工作中的 AI 基础
WHY4 分钟

这个项目怎样帮助你把 AI 用到工作中?

为什么这很重要

理解如何从一项任务出发,形成可检查、可复用并能负责任地推广的方法。

先从一项具体工作开始

企业应用 AI,不必先要求所有人使用同一种工具,也不必一开始就搭建 agent。更好的起点是一项真实任务:需要产出什么、谁会使用结果,以及如何在影响扩大前检查结果。

AI Adoption Program for Enterprises 按这条路径展开。你会选择任务,明确所需信息和边界,在适当范围内试用 AI,检查结果,再决定是否值得保留和分享这种做法。

经过检验的方法可以整理为 Skill,方便复用。Skill 不只是用一次的 prompt,而是包含可重复使用的指令、必要信息、检查要求,以及何时适用、何时不适用的边界。

从个人实践到组织应用

范围有什么变化要作出的决定
个人用 AI 辅助一项任务,自己检查结果。是否值得继续试用?
团队把方法写清楚,让同事能够复用。谁负责维护、更新和批准?
自动化连接稳定的步骤,设置停止条件和异常路径。流程、数据和监控是否足够完善?
AI agent 与 Agentic AI系统在明确权限内执行一系列任务。行动限制、评估、监控和责任是否到位?

不是每项任务都需要 agent。很多时候,AI 起草、人来决定就是更合适的设计。成熟的应用是选择适合任务的辅助程度,而不是一味增加自主性。

任务 / 结果使用者 / 改善目标:
需要信息或文档:
需许可或确认的信息:
检查人 / 使用前检查:
继续、改变或停止的信号:
练习:约 10 分钟

为选定任务写一份初步的 AI 试用计划:

  1. 我想改善的任务:
  2. 使用结果的人:
  3. 想改善什么:
  4. 计划使用的信息或文档:
  5. 尚不确定能否使用、需要确认的信息:
  6. 谁检查结果、检查什么:
  7. 决定继续、调整或停止的信号:

后续模块会继续完善这份计划。它是把一个想法变成负责任的试用的第一步。

不用一开始就搭建 agent

先明确任务、数据、检查方式和责任,再考虑自动化与 agent。条件还不具备时,让 AI 继续辅助人完成工作,是合理的选择。

    1. Skill 与一次性的 prompt 有什么区别?
    2. 为什么一项任务用 AI 做得不错,并不意味着应该马上自动化或交给 agent?