课程简介
很多企业已经部署了AI工具、做过全员培训，但真正跑进业务流程的场景寥寥无几：领导要求“用AI做出成果”，业务部门不知道该选哪个场景；做出来的Demo演示时好用，换成真实数据就出错；好不容易上线了，一线员工却不愿意用。工具不缺，缺的是能把一个场景从想法推进到上线的人，也就是“业务型FDE”（前沿部署工程师）。2026年8月，工信部414号文明确鼓励组建FDE团队、扎根现场保障场景落地。
本课程用一天时间，围绕一家汽车零部件企业的完整案例，带学员走完“场景诊断—价值评估—原型验证—受控上线”的全过程。学员不需要写代码，借助WorkBuddy、龙虾类智能体以及Claude Code、Codex等前沿工具快速做出原型，结课时带走一份场景卡、一个可演示的原型和一份上线计划。
目标收益
1、会选场景：掌握“高重复、高错误成本、高交接成本”三类优先场景的识别方法，能从本岗位找出最值得先做的一个。
2、会做判断：用价值评估矩阵判断一个场景是推进、补充调研还是放弃，并能向领导讲清理由。
3、会做原型：按“输入—处理—输出—人工复核”设计方案，零代码搭出可演示的原型。
4、会推上线：带走一份包含试点范围、人机分工和效果指标的上线计划，企业同时获得一份场景落地清单。
培训对象
已经用上AI工具、想把AI真正用进具体业务流程的业务骨干、数字化团队和AI推广官，无需编程基础
课程大纲
| 主题一、领导要成果，却不知AI该用在哪：三步看准落地的“真场景” |
1.AI落地为什么总是卡住 1.1三道坎：场景选不准、原型不能用、上线没人用。 1.2为什么88%的企业用上了AI，只有19%见到业务效果。 2.业务型FDE：企业里最缺的那个角色 2.1四项能力：找真问题、做出能运行的结果、推动别人使用、对业务结果负责。 2.2业务型FDE与技术型FDE的分工：一个管场景，一个管系统。 3.三类优先场景 3.1高重复：每天、每周都要做的标准动作。 3.2高错误成本：一旦出错就要返工或带来损失的环节。 3.3高交接成本：跨部门、跨系统反复传递信息的环节。 4.“三问法”追问真问题：从“想要一个AI工具”追问到“要改变哪个业务结果”。 【案例】某汽车零部件企业：销售内勤每天花大量时间人工查询订单交期、回复主机厂催货，还经常出错。用三类场景逐项比对，找出“交期查询与延期预警”这个真问题。 【实战】各组画出本部门一项工作的完整流程，标出最耗时、最易出错的节点。 |
| 主题二、需求一大堆，不知先做哪个：用价值矩阵算清“做不做” |
5.价值评估矩阵 5.1五个维度：受益对象、业务改变、价值大小、紧迫性、可行性。 5.2打分与排序：用同一把尺子比较不同部门提出的场景。 5.3三种结论：推进、补充调研、放弃，以及如何向领导讲清理由。 6.数据与安全预检 6.1数据从哪来、格式是否稳定、谁有权限。 6.2设定人工把关点：哪些输出必须由人确认后才能发出。 7.一页纸场景卡：问题、目标、数据、人机分工、成功标准五项写清楚。 【案例】某汽车零部件企业：同时提出交期查询、质量报告生成、供应商对账三个候选场景，用矩阵打分后决定先做交期查询：频次最高、数据现成、出错风险可控。 【实战】各组用评估矩阵从候选中选定1个场景，完成场景卡，导师逐组点评。 |
| 主题三、Demo很漂亮，上线没人用：从原型到30天试点真正跑起来 |
8.方案设计 8.1四段式：输入、处理、输出、人工复核。 8.2智能体三件套：角色与指令、知识库、工作流。 9.零代码搭建原型 9.1用WorkBuddy或龙虾类智能体，把业务规则写成可复用的技能。 9.2需要小工具时，用Claude Code、Codex等AI编程工具，一句话生成可运行的原型。 10.三类用例验收：正例、反例、边界例，用真实材料跑通。 11.受控上线：试点范围、人机分工、出错兜底，以及节省时间、错误率、使用人数三项指标。 12.成果路演：业务负责人按业务价值、可落地、完成度、可复制四个维度打分。 【案例】某汽车零部件企业：把交期规则和订单表接入智能体原型，先在一个客户组试点，延期回复由内勤复核后再发出；两周后对比查询时长和差错，再推广到其他客户组。 【实战】各组搭出场景原型并完成测试，写出一页纸上线计划，现场路演。 |
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主题一、领导要成果，却不知AI该用在哪：三步看准落地的“真场景” 1.AI落地为什么总是卡住 1.1三道坎：场景选不准、原型不能用、上线没人用。 1.2为什么88%的企业用上了AI，只有19%见到业务效果。 2.业务型FDE：企业里最缺的那个角色 2.1四项能力：找真问题、做出能运行的结果、推动别人使用、对业务结果负责。 2.2业务型FDE与技术型FDE的分工：一个管场景，一个管系统。 3.三类优先场景 3.1高重复：每天、每周都要做的标准动作。 3.2高错误成本：一旦出错就要返工或带来损失的环节。 3.3高交接成本：跨部门、跨系统反复传递信息的环节。 4.“三问法”追问真问题：从“想要一个AI工具”追问到“要改变哪个业务结果”。 【案例】某汽车零部件企业：销售内勤每天花大量时间人工查询订单交期、回复主机厂催货，还经常出错。用三类场景逐项比对，找出“交期查询与延期预警”这个真问题。 【实战】各组画出本部门一项工作的完整流程，标出最耗时、最易出错的节点。 |
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主题二、需求一大堆，不知先做哪个：用价值矩阵算清“做不做” 5.价值评估矩阵 5.1五个维度：受益对象、业务改变、价值大小、紧迫性、可行性。 5.2打分与排序：用同一把尺子比较不同部门提出的场景。 5.3三种结论：推进、补充调研、放弃，以及如何向领导讲清理由。 6.数据与安全预检 6.1数据从哪来、格式是否稳定、谁有权限。 6.2设定人工把关点：哪些输出必须由人确认后才能发出。 7.一页纸场景卡：问题、目标、数据、人机分工、成功标准五项写清楚。 【案例】某汽车零部件企业：同时提出交期查询、质量报告生成、供应商对账三个候选场景，用矩阵打分后决定先做交期查询：频次最高、数据现成、出错风险可控。 【实战】各组用评估矩阵从候选中选定1个场景，完成场景卡，导师逐组点评。 |
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主题三、Demo很漂亮，上线没人用：从原型到30天试点真正跑起来 8.方案设计 8.1四段式：输入、处理、输出、人工复核。 8.2智能体三件套：角色与指令、知识库、工作流。 9.零代码搭建原型 9.1用WorkBuddy或龙虾类智能体，把业务规则写成可复用的技能。 9.2需要小工具时，用Claude Code、Codex等AI编程工具，一句话生成可运行的原型。 10.三类用例验收：正例、反例、边界例，用真实材料跑通。 11.受控上线：试点范围、人机分工、出错兜底，以及节省时间、错误率、使用人数三项指标。 12.成果路演：业务负责人按业务价值、可落地、完成度、可复制四个维度打分。 【案例】某汽车零部件企业：把交期规则和订单表接入智能体原型，先在一个客户组试点，延期回复由内勤复核后再发出；两周后对比查询时长和差错，再推广到其他客户组。 【实战】各组搭出场景原型并完成测试，写出一页纸上线计划，现场路演。 |
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