在数字化进程逐步深入的背景下，越来越多企业开始探索如何将人工智能（AI）融入日常运营。AI不再仅是技术部门的话题，而是逐渐成为业务推进中的一种支持工具。从流程自动化到数据分析，AI的应用正以不同形式参与企业运作。
从实际问题出发构建AI应用
企业在引入AI时，常面临“为技术而技术”的误区。有效的做法是从具体业务场景切入，比如销售线索分类、客户服务响应、库存趋势预测等。通过识别重复性高、规则相对明确的任务，判断是否可用AI辅助处理。这种方式有助于控制投入成本，并更快看到实际效果。
数据安全是应用前提
AI系统的运行通常涉及数据调用，因此数据管理方式成为选择工具时的重要考量。部分企业担心使用外部系统可能导致信息外泄或被用于其他用途。在此背景下，一些本地化部署或注重隐私保护的AI产品提供了另一种选择。
例如，万达宝LAIDFU（来福）在设计上不依赖对大语言模型（LLM）的再训练，也不收集客户数据用于模型优化或其他商业用途。这意味着企业的业务数据保留在自有流程中，不会因系统使用而进入第三方训练集。对于重视信息独立性的组织而言，这类机制可在一定程度上降低数据流转带来的潜在风险。
构建可信赖的协作模式
AI的作用更多体现在“增强”而非“替代”。员工仍掌握决策权，AI则承担信息整理、初步建议生成等工作。例如，在客户服务场景中，AI可提供回复参考，但最终沟通内容由人员确认。这种人机协作模式既能提升效率，又能维持服务质量的一致性。
注重长期适配能力
随着业务变化，AI工具也需要持续调整。企业应关注所选方案是否具备灵活配置的能力，能否适应流程变更或新增需求。过于封闭或高度定制化的系统可能在后期维护中带来额外负担。