芯耀
1036
随着 AI 技术的迅速普及，越来越多企业开始思考如何将其融入日常工作，提升运营效率与创新能力。但在实践过程中，很多组织仍面临着“无从下手”的困境：既不了解哪些业务最适合应用 AI，也难以将零散尝试转化为可复制、可扩展的实际成果。
针对这一挑战，OpenAI 基于数百个客户实践，总结出一套系统的帮助企业识别和规模化AI应用场景的实用方法。通过识别高潜力业务场景、掌握六大核心应用模式、构建跨部门流程图谱，并结合优先级评估框架，帮助企业快速找到适合自身的 AI 价值落点。
▶ 原文标题：《Identifying and scaling AI use cases》
▶ 原文链接：https://cdn.openai.com/business-guides-and-resources/identifying-and-scaling-ai-use-cases.pdf
背景：AI 普及速度与价值
▪两年内，39%的美国成年人已使用AI，远超互联网在早期的普及速度（仅 20%）。
▪据 BCG 研究，AI领先企业的优势体现在：
◽ 收入增长快1.5倍
◽ 股东回报率高1.6倍
◽ 投资资本回报率高1.4倍
⚠ 挑战与机会
▪尽管92%企业计划增加AI投资，但仅1%的组织认为已达到“成熟应用”阶段。
▪本指南提供实操方法，帮助企业实现AI投资的实际价值。
三大步骤框架
1.识别AI可产生业务影响的领域
2.教授员工通用、跨部门的AI应用场景
3.梳理并优先落地最具潜力的应用场景
1. 识别 AI 的应用机会
基本原则
▪将AI视为“超级助手”：可全天候、高精度、高速协助执行复杂或琐碎任务。
三大典型应用场景
1. 重复性、低价值任务：如会议总结、KPI跟踪、内容初稿编写等。让AI解放人工精力，聚焦高价值工作。
▪示例：Launch Darkly的CPO使用“反待办事项”清单筛选这些任务。
2. 技能瓶颈任务：当员工因技能受限需等待他人支持（如数据分析、设计、代码），AI可即时填补空白。
▪示例：产品经理用AI创建原型，减少对技术团队依赖。
3. 面对模糊问题时的卡壳状态：对于开放性任务，如创意构思、初步分析、路径规划，AI可协助打破思维障碍。
▪示例：市场团队用语音模式与GPT头脑风暴广告创意。
行动建议
▪让团队列出以下场景：
◽ 难以启动或遇到障碍的任务
◽ 花费大量时间但未被重视的手动工作
◽ 因缺乏特定技能（如数据分析、设计、品牌写作）而受阻的任务
▪利用这些列表开始寻找潜在的 AI 应用场景。
▪提示语模板：例如，可使用如下提示语向ChatGPT获取灵感：“我是 [职位]，我们公司刚引入了ChatGPT，在我的岗位上有哪些典型的应用方式？”
2. 构建团队 AI 能力
六大基础应用场景解析
通过对600多个客户应用场景的分析，大多数AI用例可归结为以下6种基本类型：
1.内容创作
▪涵盖文案、邮件、幻灯片、政策文件、技术文档、图片等多种格式。
▪可训练 AI 使用公司语气、格式规范，并进行多语言本地化。
▶ 示例：Promega使用GPT编写市场邮件与广告，6个月内节省135小时。
2. 调研
▪从快速理解概念、市场研究，到结构化输出报告，AI 可作为“研究助理”。
▪用户可指定输出格式，如表格、要点或结构化摘要。
▶ 示例：销售和财务部门用GPT查找并汇总竞争情报、市场趋势。
3. 编程
▪支持从代码生成、调试、语言迁移，到 SQL 查询或前端脚本的创建。
▪适用于技术岗位和非技术用户。
▶示例：Tinder工程团队用ChatGPT编写Bash脚本，提升Jira任务执行效率。
4. 数据分析
▪处理表格、分析趋势、生成图表、构建报告等，无需深度数据技能。
▪支持输入 Excel、截图、文本描述，输出为结构化洞察。
▶示例：Poshmark用GPT编写Python脚本，分析并整合数百万数据行。
5. 创意与战略
▪AI 可辅助创意生成、战略构建、文档结构优化、计划推演等。
▪支持上传 PRD、市场简报、产品计划，输出分析与建议。
▶ 示例：Match Group使用GPT模拟虚拟用户测试产品原型。
6. 自动化
▪可设定标准化输入和输出，实现周期性流程自动运行。
▪结合记忆与自定义 GPT，形成“微流程机器人”。
▶ 示例：BBVA开发信用风险GPT，自动提取报告中的非结构化数据。
行动建议
▪指导员工掌握每类基础 AI 使用方式。
▪开展头脑风暴、黑客马拉松、全公司竞赛，发掘最具业务价值的 AI 应用方式。
▪建立共享渠道，汇总所有应用场景。
3. 收集与优先排序应用场景
a. 应用场景爆炸与优先级难题
▪一旦团队掌握了核心 AI 应用场景，并开始主动识别业务中的痛点，AI 应用的实践案例就会迅速增长。
▪此时的关键挑战在于：如何筛选出那些适合规模化推广的案例，哪些能够快速实现降本增效，以及哪些有潜力孵化为新的产品或收入来源。
b. 影响/努力框架
（Impact/Effort Framework）
▪高ROI重点（High ROI Focus）：高影响力、低努力 → 最佳起点
▪自助服务（Self-service）：个人使用的低努力项目 → 后续推广潜力
▪高价值/高努力（High-value/high-effort）：变革性项目→ 需长期规划
▪高努力/低影响（High-effort/low-impact）：可暂时搁置，未来再考虑
c. 参考案例
▪Tinder：开发了一个GPT来简化命令行接口访问权限，让整个产品团队都能快速原型设计。
▪Indeed：自动解释职位推荐理由，提高了20%的申请率。
▪Morgan Stanley：AI协助金融顾问生成研究报告。
▪Web Form 工具：因已有可靠工具，暂不开发AI替代方案。
d. 行动建议
▪推广优先级框架至全公司，鼓励团队在会议中使用。
▪对于高价值/高努力应用场景，考虑使用Custom GPT。
▪高层领导应倡导有部门级影响的用例。
▪每季度重新评估评分，因为随着AI能力进步，一些高难度任务可能变得容易。
4. 下一步：部门级工作流程映射
从单任务到多步骤流程
▪多数团队最初用 AI 完成单一任务（如编辑博客、生成文案），但逐渐过渡到多步骤流程。
▪多步骤流程示例：市场部完整AI流程如下：
a. Deep research查找趋势
b. 数据分析估算市场机会
c. 策略构思与文案初稿
d. 内容生成与多渠道本地化发布
行动建议
▪鼓励高级用户拆解工作流程，识别核心场景，并清晰映射每一步。
▪为每一环节构建微型自动化模块。
5. 立即开始
三个关键步骤
1. 了解AI如何增值 ：识别哪些业务部分可以从AI中获益。
2. 教授员工基本应用场景 ：帮助团队探索基础应用场景，并开始构建自己的解决方案。
3. 确定优先级 ：使用“影响/努力框架”聚焦高影响、低努力的机会。
领导层支持的重要性
成功的AI部署通常具备来自高层的支持。
文化转型提醒
▪AI与传统SaaS不同，其价值来自于用户认知和工作方式的转变。这意味着组织需要推动员工认知升级、建立持续学习机制，才能真正释放AI的潜力。
▪持续学习和实验是挖掘潜力的关键。
扫码关注我们
