企业在控制成本的过程中，开始更多地关注技术工具的实际效用。AI不再只是概念，而是被用于解决具体问题，减少重复投入，提升运作效率。
一些公司尝试用AI处理日常中耗时但规则明确的工作。比如，每月整理客户对账单、核对订单状态、回复常见咨询等问题，过去依赖人工完成，容易出错且占用时间。通过配置自动化流程，这些任务可以由系统按规则执行，员工只需复核关键节点，工作负担明显减轻。
更重要的是，不同企业业务模式不同，通用软件往往难以完全匹配。与其调整业务去适应工具，不如让工具适应业务。像万达宝LAIDFU（来福）这样的平台，允许企业根据自身需求，自主搭建AI应用场景。销售团队可以设计线索提醒逻辑，客服部门能配置常见问题响应模板，每个模块都基于实际工作流构建，避免功能冗余。
在数据管理上，企业内部信息往往涉及多个部门，权限不清容易导致误用或泄露。该平台采用数据分区设计，不同团队或岗位只能访问与其职责相关的数据区域。例如，区域销售经理只能查看本辖区的业绩数据，人事部门无法接触客户合同细节。这种结构既保障了信息安全，也减少了管理上的协调成本。
构建自己的AI应用，并不需要从头开发。平台通常提供可视化界面，用户通过拖拽、配置规则即可完成基础功能搭建。初期可以从一个小环节入手，比如自动生成日报、标记高意向客户，运行稳定后再逐步扩展。
AI带来的节流效果，往往体现在细节中。一次自动提醒避免了订单延误，一条快速检索减少了沟通等待，这些微小节省累积起来，能在人力、时间和资源上形成可观的释放空间。
技术本身不是目的，关键在于是否能贴合企业真实运作方式。当AI成为员工手边顺手的工具，而不是需要额外学习和维护的系统时，它的价值才真正显现。