诊断
找到高频、重复、耗时、依赖经验的业务流程。
方法论
Dawnrise AISI 方法
为需要可用工作流、而不是宏大转型口号的企业设计的 AI 落地路径。
排序
按重复程度、人工耗时、标准化程度和业务价值进行优先级判断。
试点
先用一个7天或30天的小场景验证AI是否值得继续投入。
部署
把验证有效的场景变成团队每天可以使用的工作流。
支持
培训团队、复盘数据，并持续扩展新的AI工作流。
为什么只买工具会失败
AI 工具有价值，但买工具不会自动改变日常行为。缺失的是工作流归属：谁使用、何时使用、输入什么、如何复盘。
为什么先做一个工作流
一个小而高频的工作流比宏大的转型方案反馈更快。管理者可以先看到节省时间、输出质量、团队采用和风险边界。
Dawnrise AISI 方法
AISI 把业务流程诊断、AI 工具选择、试点构建、团队培训和持续优化连接成一条可执行路径。
数据与安全原则
从非敏感样例开始，敏感决策保留人工审核，区分内部知识和公开输出，并明确 AI 可以做什么。
AI 成熟度模型
从个人工具走向工作流归属。
Dawnrise 帮助企业循序渐进，而不是直接跳进高风险自动化。
L1 个人 AI 工具
L2 部门工作流
L3 公司知识库
L4 AI 智能体 / 数字员工
L5 AI 驱动型组织
人工审核边界
务实 AI 需要清晰边界。
敏感决策保留人工批准，用工作流改善来衡量价值，而不是做泛化承诺。
我们不承诺收入增长。
我们不承诺完全替代员工。
AI 输出应由人工审核。
敏感决策需要人工批准。
先小范围验证，再逐步扩展。