当下做企业AI落地的关键思路：

1、企业培训切入，建立信任

2、构建一个工具，用OpenCLI或者其他方式自动逆向企业内部的各类SaaS系统，把核心操作都接口化出来，给Agent形成工具

3、构建一个元Agent，针对不同场景自动化构建Agent，分别解决企业流程操作问题

以上三件事干完，绝大部分企业的初级场景需求都能覆盖，并且员工会获得aha moment（自然语言就能解决大部分之前要人工操作系统来处理的事情），接下来开始深入做：

4、数据报表化，因为有了2，3，企业数据可以被中间件连接，数据量足够后，互联成报表看板和预警，供领导审阅。这里能发现各种成本项问题，以及SKU定价策略优化（因为有每日销量和价格波动）

5、微信客户端逆向，把微信上的企业数据打通，自动报告需求和任务。有了这玩意，更迅速响应客户需求，深入构建客户画像，且打通老板的上下文辅助决策

6、客户画像分层和客户生命周期管理，用邮件，企微，外呼等SCRM做激活转化

7、针对销转环节，数字化聊天记录和电话记录，做质检和优秀话术沉淀

8、用以上的数据优化销售培训流程，构建Benchmark做销售培训和汰换

以上是处理企业存量，接下来是要优化增量，那就是搞AI营销的外部获客，这通常要比存量难很多很多

最后才是针对生产链路优化，这是每个企业都不一样的课题，因人而异，但上述8点，是每个企业实实在在都会遇到的通用问题

很多做企业培训的，搞FDE的，上来都跑去做生产链路优化，那基本都是本末倒置

生产链路优化，是在有限的天花板里省钱，最缓慢，最得罪人，最难落地的环节

而偏偏大部分不懂AI的企业，都喜欢上来谈这个，觉得能省掉3，5个人力挺不错