在数字化转型的浪潮中，技术团队与业务部门之间往往存在一道无形的墙。推倒这堵墙，让AI工具真正为业务创造价值，需要技术团队转变角色与工作方式。
建立业务价值的共同语言
技术团队推广AI工具时，最容易陷入的误区是从技术特性出发进行介绍。真正有效的方式是聚焦业务场景，用业务部门熟悉的语言对话。
成功的实践表明，技术团队需要深入业务一线，理解销售、采购、生产等环节的实际痛点。例如，在推广智能分析系统时，不应强调算法的复杂性，而应展示其如何帮助销售部门预测下一季度的热销产品，或是帮助采购部门规避供应链风险。
这种共同语言的建立，要求技术团队成员具备跨界理解能力。他们需要将技术参数转化为业务指标，将系统功能转化为工作便利，让业务部门直观感受到AI工具带来的改变。
构建可信赖的数据基础
万达宝LAIDFU系统的实施提供了一个值得参考的案例。该系统直接连接企业现有的CRM、ERP、HCM系统，实时获取业务数据进行分析处理。这种设计避免了数据迁移的麻烦，也减少了业务部门的工作负担。
特别值得关注的是，该系统明确承诺业务数据不会用于大语言模型训练。这一特性解决了企业对数据安全的担忧，为工具落地扫除了重要障碍。技术团队在推广过程中，应当将这类数据安全措施作为重点沟通内容，建立业务部门对AI工具的信任。
数据的实时性也为业务决策提供了有力支持。当销售总监查看客户分析报告时，他们看到的是最新的交易数据；当HR经理评估团队效能时，他们获取的是最近期的绩效信息。这种时效性让业务部门愿意将AI工具纳入日常决策流程。
从试点到推广的渐进路径
技术团队推动AI工具落地时，宜采用小步快跑的渐进策略。选择一个痛点明确、配合度高的业务单元作为试点，往往能起到事半功倍的效果。
试点项目的选择应当考虑两个维度：业务价值与实施难度。优先选择那些业务价值显著且实施阻力较小的场景，快速做出成效，形成示范效应。例如，可以先从销售数据的智能分析入手，因为这些数据相对规范，且分析结果能够直接指导销售策略。
在试点过程中，技术团队需要保持与业务部门的密切沟通，及时调整系统功能。这种协作方式让业务部门感受到被尊重，也确保了最终上线的工具真正符合业务需求。
建立持续优化的反馈循环
AI工具的成功落地不是项目的终点，而是持续优化的起点。技术团队需要建立有效的反馈机制，确保工具能够随着业务需求的变化而进化。
万达宝LAIDFU系统的实践显示，定期的使用情况回顾与功能优化会议非常必要。在这些会议中，业务用户可以直接提出使用体验中的问题，技术团队则据此调整系统功能。这种双向沟通让业务部门感受到他们的意见被重视，增强了使用工具的主动性。
技术团队还应当建立工具使用效果的量化评估体系。通过分析工具使用频率、解决问题数量、业务效率提升等指标，客观展示AI工具的价值。这些数据不仅为后续优化提供方向，也为在其他部门推广提供了有力佐证。