有解·闸门
企业 AI 的总闸门:模型、钱、合规、账,四个口子收在一处。模型怎么接、调用走哪条路、谁在用、花了多少、有没有敏感信息出门、记录查不查得到——一次说清。
- 三层限额:公司 → 部门 → 密钥,下级只能比上级更严
- 双账本:付给供应商多少、记在哪个部门账上,逐笔可追溯
员工各自摸索,工具租了一堆,钱花了、活没少。下面这些情况,多半不是因为 AI 不好用。
三个东西各管一段,合起来才是完整的:闸门管出口,工作台管干活,陪跑管接线。
企业 AI 的总闸门:模型、钱、合规、账,四个口子收在一处。模型怎么接、调用走哪条路、谁在用、花了多少、有没有敏感信息出门、记录查不查得到——一次说清。
白天人坐,晚上 AI 坐,同一份记录。本地工作台装在员工电脑上,用来把一件事做顺;常驻工作台跑在企业内网,用来把做顺的事固化下来。
把 AI 接进你已有的 ERP、CRM、OA,并把做法沉淀成企业自己的技能。工程师进现场和你的业务人员一起做,做完撤走,能力留下。
多数 AI 项目失败在"没有基线"——事后无法证明价值、无法复盘、无法复制。所以第二步"立标"是我们最不肯跳过的一步。
用机会打分卡在候选场景里挑出最容易做成的那一件,并写下验收标准。一次只让一件事进入交付。
把这件事现在的样子量出来:耗时、人力、错误率、成本四项,业务口与财务口双方签字冻结。
闸门部署、工作台开通、知识入库、技能配置、场景上线。按验收口径跑满一个完整业务周期,不看演示。
技能入库、流程固化、内部管理员上手。你能自己开第二个场景,这一轮才算结束。
完整流程还有一道入口(启动与准入)和一道出口(移交与复盘):前者用来尽早说"不做",后者用来写清"我们不再负责什么"。详见 方法论。
我们把这件事拆成三层。说清每层的现实,比列一张功能表更有用。
| 层 | 解决什么 | 这一层的现实 | 我们的做法 |
|---|---|---|---|
| 第一层 模型治理 |
模型怎么接、谁在用、花了多少、有没有敏感信息出门 | 功能趋同、价格快速下探。开源网关已把路由、预算、护栏、审计做成免费或每月百元级 | 不卖"有这个功能"。卖装在你机房、按金额拦住而不只是发通知、账能出到财务能用 |
| 第二层 AI 工作台 |
员工在哪用 AI、能用哪些模型、越界谁点头、方法能不能留下 | 大厂主导、按席位定价。公开资料显示主流档位在每人每月两百到三百元区间 | 工作台是入场券。你只需要"员工能用上 AI",买大厂的是合理的——这一点我们不装作不知道 |
| 第三层 落地服务 |
谁把 AI 接进 ERP / CRM / OA、谁梳理流程、做完谁维护、人走了怎么办 | 高度分散、中间是空的:大厂这个体量不派人,咨询公司起价太高,集成商懂系统不懂 AI | 这一层才是空白,也是我们真正下注的地方 |
企业名称、合同金额与实施周期都有对应服务合同或应用证明材料。出于客户保密约定,官网不列具体名称,需要时可在业务沟通中提供。
陪跑的验收标准不是"系统上线了",而是"你公司里有人能自己开第二个场景了"。这条标准对我们不利——它意味着项目会结束——但它对企业是对的。 有解 AI · 交付原则
不需要先做决定,也不需要先付钱。第一步只有一件事:花一次深度诊断的时间,把你手上最烦、最重复的那件事说清楚。