PIPELINEAI自动化的起点不在技术，而在记录一周：什么在重复，什么最耗时间。之后选择一个单一、界限清晰且目标可衡量的流程——只有明确了范围，报价才具有可比性。
01 — 入门
从何开始
明确瓶颈
不是最有趣的，而是最耗时的。记录一周内重复的工作，比任何研讨会都能提供更现实的清单。
小范围界定
一个流程，一个可衡量的目标。可行的就扩展 — 不可行的成本低。
梳理初始情况
现有哪些内容、数据和访问权限。对于AI自动化，这是最强烈影响工作量和周期的因素。
确定负责人
负责引入和之后的运营。没有这一明确分工，任何系统都会过时。
然后才索取报价
范围明确后，报价才具有可比性。没有范围，您们得到的只是毫无关联的数字。
02 — 适用性
什么时候值得做
- 受影响的流程至少每周发生一次。
- 它遵循可以写下来的规则 — 即使存在例外情况。
- 这是如今没人愿意做的手工活。
- 由一个人决策,而不是三个人需要协调。
- 您们可以明确如何判断它是否成功。
03 — 检查清单
首次报价前明确
- 想改善什么？用一句话说明，不用专业术语。
- 如何判断？用一个应该改变的数字。
- 谁来决策？一个人，不是一个委员会。
- 可用预算是多少？大致范围即可 — 这让报价具有可比性而非随意性。
- 截止时间？以及时间取决于什么。
- 涉及哪些系统？谁拥有访问权限。
- 您们已有什么？内容、数据、前期工作 — 这会降低价格。
04 — 问题
常见问题
我们的数据会被用于语言模型训练吗？
不会。我们仅使用合同明确排除客户数据训练的访问权限，并在欧盟内处理。对于特别敏感的数据，我们使用在您自己基础设施上运行的模型。
EU AI Act对此有何规定？
大多数企业应用场景属于低风险类别，主要触发透明度义务。当客户直接与系统交互或发布AI生成的内容时，我们会标注。对于人力资源领域的应用，我们会更仔细审查，那里适用更严格的规则。
与普通自动化有何区别？
普通自动化遵循固定规则：如果字段A填写完毕，则执行B。AI自动化则适用于没有固定字段的场景——自由文本、图像、变化的文档格式。通常二者结合才是正确答案，而非只选其一。
这与聊天机器人有何区别？
聊天机器人在对话中回答问题。AI自动化在后台运行，无需对话——它阅读、分类和预判，而其他人专注于实际工作。
我们如何保持对自动决策的监督？
每个决策都会记录：哪些输入、哪些结果、哪些置信度。可以随时抽查，就像对待人工代理一样。
这需要大量数据吗？
不需要。与传统机器学习不同，大多数应用场景只需几十个优质示例，因为语言模型已经具备语言能力。
如果文档或格式发生变化怎么办？
只要内容意义不变，系统就能很好应对——不同于刚性的基于字段的识别。全新的文档类型需要短暂的重新调整，而非重建。
下一步
请向我们发送几句话介绍您的项目。
我们亲自阅读每一个咨询并亲自回复。没有销售团队，没有消失在虚空中的回电表单。