在企业数字化转型过程中，AI工具的引入往往面临“技术先进但业务适配不足”“落地后使用率低”等问题，技术团队与业务部门的协同鸿沟成为阻碍AI价值释放的关键。而万达宝推出的LAIDFU（来福），凭借数据来源安全、支持私有化部署与阿里云等线上部署的灵活特性，为技术团队搭建了适配不同业务场景的AI工具基础。技术团队可围绕业务需求，以LAIDFU为支撑，从需求洞察到效果闭环全流程推进AI工具落地。
一、前置调研：深度洞察业务真实需求，锚定落地目标
技术团队推动AI工具落地的首要步骤是深入业务一线，挖掘真实需求而非停留在表面诉求。落地路径需分两步：第一步，建立“技术-业务”对接小组，技术人员嵌入业务部门（如销售、生产、客服）跟班作业，通过访谈、流程梳理、数据诊断等方式，识别业务痛点的核心症结。例如，销售部门提出“客户跟进效率低”，需进一步明确是客户画像不清晰、跟进时机难把握，还是沟通内容无参考；第二步，将业务需求转化为可量化的AI落地目标，如“将客户意向识别准确率提升至85%”“缩短生产排产决策时间50%”，避免因目标模糊导致后续工具开发与业务脱节。
在此过程中，技术团队可借助LAIDFU的数据安全特性，在调研阶段合规采集业务数据（如客户沟通记录、生产流程数据），确保需求分析基于真实数据支撑，同时打消业务部门对数据安全的顾虑。
二、工具选型与定制：基于LAIDFU特性适配业务场景
技术团队需结合业务需求与企业IT架构，以LAIDFU为核心进行AI工具的选型与定制。首先，根据业务部门的数据安全要求与IT部署现状，选择LAIDFU的部署模式：对数据隐私性要求极高的部门（如财务、核心生产）采用私有化部署，数据存储于企业自有服务器；对灵活性要求高、无特殊数据隔离需求的部门（如市场推广）采用阿里云等线上部署，降低基础设施投入成本。
其次，基于LAIDFU的开放能力，定制化开发或集成AI功能模块。例如，针对客服部门需求，在LAIDFU基础上接入智能对话模型，开发“客服话术推荐+客户情绪识别”模块；针对生产部门需求，整合设备物联网数据，搭建“预测性维护+能耗优化”AI工具。同时，确保工具界面与操作流程贴合业务人员使用习惯，避免因操作复杂导致落地阻力，如保留业务部门熟悉的Excel数据导入导出功能，简化AI模型参数调整步骤。
三、分阶段落地：从试点验证到规模化推广
技术团队应采用“小步快跑、迭代优化”的策略，分阶段推进AI工具落地，降低试错成本。第一阶段，选择“痛点突出、数据基础好、配合度高”的业务单元作为试点，如某区域销售团队、某条生产线。技术团队与试点部门共同制定测试方案，明确数据输入、操作流程、效果评估标准，用1-2个月时间验证AI工具的实际效果。例如，试点销售团队使用LAIDFU驱动的客户跟进工具后，若客户转化率提升15%且业务人员认可，则进入下一阶段；第二阶段，总结试点经验，优化工具功能与操作流程，解决试点中出现的问题（如数据接口不稳定、部分场景识别准确率低）；第三阶段，制定规模化推广计划，分部门、分批次进行工具部署，同时同步更新企业IT支持体系（如服务器扩容、网络适配）。
四、赋能培训：降低业务部门使用门槛，推动工具
AI工具落地的关键在于业务人员的实际使用率，技术团队需构建分层赋能培训体系。首先，针对不同岗位人员设计差异化培训内容：对一线操作人员，聚焦“工具怎么用”，通过场景化演示（如“如何用AI工具生成客户跟进话术”“如何查看设备故障预警报告”）、实操演练、错题案例分析等方式，确保其能独立完成基础操作；对业务管理者，侧重“工具如何辅助决策”，培训内容包括数据看板解读、效果分析方法、优化方向建议等。
其次，建立“技术支持快速响应通道”，如专属对接群、线上客服机器人，及时解决业务人员使用中遇到的问题；同时，培养业务部门中的“AI工具推广大使”，由熟悉业务与工具的核心员工带动团队使用，形成正向反馈氛围。
五、效果闭环：数据驱动持续优化，强化业务价值认同
技术团队需建立AI工具落地效果的监测与优化闭环，让业务价值可见可衡量。第一步，搭建效果监测指标体系，分为业务指标（如销售额提升、成本降低、效率提升）与工具指标（如使用率、识别准确率、响应速度），通过LAIDFU的数据整合能力，实时采集并可视化呈现这些指标；第二步，定期（如每月）组织“技术-业务”复盘会，分析工具使用效果与业务目标的差距，探讨优化方向。例如，若客服AI工具的问题解决率未达预期，技术团队需排查是知识库不完善还是模型算法待优化，并联合业务部门补充训练数据；第三步，将优化后的工具迭代上线，并同步向业务部门反馈优化效果，如“经过知识库更新，客服AI问题解决率从70%提升至82%”，强化业务部门对AI工具价值的认同。
六、总结：技术团队推动AI落地的核心逻辑
技术团队推动AI工具在业务部门落地，核心是“以业务需求为中心，以技术能力为支撑，以效果闭环为保障”。万达宝LAIDFU（来福）的数据来源安全与灵活部署特性，为技术团队提供了适配不同业务场景的工具基础。技术团队需通过前置需求调研锚定目标，依托LAIDFU进行工具定制，分阶段试点推广，辅以赋能培训与效果闭环，最终实现AI工具与业务场景的深度融合，释放AI技术的实际价值，推动企业数字化转型落地见效。