构建适应护城河
大多数公司不会因为人工智能使用了更好的工具而获胜。
竞争对手通常可以访问相同的模型、界面、自动化平台和顾问。工具层移动速度快，复制变得更容易。
更难的优势通常来自三个地方：
专有背景
您的数据、示例、客户知识、内部决策、产品信息、模板和工作历史。
Netpositiv 无法为您发明这个。但我们可以帮助您构建它，以便人们和人工智能系统可以安全地使用它。
市场地位
您的品牌、关系、分销、法律地位、领域专业知识、服务质量或竞争对手无法快速复制的运营习惯。
Netpositiv 无法从外部创造这些优势。但我们可以通过确保人工智能支持您公司实际创造价值的方式来帮助您保护它们。
适应速度
您的团队注意到变化、纠正错误、改进示例、更新规则以及将实际工作转变为更好的未来工作的速度有多快。
这是我们最能提供帮助的地方。
一个实用的人工智能系统不仅应该产生输出。它应该可以帮助您的公司从自己的工作中更快地学习。
适应循环
许多公司仅将人工智能用于孤立的输出：总结这个，起草那个，生成报告。
这样可以节省时间。但更强大的优势来自于可以感知、理解、决策、行动和适应的完整工作流程。
感知
收集工作所依赖的输入：客户请求、产品详细信息、先前的决策、好的示例、约束、风险、支持票证、销售说明、文档或运营数据。
如果系统感知到错误的事情，人工智能只会让错误的工作变得更快。
了解
将原始信息转化为可用的理解。
人工智能可以总结、比较、分类、检索、提取模式、准备选项或显示信息冲突的地方。这就是专有上下文的重要性：您的示例、规则、客户历史记录和质量标准使输出适合您的公司。
决定
让人们对重要的电话负责。
该系统应该显示权衡、风险、证据、选项和审查点。它应该明确人工智能可以建议什么，人们必须批准什么，以及公司在哪些方面需要规则而不是即兴发挥。
法案
生成下一个有用的工件：草稿、报告、移交、推荐、答案、简介、自动化、内部更新、客户消息或原型。
重点不是让一切都自动化。重点是消除摩擦，同时保持工作符合公司标准。
适应
记录作品交付后发生的情况。
修正了什么？哪个输出失败？缺少什么上下文？哪条规则改变了？出现了哪种边缘情况？每次更正都可以改进提示、模板、规则、上下文、自动化、助手或实施简介。
这就是适应护城河：不仅包括系统今天的功能，还包括您的公司明天改进系统的速度。
感知
收集工作所依赖的输入：客户请求、产品详细信息、先前的决策、好的示例、约束、风险、支持票证、销售说明、文档或运营数据。
如果系统感知到错误的事情，人工智能只会让错误的工作变得更快。
了解
将原始信息转化为可用的理解。
人工智能可以总结、比较、分类、检索、提取模式、准备选项或显示信息冲突的地方。这就是专有上下文的重要性：您的示例、规则、客户历史记录和质量标准使输出适合您的公司。
决定
让人们对重要的电话负责。
该系统应该显示权衡、风险、证据、选项和审查点。它应该明确人工智能可以建议什么，人们必须批准什么，以及公司在哪些方面需要规则而不是即兴发挥。
法案
生成下一个有用的工件：草稿、报告、移交、推荐、答案、简介、自动化、内部更新、客户消息或原型。
重点不是让一切都自动化。重点是消除摩擦，同时保持工作符合公司标准。
适应
记录作品交付后发生的情况。
修正了什么？哪个输出失败？缺少什么上下文？哪条规则改变了？出现了哪种边缘情况？每次更正都可以改进提示、模板、规则、上下文、自动化、助手或实施简介。
这就是适应护城河：不仅包括系统今天的功能，还包括您的公司明天改进系统的速度。
感知
收集工作所依赖的输入：客户请求、产品详细信息、先前的决策、好的示例、约束、风险、支持票证、销售说明、文档或运营数据。
如果系统感知到错误的事情，人工智能只会让错误的工作变得更快。
了解
将原始信息转化为可用的理解。
人工智能可以总结、比较、分类、检索、提取模式、准备选项或显示信息冲突的地方。这就是专有上下文的重要性：您的示例、规则、客户历史记录和质量标准使输出适合您的公司。
决定
让人们对重要的电话负责。
该系统应该显示权衡、风险、证据、选项和审查点。它应该明确人工智能可以建议什么，人们必须批准什么，以及公司在哪些方面需要规则而不是即兴发挥。
法案
生成下一个有用的工件：草稿、报告、移交、推荐、答案、简介、自动化、内部更新、客户消息或原型。
重点不是让一切都自动化。重点是消除摩擦，同时保持工作符合公司标准。
适应
记录作品交付后发生的情况。
修正了什么？哪个输出失败？缺少什么上下文？哪条规则改变了？出现了哪种边缘情况？每次更正都可以改进提示、模板、规则、上下文、自动化、助手或实施简介。
这就是适应护城河：不仅包括系统今天的功能，还包括您的公司明天改进系统的速度。
将鼠标悬停或聚焦于某个阶段可暂停循环。
工具支持循环
我们可以使用常见的人工智能和商业工具：ChatGPT、Claude、Gemini、自定义助理、n8n、Make、Notion、Google Workspace、Hermes 代理、Pi、CRM 系统、帮助台工具和自定义软件。
但工具永远不是起点。
首先，我们决定工作流程应该保护或创造什么优势：专有背景、市场地位、学习速度，或三者兼而有之。
然后我们选择您的团队可以维护的最简单的系统。
什么样的系统适合您的团队？
共享AI工作习惯
适用于已经私下使用人工智能但没有共享标准的团队。
这可以包括可重复使用的提示、示例、审查清单、安全使用规则、工作流程文档和特定于角色的培训材料。
您的团队可以采用通用的方式来使用人工智能，而不是每个人都发明自己的习惯。
上下文和知识库
适用于正确信息分散在文档、消息、工具和人员中的工作流程。
这可以包括可信源文件夹、结构化知识库、更好的模板、真实来源文档或从批准的公司材料中检索。
在要求人工智能完成工作之前，您的团队会获得更清晰的背景信息。
工作流程自动化
用于重复交接、报告、摘要、表格、更新和内部协调。
这可以包括 Zapier、Make、n8n、Airtable、Notion、Google Workspace、CRM、电子表格或帮助台工作流程。
您的团队可以减少手动复制、路由和后续工作。
AI助手和代理
对于人工智能可以帮助准备、比较、研究、起草、分类或检索信息的重复任务。
这可以包括定制助理、结构化聊天工作流程、内部支持助理、研究助理、起草工作流程或技术团队的实施简介。
您的团队会在决策工作中获得支持，而人们仍然拥有判断力。
原型或实施简介
适用于准备进行小型安全测试的工作流程。
这可以包括范围原型、基于提示的工作流程、轻量级内部工具、自动化计划或针对开发人员或编码代理的技术简介。
您的团队无需过早地致力于大型构建即可获得具体的下一步。
AI 原生工作流程 Pod
寻找旧流程太慢、分散或跨职能的机会。
这可以围绕一个工作流程定义一个小团队：任务、人员、工具、环境、审查规则、操作节奏、成功标准以及何时扩展或停止。
在改变整个组织之前，您的公司可以通过一种安全的方式来证明新的工作方式。