例如每天都需要完成:
收集邮件 → 提取重点 → 分类 → 汇总 → 生成日报
如果企业内部系统支持Agent,这类重复步骤可以尝试组合成自动化流程。
类似的场景还有:
客服值班:分类常见问题,生成回复草稿;
运营值班:汇总当天数据,生成日报;
市场值班:整理行业信息,输出摘要;
行政值班:汇总通知、会议和待办事项。
但涉及付款、审批、敏感数据等任务时,仍然需要保留人工确认。
真正开始使用Agent后,会发现问题不只是“会不会用”。
需要先想清楚:
1.任务应该拆成哪些步骤?
2.每一步需要什么输入?
3.AI输出后怎么检查?
4.哪些步骤可以自动执行?
5.哪些环节必须人工确认?
这几个问题决定了一个AI工作流能不能稳定运行。
GAI认证涉及生成式AI基础、提示工程、实践操作、应用场景以及伦理与社会影响。
这些内容可以作为理解AI工作流的基础。
例如,学习提示工程后,可以尝试把“收集信息—分析—输出”拆成几个任务;学习AI伦理和负责任使用相关内容后,也能进一步判断哪些企业数据不适合直接交给AI。
所以,国庆值班也可以成为一次AI实践:先找出重复工作,再拆流程,最后判断哪些步骤适合自动化、哪些必须由人确认。
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