案例 19 · 消费品研发与包装

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条提效提质的东西，比如电商视频编导、考勤自动清洗等等工具。
我把这次的效果理解成三层：第一层是降本增效，第二层是提高决策质量，第三层是把
个人Know-how变成组织能力。
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？
其实非常多，而且很多都是我们必须踩的坑。
第一个挑战，是从承接问题，到定义问题。
能交给AI解决的问题，未必都值得做。一个适合FDE落地的问题，至少要同时满足几个
条件：它必须是业务同学真实存在的问题，必须有业务价值，而且解决之后最好能够找
到可以衡量的指标。这几个条件同时成立，其实非常难。
第二个挑战，是从构建软件系统，到定义组织系统。
最开始我们是承接需求的人，对方提出需求，我们负责解决。但做着做着就发现，这个
逻辑会让项目没完没了。因为业务方不可能把一个需求完整、准确地定义出来，更不可
能期待AI稳定地100%满足一个没有边界的需求。
因此，我们认为FDE本质上是在和老板、中层、业务同学，一起共同搭建一个AI和人协
作的组织系统，并被套一个软件系统，又拆成了三步：
第一，共同梳理业务流，从组织目标，到价值链，到岗位，再到输入输出，最后找到这
个岗位可以由AI帮助完成什么。可能给老板相对完整的问题和解决方案，然后再一起为
这些问题进行价值排序。
第二，共同搭建系统的雏形，我们通过工具和认知的培训，让业务同学一起参与Build，
业务方自己知道哪些知识是重要的，哪些上下游需要调用他的知识库，什么样的Skill才
能真正符合他的工作方式。
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