AI如何真正融入业务？元辰AI揭秘跨境协作实战
7月5日，跨境19班学员在港龙木屋博览园和鸟屋乐园开展企业游学。元辰AI产品经理许敬栩面向正在出海或准备出海的企业经营者，分享“飞书+AI：企业团队协作管理系统搭建”，讲解企业数字化、AI化转型方法。订单在ERP，成本在Excel，制度放在文档，进度散落在群聊。企业不缺数据，缺的是让数据在团队中顺畅流动。业务越复杂，信息断点越多，员工反复找资料、填表和汇报，管理者也难以及时掌握问题。元辰AI认为，企业转型的第一步，是先连接数据、人员和工作流程。飞书不替代ERP和财务软件，而是连接企业已有的系统与协作过程：
AI赋能实战：杭州分行第三期领航员工作坊暨Deep HiPi2.0大师课开启
7月14日，平安银行杭州分行举办第三期‘AI Agent+业务’AI领航员赋能工作坊。来自不同条线、部门、岗位的约60名AI领航员齐聚一堂，围绕飞书多维表格与扣子工作流的深度融合展开全天跟练式实操，全链路打通业务流水线。培训当天同步启动分行‘Deep HiPi2.0’大师课第一期分享，以真实案例推动AI赋能从课堂走向业务一线。开训寄语：体系化赋能，认证驱动成长分行人力资源部忻芸总作开训分享。她指出，本期培训在前两期实战工作坊基础上持续升级，聚焦特定业务场景贯穿全流程，让每位学员亲手搭建出一条完整的AI自动
【课程招募】砸重金学AI却无起色？广西企业AI智能体落地特训营，2天1夜打通业务闭环
点击蓝字，关注我们企业AI智能体实战训练营——从0到1搭建企业AI业务系统现在很多企业都在学AI。老板学了很多课，员工收藏了一堆工具，朋友圈也发过"AI时代来了"。然后呢？销售还是靠嘴硬。客服还是靠人盯。运营还是靠感觉。管理还是靠开会。员工一离职，经验直接蒸发。工具买回来不算落地，员工每天用起来才算。AI不是不会用。是没有进入你的业务流程。挺扎心，但也挺真实。一、你的企业，是不是也卡在了"假AI化"阶段？一个做建材的老板。他特骄傲地跟他朋友说："我们公司AI用得可好
从AI试用到正式上岗：企业落地AI的关键缺失
过去一年，众多企业已着手大规模尝试AI技术。有人购置了大模型账号，有人接入了办公辅助工具，有人开展了AI培训，有人举办了内部创新竞赛，也有人让IT部门利用低代码平台搭建了几个智能体。表面的确是热闹非凡。然而过了一段时间，许多老板和业务主管会察觉到一个尴尬的困境：AI似乎确实能回答问题、撰写材料、做总结、查询资料、生成海报，但真正融入业务流程、承担具体职责、产出可量化成果的却寥寥无几。它能演示，却未必能上岗。它能对话，却未必能交付。它能生产内容，却未必能对业务结果负责。这正是当前企业AI落地面临的最大挑战。
AI企业诚邀英才加入
AI 领域正在从“关注模型表现”，迈向“让模型价值真正落地”。公司需要的并非一次演示，而是一整套能够调度模型、积累数据、驱动智能体应用、支撑真实业务运转的 AI 平台体系。这恰恰是 OpenCSG 开放传神所专注的方向。OpenCSG 开放传神聚焦于大模型开源生态与企业级 AI 平台，依托 CSGHub、CSGShip、AgenticOps 等核心产品线，致力于让开源大模型、企业 AI 方案、本地化部署、智能体平台以及大模型管理能力服务于实际业务。当前，我们正在扩大队伍，期待遇见志同道合、愿意推动 AI
AI招聘新规则：技术+业务+合规成黄金三角
备注：本次清华经管×猎聘联合发布的行业白皮书仅线下发布会定向发放，暂无公开完整版PDF原文；全文数据、专家观点均交叉核验北京市政府官网、财新网、智东西三方权威媒体报道，内容可溯源。图：清华经管×猎聘报告发布会现场，引自网络公开报道一、人才市场底层逻辑已变：三组核心数据 2026年6月，清华大学经济管理学院人工智能与管理研究中心联合猎聘集团发布《AI时代技能趋势报告》。该报告依托四年全国企业海量招聘样本，揭示了AI人才市场的结构性剧变。 数据一：纯算法岗需求大幅收缩。 2022年，底层模型、纯算法研发岗位占
AI应用进入深水区：谁真能落地？
当前氛围已变。应用层融资不再像前两年那般顺畅，企业客户也不再因‘用了大模型’就激动不已。大量项目仍停留在试用或POC阶段，真正进入预算、续费或规模化采购的寥寥无几。这并不意味着AI应用无望。更准确地说，市场正开始细究AI应用：哪些只是模型能力的外衣，哪些真正嵌入了客户流程；哪些演示亮眼，哪些能稳定替代人工完成关键任务。若仅看应用公司的融资数据，似乎AI热潮已退。但拉长产业链视角，结论截然不同。芯片、服务器、数据中心、云平台与基础模型，仍是资本最密集的领域。大厂的资本支出未减，模型公司的融资需求也未消失。原
携手爱拍哥，将AI深度融入你的商业实战
AI共创营将内容、销售、咨询与AI系统，真正融合进你的业务。近期，我与众多从业者深入交流。包括企业主、创业者、咨询师、教练及内容操盘手。大家表面常说：“我想学习AI。”但我听出了更深层的诉求：“AI发展如此迅猛，我的业务究竟该如何对接？”并非为了制作几张炫目的图片。也非收藏大量提示词。更非学完一个新工具，徒增维护的焦虑。而是让销售逻辑更清晰。让内容产出可持续。让咨询服务产品化。让团队减少重复性消耗。让你过往积累的经验、表达与方法，不再仅存于个人脑海。因此，这次我将联合爱拍哥，共同举办这场AI商业落地共创营
AI架构师真正在做的事，你了解多少？
近期行业内有个说法很现实：众多AI项目并非败在模型性能不足，而是栽在了"缺乏将模型融入业务流程的方法"上。这话虽然犀利，但仔细琢磨确实如此。ChatGPT风靡那阵子，大家都在热议"采用哪款模型"。GPT-4、Claude、文心一言、通义千问……对比表格做了一份又一份，测评跑了一轮又一圈。可真正部署半年后回看——选对了模型，不过是完成了最初阶段。那么问题出现了：后续的工作谁来推进？回答是：AI架构师。一、你认为他在挑模型，实际上他在构建"体系"许多人对AI架构师存在认知偏差，觉得他就是那位"通晓各类模型、能
AI智能体：从辅助工具到全能员工的变革
常规AI助手与搜索软件，仅能提供资讯并协助操作，处于“旁观”层面。而我们的AI智能体，基于核心数据库，扎根实际业务环境：剖析数据、改良流程、产出决策方案，并在关键环节主动修正执行策略。它是能代替你工作的全能员工，协助你应对高难度、高风险事务，将人们从重复性劳作中解脱出来。评估AI价值的标尺，不在于演示多么华丽，而在于其能否在复杂场景中真正落地。这正是智能体与传统工具的分界线：能处理繁杂事务、能肩负决策重任，而非仅仅“显得聪明”。智能体的能力源于数据、规则与模型的深度融合。此模式，使AI不再只是辅助手段，更
广州AI同行者分享会圆满举行
Ai 同行者广州线下分享会，辛苦我的合伙人@竹子老师啦，手把手带着大家打通 Agent 创建到应用的流程，小而美才能深度链接，也特别推荐大家来我们的 Ai 同行者学习，带你真正做业务落地，把 Ai 融合到你的解决方案场景里去。 北京 , 2小时前 ,Ai 同行者广州线下分享会，辛苦我的合伙人@竹子老师啦，手把手带着大家打通 Agent 创建到应用的流程，小而美才能深度链接，也特别推荐大家来我们的 Ai 同行者学习，带你真正做业务落地，把 Ai 融合到你的解决方案场景里去。喜欢作者其它金额¥最低赞赏 ¥0确
【AI 周周学】第四期：大模型进阶之道
大模型从"可用"跨越至"好用、可信"的核心征途如今，大模型虽已渗透至千行百业，然而"幻觉频现、业务认知模糊、知识难以固化"等顽疾，极大阻碍了其在企业关键业务场景中的实际应用。推进大模型"本体化"，恰是攻克上述难题的必由之路，为 AI 从"可用"跃升至"好用、可信"奠定坚实基石。"本体"概念源自哲学，在人工智能范畴内，它指代对特定领域概念、特性、关联及准则的形式化界定，宛如为机器描绘出一幅"业务关系图谱"。所谓大模型本体化，即是将此"图谱"与大模型深度耦合，促使模型摆脱对概率猜测的依赖，转而依托严谨逻辑推演
AI FDE：重塑 AI 产品经理的未来？
FDE（前向部署工程师）的概念由 Palantir 在 2010 年代初首创，源于服务情报机构时”客户说不清自己要什么”的困境：与其走”收集需求—设计—交付”的老路，不如把工程师直接派驻客户现场，在真实环境里观察、试验、实时构建。与服务多客户、打磨单一功能的传统软件工程师不同，FDE 嵌入单个客户内部，端到端拥有问题，在客户的真实约束下构建生产级系统，更像是”为客户每个问题临时上任的创业公司 CTO”。我记得当时，领英 CEO Ryan Roslansky 在 Silicon Valley Girl《硅谷
AI落地并非魔法，关键在于理解人与业务
如今市面上的 AI 技术愈发精进，应用层出不穷，展示案例也愈发吸睛。你瞧别人利用 AI 十分钟搞定视频剪辑、二十分钟生成网页、寥寥数语便搭建起工作流。可轮到自己上手时，却常常发出“连一条朋友圈文案都写不出！”的困惑。这中间，横亘着一道巨大的鸿沟。一方面，是普通人与 AI 工具之间的隔阂。从“惊叹 AI 很强大”到“真正将其融入工作和生活”，这中间隔着很长的距离。况且在 AI 的放大效应下，专家、极客与普通人的差距正被不断拉大。另一方面，是 AI 与真实业务之间的隔阂。每个业务都有其独有的 know-how
AI前沿岗位崛起：FDE工程师成行业新宠
近两周来，AI领域掀起了一股抢人风潮。OpenAI为此专门设立了一家新公司。Anthropic则联合黑石、高盛等巨头推出企业AI服务。与此同时，Google Cloud也在积极对外招聘。这个备受瞩目的职位被称为Forward Deployed Engineer，简称FDE，中文可理解为“前线部署工程师”。虽然名称略显生僻，听起来也有些技术范儿，甚至略带土味，但其背后却揭示了AI行业的一个重要转变：企业不再缺乏模型，而是缺少将模型与业务融合的人才。说得更直白些，AI公司面临一个现实问题：模型售出并不等于客户