写给每一位会用到它的同事
它，是来帮你分担的。
它不是来考核你的，也不是来顶替你的。
它会先接手那些你早就做烦了的事：重复录入、来回翻找、一遍遍回答同样的问题。
省下来的时间，留给只有你才做得好的判断、沟通和手艺。
工具会一代代更新，懂行的人永远稀缺。
TinyBuild 团队
TinyBuild · AI 赋能
让 AI 从“会聊天”，
变成“会干活”。
你的员工已经在用 AI 问问题了。下一步，是让 AI 读懂你的业务、接进你的流程，替团队扛下那些重复、琐碎、却又不得不做的事。
不用先想清楚。聊一个小时，我们帮你想清楚。
01 先说心里话
这些话，你是不是也说过？
AI 都说好，可它到底能帮我干点啥？
看不清
花了钱要是用不起来，这笔账谁来算？
怕白花
公司的合同、报价、客户资料，放上去安全吗？
怕泄露
员工天天在用 AI，可活儿一点没见少。
没变化
这些顾虑都对。正因为这样，AI 落地不该是一场豪赌，而应该从一件小事开始：先看见效果，再决定走多远。
02 如虎添翼
AI 最缺的，
恰恰是你最多的。
AI 读过整个互联网，却没读过你的报价单、你的工艺卡、你和老客户十几年的往来。它不知道哪个客户要先打电话，哪批料子容易出问题，哪种单子必须老师傅过目。
这些，是你和团队一点一滴攒下来的。我们做的事，就是把你的经验交给 AI，让它在你的规矩里干活。
你的经验是虎，AI 是翼。经验是你的护城河，AI 让这条河更宽。
03 三级台阶
从“会问”，到“会用”，再到“会干”。
大多数企业停在第一级：员工各自打开对话框问问题，效果全看个人。AI 真正产生价值，是从第二级开始的。
第一级 · 会问
员工各自打开对话框，问问题。
写个文案、翻译一段话、查个资料。有用，但效果全看个人；AI 不认识你的公司，每次都要从头解释，答出来的东西还得自己核对。
大多数企业：停在这里
第二级 · 会用
AI 读懂公司资料，接进日常工具。
制度、产品、报价、历史单据都交给它，人人问到的都是同一套口径；入口就在员工每天打开的地方，网页、企业微信或钉钉。
少数企业：已经做到
第三级 · 会干
AI 按流程干活，人只做判断。
单据自动读进系统，异常自动标出来，报告自动生成。AI 处理，人来复核和拍板；每一步都有记录，随时可以接手。
先行企业：刚刚起步
从第一级到第二级，不需要推倒重来，往往只差一个接对了地方的小工具。
04 人加 AI
同一个岗位，以前和现在。
以前
报价靠翻历史邮件、问老同事，一个价格要找半天。
现在
问一句“上次给这个客户的价格和条款”，答案连同出处一起给你。
AI 拿走的是重复，留给人的是判断。
05 场景方案
不讲 AI 是什么，只讲它为你解决什么。
企业知识库问答
让新人三天，
问出老员工三年的经验。
单据与合同处理
让发票、订单、合同自己“读”进系统。
AI 客服与销售助手
夜里和周末，也有人第一时间回复客户。
报表与数据问答
不会写公式，也能问出“上个月哪个产品卖得最好”。
流程自动化
把“复制、粘贴、发邮件、催审批”交给 AI。
AI + 硬件
让产线、仓库和设备“看得见、算得出”。
软件和硬件都能做：摄像头、传感器、边缘设备到后台系统，一家负责到底。
06 落地路径
不赌大的，先赢小的。
1
免费诊断
约 1 小时
我们听你讲业务，找出最值得先试的一件事。
2
小范围试点
约 3 天
用你自己的（脱敏）资料做出能用的 demo，好不好用你说了算。
3
固定报价落地
范围事先写清
价格事先说清，不按人天无限追加。
4
教会团队
按岗位培训
培训到员工愿意用、离不开，才算真正落地。
5
持续优化
用了再改
用起来才知道哪里还能更好。
每一步都可以停。
我们宁愿你在第二步说“不合适”，也不愿你在第五步后悔。
07 安全与可控
你的数据，留在你家。
可私有化部署
敏感资料可以放在你自己的服务器上，数据不出企业。
国产大模型可选
可选用已按规定完成备案的国产大模型，例如 DeepSeek、通义千问。
权限分级
按部门和岗位设置，谁能看什么，事先说清楚。
人工复核，全程留痕
关键环节由人拍板，每一步操作都有记录。
好的 AI 系统，应该像一个守规矩的新员工：能干，但不越权。
08 写给员工
AI 能不能落地，最终看用它的人。
09 我们相信
我们相信，技术应该服务于人，
而不是让人去适应技术。
我们相信，每个行业几十年攒下的经验，
是 AI 时代最珍贵的资产。
我们相信，好的改变从小处开始：
一个岗位、一个流程、一周时间。
我们相信，不夸大的承诺，
才值得托付。
我们相信，拥抱 AI 不是追赶潮流，
而是给认真做事的人，多一双翅膀。
10 常见问题
你可能想问的。
我们公司没有 IT 部门，能用吗？
能。搭建和维护由我们负责，你们只需要一位懂业务的同事配合：提供资料、试用、提意见。入口做成员工熟悉的样子，比如一个网页，或者企业微信、钉钉里的应用。
大概要花多少钱？会不会越做越贵？
先免费诊断，再给固定报价，范围事先写清楚。费用主要取决于场景，以及用云端模型还是私有化部署，两者成本差别很大。我们会把几种方案连同后续的模型调用或服务器费用一起摊开给你比，不按人天无限追加。如果现成的工具就够用，我们会直接告诉你。
资料放进去，会不会被拿去训练、被别人看到？
这是最该问的问题。我们会在方案里写明数据流向：选用在服务协议中明确数据用途的模型服务；敏感资料可以私有化部署在你自己的服务器上；按部门和岗位设置权限；上传前帮你做脱敏。
用的是哪家的模型？以后换模型麻烦吗？
按场景选。国内项目通常选用已按规定完成备案的国产大模型，例如 DeepSeek、通义千问，部分模型也可以本地部署。我们把模型和业务逻辑分开设计，以后换更合适的模型，不需要推倒重来。
员工抵触怎么办？
从员工最烦的那件事做起，让他们成为第一批受益的人；培训按岗位来，只教真实工作里用得上的；同时讲清楚边界：AI 的产出由人复核，责任归属不变。
多久能看到效果？如果没效果呢？
试点约 3 天就能看到一个用你们（脱敏）资料跑起来的 demo，好不好用你说了算。不满意可以停在试点，不需要继续投入。正式上线后，我们一起看真实使用情况再决定下一步。
和直接买一个现成的 AI 软件比，有什么不同？
现成软件合适就用现成的，我们会直说。定制的价值在于接上你自己的资料、流程和系统，按你的规矩办事；很多项目最后是“现成工具加少量定制”的组合。
11 预约诊断
拥抱 AI，
不必一步到位。
告诉我们你所在的行业和最头疼的一件事，我们会尽快与你联系，约一次免费诊断。
- 约 1 小时，只聊你的业务，不推销
- 找出最值得先试的一件事
- 合适才往下走，试点约 3 天、固定报价
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请备注“AI 诊断”。
收到了，谢谢你。
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