条对我们不利，但它保证交付是真的。
你没有人能当对接人
每周 30 分钟的对接人是最低配置。连这个都排不出来，说明这件事在你们内部还没有真正立项——这种情况下开工，八成会停在半路。
关于企业 AI 落地，你可能想问
每一条都是客户真实问过的问题。
企业 AI 项目为什么大多不达预期？
+你们会推荐我们自建 AI 平台吗？
+什么叫「库不过线，能力不上线」？
+30 天陪跑具体做什么？
+交付物归谁？会不会被技术锁定？
+我们数据很敏感，能做吗？
+先聊 30 分钟
不谈合作
把你最痛的那个业务环节讲给我们听。我们会告诉你它适不适合上 AI、该用什么承载方式、大概多久能看到结果——这一步不收费，也不推销。
今天 · 2 小时免费 AI 诊断
提交品牌信息即可，零成本。国内 8 大 AI 平台 × 6 大维度，2 小时内交付报告。
本周 · 30 分钟策略电话
拿到报告后，我们把 3 个最高 ROI 的改善方向讲透。不谈合作。
本季度 · 启动首期合作
共同确认基准指标与验收标准，写进合同，2-12 周首期交付。