看100种用法，找到改造机会
从真实业务场景和客户案例出发，对照自己的团队，先把账算清。
- 看AI如何进入运营、设计、内容、销售、客服和数据岗位
- 找出最值得改造的环节：哪里省时间、哪里省人、哪里能提高产出
课程讲师
第一天DAY 01
先把账算清
你的团队，哪里最值得AI改？
第一天 · 当场带走
找出 3—5个最值得优先改造的业务场景
拆出 1个岗位的新工作方式，明确哪些工作交给AI
重新分工：什么交给人，什么交给AI
把一个岗位拆开，再让不同能力的AI员工协作起来。
- 匹配模型：谁适合写作、出图、视频与自动化
- 拆解任务：人做判断、AI先做后审核，或直接自动完成
- 串成工作流：多个AI分工执行，人负责关键判断
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模型效果与成本
- 同一件工作换一个模型，为什么效果和成本会不同？如何据此识模型、用模型。
从一天的具体工作入手
- 盘点员工每天在做的事情：哪些过去必须招人才能完成，现在AI可以接手。
- 识别执行频次可以改变的任务：哪些原来一天做一次，现在可以自动运行。
第二天DAY 02
直接改业务
岗位怎么少人、多产出？
第二天 · 当场带走
至少重新设计运营、内容、销售中的 1套实际业务流程
AI重做内容、视觉
把设计师的审美标准“蒸馏”出来，让AI理解什么叫“像你的品牌”。
- 统一模特、场景、构图与色彩标准
- 减少反复磨图，走向稳定、批量生产
AI重做运营岗
让运营少做表、少查资料，把时间放回判断和增长。
- 选品、数据、投放、直播：批量整理与分析
- 搭建BI驾驶舱，让数据进入经营决策
AI重做销售、客服
沉淀销冠与客服经验，让团队每个人都能用上。
- 接入客户数据，搭建AI知识库与跟进计划
- 分析聊天、识别顾虑、辅助异议处理与成交复盘
✧ 任选业务场景现场改造
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视觉蒸馏 · 找到品牌识别锚点
- 从参考图拆出脸型、身材比例、情绪姿态、光线与画面密度，讲清楚“为什么像这个品牌”。
- 先明确业务用途与交付要求：谁来用、输入什么、生成后进入哪一步业务。
把审美拆成三张规则清单
- 不变量：无论产品怎么换，都要保留的品牌识别元素。
- 可变量与禁用项：区分可以调整的镜头、场景、产品色，以及不符合品牌的表情、道具和色彩。
用参考图和提示词双轨校准
- 提示词明确构图、材质、产品要求与禁用项；参考图校准脸型、比例、光线和姿态细节。
- 先出方向稿，再诊断偏差、逐项调整，最后锁定一张可复用的标准样图。
固化为团队可复用的出图流程
- 把品牌规则、参数预设、禁用清单和标准样图沉淀进AI工作流。
- 将日常操作简化为“上传产品图 → 选择模特或场景预设 → 生成素材”，减少重复编写提示词。
运营分析具体看什么
- 选品：结合市场、竞品和用户评论，辅助发现产品机会。
- 投放：分析素材表现，判断哪些素材值得继续放大。
- 直播：辅助脚本和话术，整理用户问题并复盘。
系统和数据怎么接
- 把销售CRM接入自己的系统，将电商后台数据同步到经营大盘。
- 给BI驾驶舱接入店铺数据、投喂经营决策逻辑，再实现一键推送。
销售AI的两种用途
- 区分对内赋能销售团队与对外服务客户的不同用法。
第三天DAY 03
现场跑起来
把你的业务，真正变成自动化。
第三天 · 当场带走
完成 1套自己的核心业务自动化方案
制定 未来30天AI改造计划
业务自动化现场实操
前面搭建的AI员工，今天现场看它怎么跑。
- 运营数据自动抓取、分析与复盘
- 短视频自动生产与剪辑
- 销售客户分析、客服回复、直播复盘
搭起自己的AI员工队伍
把经验留在公司，把AI装进团队，重新设计协作方式。
- 沉淀知识库：SOP、案例、判断标准与优秀员工经验
- 组装AI员工：模型 + SOP + 知识库 + 工作流 + 权限
- 选择本地或云端，明确数据范围、执行权限与审批边界
- 重画组织图：哪些继续招人，哪些由人带着AI完成
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部署前先判断投入是否值得
- 哪些场景直接用云端更划算，什么数据不适合随便放出去。
- 什么情况下值得本地部署，什么情况下没必要花这笔钱，如何以较低成本搭起系统。
把权限细化到角色和动作
- 销售、设计各能看什么，运营可以调用哪些数据。
- 谁能使用哪些模型、访问哪些知识库。
- AI只给建议还是可以直接执行，哪些操作必须由老板或管理者审批。
重新考虑招聘与人员投入
- 哪些岗位可以先不招人，哪些更高价值的工作值得把人力释放过去。