ARTICLE · 1283612
AI真正进入企业,不是多装几个工具
 BAINIAN EDUCATION ✦ AI IN ACTION 企业AI落地实操训练营 ｜10.30 从客户服务到内容生产，百年教育AI实战营的一天实践 让AI理解业务 · 参与工作 · 沉淀能力 | 10.30 FIELDNOTES DAY03 |
当人工智能走进企业，真正值得关注的，已经不只是它能写多少文字、生成多少图片，而是它能否理解一家企业的业务，能否参与真实工作，能否成为员工身边可靠的协作力量。
2026年10月30日，百年教育AI实战营继续推进实操课程。
这一天，课堂围绕教育机构日常经营中的两个重要方向展开：一端是客户经营与销售服务，另一端是新媒体运营与内容生产。
从AI专家的搭建，到客户沟通场景的应用；从新媒体内容运营，到长视频素材的拆解与短视频制作。学员们不再只是听AI能做什么，而是开始尝试让AI进入自己的工作流程。
贯穿全天的一个核心问题是：
| 01 理解业务 | 02 定义岗位 | 03 整理知识 | 04 测试迭代 |
✦ ━━━━━ ◇ ━━━━━ ✦
| 01 | AI FIELD GUIDE / CHAPTER 01 先建立认知，再选择工具 |
AI工具更新的速度越来越快。
今天学习一个工具，明天可能又出现一个新的产品；刚刚熟悉一种工作方式，很快又会出现新的模型、新的功能。
如果始终跟着工具更新的节奏走，很容易陷入一种状态：学了很多工具，却始终没有真正解决业务问题。
课堂上，吴奇老师再次强调了一个观点：不要只关注工具本身，更重要的是建立对AI的认知。
不同的AI工具有不同的能力边界。
有的擅长理解问题、分析资料、规划方案；有的擅长操作电脑、执行任务；有的能够承接具体业务流程。它们并不是相互替代的关系，而是可以根据实际工作需要进行组合。
例如，一项完整的工作可能需要经历：
先由大模型理解需求，梳理工作逻辑； 再结合企业自身的资料和业务知识，形成具体方案； 最后交由执行工具完成相应操作。
这意味着，企业真正需要学习的，不是某个软件的全部按钮，而是如何根据业务需求，安排不同AI能力协同工作。
✦ ━━━━━ ◇ ━━━━━ ✦
| 02 | AI FIELD GUIDE / CHAPTER 02 让AI成为员工，首先要让它理解自己的岗位 |
如果说大模型是AI的智能核心，那么一个真正能够参与企业工作的AI员工，还需要明确自己的角色、知识和工作边界。
上午的课程重点围绕AI专家展开。
课堂上，吴奇老师带领学员尝试搭建面向客户服务的AI专家。
一个值得关注的细节是：AI并不是简单地接入一个聊天窗口，就能够直接胜任工作。
它至少需要解决三个问题：
它是谁？是学习诊疗顾问、课程咨询助手，还是负责某个具体业务环节的专业人员？
不同的角色，面对同一个问题，回答方式和处理逻辑可能完全不同。
企业的产品信息、教学理念、课程体系、服务流程、常见问题以及日常积累的经验，都可以逐步整理成AI能够调用的业务知识。
知识越清晰，AI就越有可能按照企业自己的业务逻辑开展工作。
哪些问题可以回答，哪些情况需要进一步确认，哪些问题必须交由人工处理，都需要提前设计。
课堂还特别安排了模拟沟通与测试环节，通过不同角色之间的对话，观察AI的回答是否符合预期，并根据实际情况持续调整。
这背后体现的是一个非常重要的理念：
✦ ━━━━━ ◇ ━━━━━ ✦
| 03 | AI FIELD GUIDE / CHAPTER 03 客户经营的改变：从重复劳动走向更有针对性的服务 |
对于教育机构而言，客户经营是一项持续且细致的工作。
从最初接触家长，到了解学生情况，再到课程咨询、需求分析、后续跟进，每一个环节都需要投入大量时间。
而在实际工作中，老师往往还要同时承担教学、沟通、客户维护和日常管理等多项任务。
如何让AI参与其中？
本次课程围绕客户信息整理、客户分类、个性化沟通以及AI专家辅助服务等场景进行了实操。
其中有一个值得思考的方向：
同样是一条沟通信息，面对不同年级、不同需求、不同沟通阶段的家长，表达方式应该有所区别。
AI可以结合已经整理好的客户背景、业务知识和沟通要求，辅助生成更有针对性的表达，也可以帮助员工整理沟通中的关键信息。
但这并不意味着客户服务可以完全交给机器。
AI负责处理重复性工作、辅助信息整理和基础沟通，老师仍然需要理解家长的真实需求，判断学生的实际情况，并在重要节点进行专业沟通。
对于教育行业来说，技术的价值不应该只是让沟通变得更快，更应该让服务变得更加细致。
✦ ━━━━━ ◇ ━━━━━ ✦
| 04 | AI FIELD GUIDE / CHAPTER 04 内容生产的改变：让过去积累的素材重新产生价值 |
下午的课程，视角从客户经营转向新媒体运营与内容生产。
对于很多教育机构来说，内容生产一直是一项持续消耗人力的工作。
短视频需要选题、脚本、拍摄、剪辑；直播结束后，往往还要花费大量时间整理素材；老师明明积累了很多专业经验，却不一定有足够的时间将其转化成持续输出的内容。
这次课堂展示了AI在内容生产环节中的另一种应用思路。
例如，一场较长时间的直播，其中可能包含多个有价值的知识点和观点。
过去，想要从中提取一条完整的短视频，需要人工反复观看、寻找片段、整理文字，再进行剪辑和组合。
现在，可以尝试让AI先理解整段素材，再根据指定主题寻找相关内容，将不同时间段的表达重新组织，形成一条逻辑相对完整的短视频。
这不只是简单地把长视频截短，而是对原有内容进行重新提炼和加工。
课堂还展示了另一种视频生产方式：
先提供一条具有参考价值的视频，让AI分析其中的画面风格、内容结构、表达节奏和剪辑方式；再结合自己的口播、直播回放或者数字人素材，让AI按照目标风格生成新的作品。
在初步生成之后，再针对画面、声音、字幕、节奏等细节进行调整。
经过多轮沟通与优化，逐步形成适合自身内容定位的制作模板。
这意味着，AI能够参与的不只是视频剪辑，还包括素材整理、内容提炼、结构重组和制作执行。
当然，内容的选题、观点、事实准确性以及最终呈现效果，仍然需要创作者自己把关。
✦ ━━━━━ ◇ ━━━━━ ✦
| 05 | AI FIELD GUIDE / CHAPTER 05 从一次性操作，到可以持续复用的工作流程 |
贯穿今天课程的，还有一个非常重要的教学理念：
不要期待第一次就做出完美的结果。
无论是AI专家的搭建，还是视频生产流程的设计，都需要经历一个逐步完善的过程。
先完成一个能够运行的初始版本，再通过实际使用发现问题，调整提示词、补充知识库、优化工作流程。
例如，AI在多轮客户沟通中可能出现上下文衔接不够准确的问题，那么就需要进一步补充业务背景，优化知识内容，并通过模拟对话不断测试。
视频制作也是如此。
第一次生成的作品可能在画面、声音或节奏上不够理想，但当这些问题被逐一解决，并将成熟的制作要求沉淀下来，下一次同类任务就可以减少大量重复沟通。
这也是为什么课堂不仅要求学员完成任务，更强调独立解决问题的能力。
遇到问题，不只是等待老师给出答案，而是尝试把问题交给AI，让AI帮助自己分析原因、寻找解决办法。
✦ ━━━━━ ◇ ━━━━━ ✦
回顾10月30日的课程，从客户服务到销售支持，从内容运营到短视频生产，看似是不同的业务场景，背后却有着相同的逻辑。
先理解业务，再明确任务；先整理知识，再建立规则；先完成小范围测试，再逐步形成能够复用的工作流程。
对于一家企业来说，AI真正带来的改变，不应该只是员工多了几个软件，而是原本依赖个人经验、需要大量重复操作的工作，开始有机会被重新组织。
对于教育机构而言，这种改变尤其值得重视。
当AI能够承担一部分信息整理、基础沟通和内容生产工作，老师便有机会将更多时间投入到学生成长、家长需求、教学质量和专业服务之中。
技术可以提高效率，但教育的温度、专业判断和责任，始终需要人的参与。
AI不会因为一次培训就自动成为企业能力。
它需要持续使用、持续验证、持续迭代，也需要企业真正愿意把业务经验沉淀下来，把工作流程梳理清楚。
从认识AI，到使用AI，再到让AI参与真实业务，这条路需要一步一步走通。
 BAINIAN EDUCATION ✦ AI IN ACTION 百年教育，让企业AI落地不走弯路。 企业AI落地实操训练营 · 2026年10月30日 |
