越来越多企业开始尝试引入AI助手，期望提升效率、优化流程。但在实际落地过程中，技术选型只是第一步。真正决定使用效果的，往往是部署过程中的细节考量。盲目上线不仅难以发挥价值，还可能带来数据风险或员工抵触。以下是企业在部署前需要关注的三个关键点。
明确使用边界：AI该做什么，不该做什么
在引入AI助手前，企业需要先厘清它的角色定位。是作为信息查询工具？流程辅助者？还是客户服务接口？不同的定位，对功能、权限和安全要求都不同。
例如，用于内部知识查询的AI，可以开放产品手册、操作指南等资料；但若涉及客户报价或合同审批，则需设定严格的权限控制，避免信息误用。清晰的使用边界不仅能降低风险，也有助于员工理解如何正确使用工具，避免过度依赖或误判其能力。
重视数据安全与访问控制
AI助手在运行中难免会接触企业数据，从客户信息到项目进度，再到内部沟通记录。这些数据的调用必须有明确规则，不能“一键全开”。
理想的做法是，企业能根据业务场景自定义数据访问策略。比如，销售团队使用的AI可查看客户历史订单，但不能调取人事信息；客服端的AI能响应售后问题，但无法修改订单状态。这种精细化控制，既能保障业务顺畅，又能守住数据安全底线。
考虑实际操作门槛：让非技术人员也能参与配置
AI系统的价值不仅取决于功能多强大，更在于能否被快速调整以适应变化的业务需求。如果每次修改规则、更新知识库或优化响应逻辑都需要技术人员写代码，效率会大打折扣。
一些系统开始支持无代码配置，让熟悉业务的人员也能直接调整AI的行为。以万达宝LAIDFU（来福）为例，其设计面向实际使用者，零Python知识的用户也可以根据场景需要，配置AI在不同任务中的响应方式和应用逻辑。这种灵活性有助于企业快速迭代，让AI真正贴合实际工作流。