一句话版
- 公司：西德州一家油田服务公司，有销售、运营、车间和行政团队。
- 起点：日常工作很多靠基础表格、邮件、笔记和人与人之间传话。
- 到现场之前：Jack 先和公司远程沟通，了解需求，准备了一版初步培训方案。
- 现场第一天：他坐进真实会议，观察各部门的工作，找出 9 条候选工作流。
- 现场第二天：他做了定制的实操培训，和每个团队一起围绕自己的任务搭工作流。
- 现在：有几条试点工作流在用，主要是销售团队。其他团队也用工作流处理自己的日常任务。
- 还没测：节省的小时数、成本节省、收入影响和 ROI。
公司想要什么
公司想知道 AI 在整个业务里哪里能帮上忙，哪里帮不上。
各团队的工作差别很大，从销售会议、现场报告，到零件信息和发票核对。很多工作靠基础表格、邮件、笔记和人与人之间传话。
所以 Jack 没有从一套标准 AI 课程开始，而是先弄清公司怎么干活、每个部门需要什么。
到现场之前：先了解业务
Jack 先和公司远程沟通，听各团队怎么工作、聊他们的需求，准备了一版初步培训方案。
这些准备让现场工作有了起点，也留了余地：等 Jack 亲眼看到会议、流程和日常任务之后，再调整培训。
第一天：观察工作，找机会
现场第一天，Jack 坐进真实会议，和各部门的人待在一起。他在已经在做的工作里找实际的机会：
- 同一份信息被手打不止一次
- 从邮件、笔记或表格拼出来的报告
- 靠眼睛一行一行核对的检查
- 靠某个人记得才会发生的跟进
一天下来，他找出了 9 条候选工作流，每一条都对应公司里某个人本来就在做的任务。他再用看到的东西改了第二天的培训，让每个部门练自己的流程，而不是通用例子。
第二天：围绕每个团队的任务做实操培训
上午是全员一起。下午 Jack 按部门分开，和每个部门从零开始搭 AI 工作流。
起点是大家本来就熟悉的东西：表格、会议笔记、现场邮件、纸质记录和发票。目标是把 AI 和这些材料一起用，带走一个处理具体任务的实用办法。几个例子：
- 销售：把每周会议录音变成一份简短报告、客户备注和待办清单
- 运营：把零散的现场邮件汇成一份早报
- 车间：拍下纸质零件单，整理成由人核对的录入
- 行政：发票发出前，先和现场工单对一遍
每条工作流都配一段可以反复用的提示词，和一个在采用结果之前要做的检查。
用 AI 的三条规则
培训给每个团队定了三条工作规则：
- 只用批准的工具。 公司信息只放进公司批准的 AI 工具。
- 每个数字都核对。 AI 给出的任何数字，用之前都要和原始来源对一遍。
- 决定留给人。 发送、提交、付款和删除，都由人来决定。
现在在用的
现在有几条试点工作流在用，主要是销售团队。其他部门的人也用工作流处理自己的日常任务。
现场之后，公司有 30 天邮件支持，大家自己用工作流时遇到问题可以随时问。
还没有测量的
这个案例写的是做了什么，以及团队开始用的工作流。它不宣称：
- 每周节省的小时数
- 收入影响或成本节省
- 投资回报率（ROI）
- 哪些试点会变成固定做法
这些结果要和公司一起测量之后，才能写出来。
你的团队里也有这样的流程？不需要先有一份完整的 AI 计划。带一项重复的任务、一个感觉很零散的流程，或者一个「从哪里开始」的问题来。Jack 可以帮你看看这项工作，推荐一个实际的下一步。