服务
两周看清哪套 AI 系统真能回本，十二周就用上它。
诊断的终点，是选定正确的场景、完成报价，并可直接进入开发——而不是一份归档了事的报告。
在动手构建之前，必须先弄清什么值得构建。诊断的作用，是把「AI 能换回时间和金钱」的流程，与「AI 只会给本来就正常的环节再添一层不确定性」的流程区分开。
从技术出发的问题
大多数失败的 AI 项目，并不是败在建模上。它们失败，是因为先选定了模型，之后才去找一个问题来套。结果就是：演示时惊艳，投入运营后无关紧要。
我们把顺序倒过来。先看已经存在的流程，量出时间损耗在哪里、错误在哪里造成金钱损失，然后才问：这里是否真有某件事，模型做得比一条简单规则更好。
我们如何推进
- 现场调研。与真正执行流程的人开会，而不只是与描述流程的人。我们摸清业务量、单件耗时、决策节点，以及今天哪里出问题。
- 数据盘点。有哪些数据、存放在哪里、处于什么状态、谁有权查看。大多数应用场景就死在这一步——而死在这个阶段，远好过六个月之后。
- 优先级排序。每个场景都标注预估工作量、预期回报、相关风险与依赖项。我们按「回报除以工作量」排序，而不是按好看程度。
- 建议。我们会说清楚：先做什么、缓做什么、以及压根不该做什么。
您将获得
- 一份报告，列出已识别并排序的应用场景，每一项都附工作量与回报估算。
- 所需数据的地图，以及要让这些数据可用还缺什么。
- 每个场景的风险——质量、隐私、供应商依赖——以及如何将其框住。
- 一个可率先上线的首选场景方案，成功标准在开工之前就已确定。
从诊断到系统落地
诊断不会止步于一份报告：它的终点，是选定第一个场景、完成报价，并可以直接进入开发。我们是一支动手构建的团队——从这里产出的东西会变成代码，而不是幻灯片。多数项目中，第一套系统在六到十二周后即进入生产运行。
我们在 Claude、Google Gemini 与 OCI Generative AI 之上开发，并接入您既有的系统。当正确答案是确定性自动化而非模型时，我们就构建那一种——运行成本更低，同样出自我们团队。
常见问题
一次诊断需要多久？
两到四周，取决于纳入分析的流程数量，以及相关人员参加调研会议的时间安排。
开始之前必须先把数据整理好吗？
不需要。评估数据现状本身就是工作的一部分。常见的情况是，诊断反而揭示出：第一笔该投的钱不在 AI，而在把数据理清楚。
做完诊断就必须继续和你们合作吗？
不必。报告归您所有，任何团队都能据此执行。若您决定改用其他供应商，报告里已包含向对方交底所需的全部内容。