案例 14 · 国企工作流程

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在我们全员培训以后，他发现了自己工作中的这个需求，然后通过AI平台，基于数据中
台的MCP能力，用提示词做一个简单的Agent。员工可以在IM上直接问机器人：“我今
天要领两节电池，还有没有？”系统去查库存；库存不足时，就提醒行政人员补货。补
货完成后发送信息给需要电池的员工。
这个工具本身的业务价值并不大，但它让我们觉得特别重要，有一种特别的含义。
以前这位同事遇到这个问题，需要要找IT部门提需求、排期、开发、内部结算工时。现
在，他自己已经可以想“这个问题我能不能用AI解决？”
这时候，FDE交付的就多了一层意义：它在企业内部培养出了新的AI使用者，新的
FDE。
这可能比我们这些外部团队替他做一个Agent更重要。
Q5：在部署AI过程中，是否遇到了新问题或挑战？你是怎么解决
的？
我们踩过最大的坑，其实不在技术。
如果让我给企业AI落地的难度排个序，我现在的排序是：人最难，其次是组织，再是数
据，最后才是技术。以前总说万事俱备差个技术。现在技术反而是现在没有那么难的部
分。
第一个挑战，是业务人员不一定愿意把自己的知识变成组织资产。
尤其当员工觉得组织使用AI最终是为了替代自己时，他自然不会主动把自己的经验、流
程和知识全部告诉你。
所以我们必须从“替代”切换到“助手”，同时让企业的人事制度、激励机制跟上。
正因如此，我们后来一定要让人事部门参与进来。AI本身就是一个组织工程，需要企业
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