业务场景
哪些工作值得先改，哪些先不做。
ENTERPRISE AI IMPLEMENTATION / DIAGNOSTIC
企业 AI 落地，
先从一个能验收的
真实工作开始。
不先买工具，也不先做一份看起来完整的方案。悦迦和管理层一起看清真实流程、样本与约束，判断 AI 应从哪里开始试点，以及怎样才算真正做成。
WHEN TO START
如果问题还说不清，最贵的不是试错，而是过早开始。
01工具已经买了，但没有一个部门真正把它用进工作。
02能想到很多场景，却不知道哪一个值得先投时间和预算。
03做出 Demo 后，没有范围、责任人和验收口径，项目无法继续。
THE DIAGNOSTIC LOOP
先把工作摊开，再决定 AI 怎么进入。
诊断不是一场泛泛的 AI 分享会。我们围绕一件真实工作，把业务目标、当前流程、输入样本、人的判断与数据边界放到同一张桌上。
- 01看现状
谁在做、怎么做、哪里最耗时或最容易出错。
- 02看样本
用真实输入、规则和例外，确认问题不是凭感觉描述。
- 03定范围
明确 AI 先帮到哪一步，哪些判断仍保留给人。
- 04定验收
用复跑、交接和业务反馈，判断是否值得进入下一阶段。
WHAT YOU LEAVE WITH
离开时，管理层应该能拍板下一步。
结果不是一串 AI 概念，而是一套能用于决策、试点和后续协作的共同判断。
试点范围
从谁的哪一段真实工作开始，保留哪些人工判断。
验收口径
用新样本复跑、同伴接手与业务结果确认下一步。
行动建议
决定进入一周陪跑、继续验证，或暂不投入。
FROM DIAGNOSIS TO PRACTICE
先验证一个真实问题，才有资格谈公司级交付。
云蝠内部 AI 工作流黑客松以真实工作为起点，让参与者完成拆解、试跑、同伴接手和现场验收。它不是企业长期采用的承诺，但说明了悦迦如何把“会用 AI”推进到“能被别人继续使用”。
查看案例：内部 AI 工作流黑客松FAQ
先把最容易误判的三件事说清楚。
01企业 AI 落地诊断和直接做系统有什么区别？＋
诊断先回答“哪一个问题值得做、怎样算做成”，系统建设回答“怎样把已经确认的方案接入现有环境”。没有清楚的场景、样本、边界与验收口径时，先做诊断通常比先采购或开发更合适。
02第一次沟通需要准备什么？＋
带来一件正在反复发生、确实消耗时间的真实工作即可。流程截图、样本、现有工具和不能碰的数据边界都会帮助判断；不需要先准备一套完整 AI 方案。
03企业 AI 项目如何验收，才不只是在做 Demo？＋
优先看高频、能说清输入和输出、有人愿意参与验证的工作。试点不追求一次覆盖所有部门，而是先形成一个可以复跑、接手和维护的最小闭环。
START WITH CONTEXT
带一个真实问题来。
先从管理层的一次判断开始，再决定是否进入一周陪跑或公司级交付。
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