工具上线不等于落地。最常见的死法是：系统买了、账号开了、三个月后只有当初推动的那两个人在用。陪跑做的是上线之后的那段——把使用率、任务完成时长这类指标定下来，每周看数据，找出不用的人卡在哪，改流程、改提示词、改分工，直到它变成一线的默认做法。
适用对象
- 已经上线了 AI 工具或智能体，但使用率上不去
- 内部没有专职的 AI 推动角色，业务负责人也没时间盯
- 需要向管理层证明这笔投入的产出，但拿不出数据
- 不适合：还没上线任何东西的。先走 AI 智能体落地
我们怎么做
- 定指标：与业务负责人一起定 3 个可统计的指标，明确基线
- 训一线：分角色做短训，每个角色只讲跟他有关的三件事
- 周度复盘：看使用数据，逐个访谈不用的人，找出真实障碍
- 改流程：把 AI 步骤写进 SOP 与考核，去掉重复的人工环节
- 月度汇报：给管理层一份可对比的数据，决定加投还是收手
交付物
- 指标定义与基线数据
- 分角色速训材料与 SOP 更新稿
- 每周复盘记录与障碍清单
- 月度效果报告
企业 AI 落地服务如何按月验收
AI落地陪跑承接的是已经上线之后的采用与改进。做 AI工具使用率提升，先约定“有效使用”是什么：完成了哪项业务任务，是否还需要人工返工，哪些岗位应该使用。只统计登录次数，无法说明工具已经进入工作。
企业AI应用陪跑的周报可分为任务使用、失败与障碍、采取的修改、下一步责任四栏。月度复盘比较同口径记录，决定继续、缩小范围或停止。周报是协作与验收资料，不承诺固定效率提升比例。
需要先训练岗位人员，可了解企业AI培训；若问题是系统能力缺失，应回到智能体开发确认变更范围。带上已有流程与使用记录，讨论一次落地复盘。
工作流选型参考
Dify 官方工作流说明展示了模型、工具和逻辑节点的组合方式。评估时先用自己的任务验证条件分支、检查节点和失败处理，再确定实际平台与实施范围。
常见问题
- AI工作流怎么搭建，怎样安排验收？
- 先把一个高频任务拆成输入、校验、检索、处理、人工确认和输出。每步明确负责人及失败去向，用历史样本跑通，再接小规模真实任务。企业AI工作流自动化应同时记录成功率、人工返工时间与异常数量，避免只统计调用次数。
- AI工作流和智能体有什么区别？
- 工作流强调预先确定的步骤和分支，适合边界清楚、需要复跑的流程；智能体可以在授权范围内选择工具和下一步，但需要明确停止条件与人工接管。两者可以组合，是否采用自主决策取决于任务风险与评测结果。
- AI工作流平台有哪些，怎样选择？
- 可把 Dify 等模型工作流平台、现有业务系统的自动化能力和自建脚本列为候选。先用同一任务验证资料检索、接口接入、失败重试、日志与人工审批，再比较部署和维护成本；平台名单不能替代业务验收。
- 陪跑具体每周做什么？
- 看使用数据、访谈不用的人、改流程与提示词、更新 SOP。每周一次固定复盘，月度给管理层一份可对比的数据报告。
- 和培训有什么区别？
- 培训是一次性的能力输入，陪跑是持续的行为改变。培训后使用率掉回去是常态，陪跑盯的就是这段：指标定了、每周看、卡点逐个拆。
- 怎么证明有效？
- 开始前先定 3 个可统计的指标并记录基线（例如某类任务的完成时长、AI 参与率、返工率），之后每月对比。数据不涨就改法子，改不动就建议停手——这也是结论。
- 要签多久？
- 按月计费，按范围报价。行为改变需要连续几个月的复盘周期，单月很难看出趋势，但不锁长约。
- 我们还没上线任何 AI 工具，能先做陪跑吗？
- 不建议。没有在跑的东西就没有使用数据，陪跑无从下手。先做 AI 咨询与诊断选型，或直接进 AI 智能体落地。
聊聊AI 落地陪跑的具体需求说明业务目标、已有资料与期望交付，我们先确认适用范围和下一步。