付同学的技术客栈 - AI 试点
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items: AI到底有没有提效，别只看用了多少次
items: 别急着全公司铺开，先挑对第一个AI场景

AI到底有没有提效，别只看用了多少次
type: item
date: 2026-08-01T12:30:00+00:00
description: AI项目做了一个月，汇报材料通常不难看。开通了多少账号，调用了多少次，生成了多少文档，做了几个Agent，都能做成图表。但老板再问一句：“那到底省了什么？”会议室往往会安静一下。使用量只能说明有人打开过工具。真正的效率，要回到一项具体工作：原来怎么做，现在怎么做，时间、质量、成本和风险发生了什么变化。没有基线，就没有提效AI接入前，至少连续记录一到两周：每期任务量；单次人工时间；参与人数；等待和交接时间；返工和错误；高风险问题数量；当前软件和人工成本。不要靠回忆填写。可以用现有工单、Git记录、CRM时间、表格或抽样计时。使用WPS AI或其他表格工具整理数据可以，但原始数据口径要由业务负责人确认。先看五个真正有用的指标任务周期从工作触发到最终可用结果的时间。只记录模型响应几秒没有意义。如果AI十秒生成，员工排队等审批两天，流程仍然是两天。人工采用率人工采用率 = 被直接采用或小幅修改的AI结果 / AI总结果采用率太低，可能是输入、知识、任务定义或工具不合适。返工和错误率AI让第一稿更快，但如果后面要反复修正，时间只是从前面挪到了后面。要记录错误类型和业务影响，而不只是数量。单次任务成本包括：软件账号；模型API；服务器、存储和备份；流程维护；人工审核；异常处理；培训和集成投入。Dify、FastGPT或n8n可以降低部分集成门槛，但自托管也有服务器、升级和维护成本。可复制性不是看最会用AI的人能多快，而是第二位、第三位同岗位员工能不能得到相近结果。不能复制的提效，通常只是个人能力增强，还没有变成公司能力。一套够用的计算方法每月节省工时 = 每月任务量 ×（改造前单次人工时间 - 改造后单次人工时间） 每月时间收益 = 每月节省工时 × 人工小时成本 每月净收益 = 时间收益 + 可量化质量收益 - 软件、模型、维护和审核成本 投资回收月数 = 一次性投入 / 每月净收益质量收益不好估算时，不要硬填一个漂亮数字。可以单独记录漏单减少、响应变快、线上事故下降和客户投诉变化，等数据稳定再折算。一个明确标注的假设案例下面是演示计算，不是真实公司结果。某团队每月处理600张售后工单。原来每张分类和补字段需要6分钟，AI建议分类后人工确认需要2.5分钟。每月节省工时 = 600 ×（6 - 2.5）分钟 = 2100分钟 = 35小时假设综合人工小时成本为100元，时间收益约3500元。如果每月模型、软件和维护成本为1800元，暂时净收益约1700元。一次性集成和培训投入9000元，简单回收周期约5.3个月。但还要继续看：错误分类有没有增加；客服是不是更快找到技术人员；人工确认有没有形成排队；600张工单是否都适合AI；维护成本是否被低估。只算节省时间，很容易把返工和风险漏掉。给每个试点设继续和停止条件开始前就写下来：继续条件： - 单次人工时间至少下降30%； - 人工采用率达到团队设定门槛； - 高风险错误不增加； - 两名以上员工能独立使用； - 月度成本在预算内。 停止或调整条件： - 人工检查时间超过原流程； - 错误难以发现； - 数据或权限无法合规处理； - 业务负责人不愿继续使用； - 三个评估周期后仍没有稳定改善。这些比例需要公司按任务风险设定，不能把示例数字直接当标准。不同部门看不同结果研发：需求到PR周期、Review时间、测试、缺陷和回滚。销售：会后整理时间、CRM完整率、跟进遗漏和客户回复速度。客服：首次响应、人工采用、转人工、重复追问和错误承诺。财务：对账时间、异常发现、人工复核和错误影响。行政人事：制度问题响应、资料查找、员工重复咨询和内容更新速度。管理层：发现偏差所需时间、决策材料来源和待拍板问题是否更清楚。不要用一套指标评价所有部门。做一张每月评估表项目改造前本月目标结论任务量 单次人工时间 人工采用率无 返工率 高风险错误 0 软件和模型成本 维护与审核工时 可复现员工数 旁边保留问题清单：本月AI最常错在哪里，哪些资料缺失，哪个人工节点最慢，下个月准备改什么。ROI不是只决定“继续还是停止”有些试点时间没有明显下降，却暴露了数据版本混乱、流程口径不一和责任不清。这同样有价值，只是结果可能不是继续加模型，而是先整理流程和数据。也有些场景节省时间不多，但降低了高风险遗漏。它的价值不能只用工时计算。所以评估不是为了证明AI一定有效。它是为了让公司知道，应该扩大、调整、暂停，还是把精力转到更适合的地方。账号数量很容易增长。能讲清楚一项工作前后发生了什么，才算真正开始管理AI带来的效率。

别急着全公司铺开，先挑对第一个AI场景
type: item
date: 2026-06-27T12:30:00+00:00
description: 企业第一次做 AI，很容易把题目出得太大。有人想做一个公司级知识平台，有人想让 Agent 自动跑完整流程，还有人一开始就在比较模型参数和私有化集群。方案越聊越完整，真正要从哪件工作开始，反而没人说得清楚。我现在更倾向于先做一个不那么“像战略”的动作：把各部门觉得麻烦的工作列出来，挑一件试两周。第一条流程选对了，公司会得到真实经验。选错了，几个月后通常只剩一套没人愿意维护的演示系统。先找工作，不要先找模型让每个部门提交五到十项重复工作，不用写AI方案，只回答这些问题：一个月发生多少次；一次需要多少时间；哪几个人参与；输入资料在哪里；最终结果是什么；结果由谁检查；出错以后能不能撤回；涉及什么敏感数据。这一步会筛掉不少“看起来很适合AI”的场景。比如战略判断很重要，但发生频率低，结果也很难在短期验证，不适合成为第一个试点。付款审批很重复，却涉及高风险权限，同样不适合让AI先自动执行。第一次试点更适合从会议整理、工单分类、资料检索、测试用例、周报汇总这类工作开始。它们不一定最有想象力，但更容易看见结果。用一张表把感觉变成比较每个候选场景按八个维度打1到5分：维度1分5分发生频率偶尔发生每天重复人工耗时几乎不耗时占用多人较长时间输入数字化主要靠口头和纸张文档、表格、接口已经在线输出可验证很难判断对错有规则或人员可以快速检查流程可撤回错了难以恢复可以退回草稿重新处理系统可集成完全封闭有API、Webhook或导入导出数据可使用权限和质量都不清楚来源、权限、责任人明确业务负责人支持没人负责有使用者愿意持续反馈再单独记录风险：客户隐私、财务影响、生产影响、错误是否容易发现、是否能够人工复核。不要把风险简单从总分里减掉。有些场景收益高，风险也高。它们不是没有价值，只是不适合第一批自动执行。可以先改成“AI生成草稿，人确认后继续”。一个可以直接照着算的例子下面是一个假设的中小企业评分，不代表真实项目结果：场景收益评分风险第一阶段做法客户会议转跟进任务35中AI整理，销售确认后写入CRM售后工单自动分类37中AI给分类和建议，客服确认项目周报自动汇总33低从任务系统生成草稿，负责人修改付款审批自动通过31高暂不自动审批，只做异常提示如果只能选一个，我会优先考虑售后工单分类或会议转任务。原因不是它们分数最高，而是输入、输出和人工确认都比较清楚。两周以后，能直接计算节省了多少整理时间，分类错了多少次，员工是否愿意继续使用。两周试点只做一条细流程试点不要写成“提升客服效率”。把范围缩到：客户消息进入工单 → AI建议一个问题分类 → AI提取设备、版本和故障现象 → 客服确认或修改 → 保存到工单系统第一周只旁路运行。AI给结果，但不自动写入正式字段。负责人每天抽查，记录错误类型。第二周再允许确认后的结果写回系统。仍然不让AI直接退款、承诺交付时间或关闭投诉。试点至少留四份记录：改造前单次耗时；AI结果被直接采用的比例；人工修改最多的地方；出错后怎样恢复。什么情况下应该停止AI试点不是只能成功，及时停止也是结果。出现这些情况，可以先停下来：为了让AI工作，员工需要额外整理大量资料；结果无法快速验证，人工检查比原工作更累；数据权限说不清楚；API、账号或网络稳定性无法支撑日常使用；业务负责人不使用，只剩技术人员在维护演示；错误造成的业务代价超过节省的时间。停掉不代表AI没用。它可能说明场景选早了、流程没理顺，或者公司应该先整理数据，而不是先接模型。第一个场景真正要验证什么两周结束后，不要只汇报“调用了多少次”。应该回答：每次工作节省了多少人工时间；AI结果有多少可以直接采用；错误集中在哪几类；人工确认有没有成为新瓶颈；谁愿意继续使用；每月账号、API和维护成本是多少；这条做法能不能复制到第二个人。第一条AI流程的价值，不只是省下几十个小时。更重要的是，公司第一次知道了：自己的数据够不够用，员工愿不愿意改，人工边界应该放在哪里，效果应该怎么量。先把这几个问题回答出来，再谈全公司铺开，会稳很多。