当AI融入日常工作,我们究竟在重塑什么? ——李时珍教育集团AI工作内部分享会

迎接AI大模型浪潮

共启创新发展新篇

李时珍教育集团AI工作内部交流会

8月28日下午，李时珍教育集团举办了一场“AI工作内部交流会”。此次活动并非传统意义上的培训课程，而是一场聚焦真实业务场景的开放式探讨：与会人员围绕“AI如何融入我们的日常工作”这一主题，逐一分享各自的使用情况、面临困惑与未来期望，共同商议AI赋能业务的实际路径。

活动从一个核心疑问切入：平日里AI的概念铺天盖地，但它究竟如何深入到工作资料、业务流程和决策判断之中？为贴近大家的真实使用状况，FDE廖本焰老师首先介绍了会前的调研结果：本次调研横跨5个部门，回收40份反馈，目前主流工具仍以豆包等对话类产品为主；其中约40%的同事反馈“工具本身好用，但对自身工作的提升作用有限”。

这一结论也成为现场交流的起点：症结并不在于“是否懂得使用AI”，而在于AI是否真正洞察了我们的工作场景。

立足真实使用场景，让讨论回归岗位一线

廖老师现场演示了腾讯WorkBuddy在日常工作中的具体应用：将常见的Excel商品数据交由AI处理，便能自动生成涵盖营销方案、商品规划、仓库分析及仓储需求的网页报告；在“计划模式”下，AI不会直接给出结果，而是先就需求类型、投放渠道、内容形式及补充条件进行追问，再与使用者共同打磨方案。

何老师也补充指出：当下使用AI无需过度纠结“提示词是否足够专业”，关键在于用自然语言把工作背景阐述清晰：我们需要解决什么难题、之前出现过哪些情况、踩过哪些雷区、期望输出何种口径。上下文信息越充分，AI就越像一个熟悉业务的伙伴；上下文越单薄，AI就越接近一台通用搜索工具。

开放交流环节，来自不同岗位的同事也纷纷分享了各自的实际用例：

1、内容运营同事会借助AI梳理应季关键词，再前往内容平台挖掘爆款选题和二次创作的灵感方向；

2、销售咨询同事利用AI处理报名照片、生成学员沟通参考方案，大幅缩短重复操作的时间；

3、教务教研同事期待将高频表格和流程文案交给AI辅助完成；4、视频编导则提出，希望把分散在多个账号中的数据整合为个人选题库和复盘工作流，让每日的判断更加聚焦高效。

案例洞察：AI赋能的前提，是信息的有序组织

活动现场播放了一个助力单车电商团队的AI实战案例。案例中，订单数据进入表格后持续回流沉淀，AI可辅助完成趋势研判、备货参考、经营复盘及后续动作建议；员工则从繁琐的填单和数据整理工作中抽身，将更多精力投入到客户沟通、策略思考和业务优化上。

观看案例后，现场继续围绕三个议题展开讨论：AI具体替代了人的哪些工作？这些工作依赖什么条件才能完成？被节省下来的时间，人应当聚焦于哪些更高价值的活动？

讨论逐渐形成一个共识：AI真正引发的改变，并不仅仅是解答问题的能力升级，而是工作方式本身被重新架构。只有当业务资料、流程规范、历史记录和判断经验被系统沉淀后，AI才能持续输出贴近业务现场、可直接采纳的初稿与建议。

从个人知识空间

迈向部门知识库与业务平台

交流会的后半程，何老师进一步展示了个人资料空间的构建过程：将日常工作对话、文档资料、典型案例、跟进记录和口径约定持续保存，AI可逐步建立彼此间的关联。当再次遇到类似问题时，它能够调取历史信息，给出更契合业务实际的参考方案。

现场也梳理出AI赋能工作的三层进阶路径：

1、个人知识空间：沉淀“我如何办事”，囊括个人资料、个人判断、踩坑记录和跟进日志；

2、部门知识库：沉淀“我们共同如何办事”，涵盖统一口径、标准操作流程、高频问答和典型案例；

3、业务平台：将流程嵌入系统，实现数据自动流转，由AI辅助完成提醒、生成、汇总和分析等任务。

这也是本次交流会希望传递的核心方法论：AI产出初稿，人做出判断，业务经验持续回流、迭代升级。先让经验可被检索，AI才能真正发挥实效。

9月起，AI员工内训正式启航

下一步，集团计划从9月起正式启动AI员工内训项目，围绕个人知识空间搭建、部门知识库建设、AI工具实操演练和业务场景落地应用展开，帮助更多同事把已有经验转化为可查找、可复用、可协作的数字资产，也让AI真正扎根于日常工作流程。

AI并非取代业务经验，而是让业务经验被更好地组织、复用和放大。期待更多同事加入后续学习行列，一起把工作中的方法沉淀下来，让每一次实践都成为团队共同的能力积累。

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