XSTIP · 企业 AI 决策专场
企业做 AI，不是买台设备、学几个工具，
是经营管理从头到尾重过一遍。
我们帮决策者看清方向、算清成本、找到路径。不科普，不布道，只解决您桌上那本难算的账。
您不是来学工具操作的——我们不做科普；
您不是来听概念的——我们不聊「颠覆」；
您是来判断三件事的：该不该做、花多少钱、什么时候停。
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场闭门交流已办完
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位企业决策人到场
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类岗位痛点逐页拆解
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套规模方案，对号入座
李明「每天批不完的报表，决策靠感觉」
王芳「Token 账单每月在涨，换回了什么？」
赵磊「缺料、改单、延迟天天有」
孙丽「员工要么不用，要么偷偷用」
周涛「我成了 AI 质检员」
陈洁「数据底子什么样，我心里没底」
刘敏「客户问个参数等半天」
吴婷「没人教我怎么用，我怕用错」
02 / 他们在烦什么
九种角色，九本难念的经
每个角色一句话工作目标、一句真实烦恼。点开看看您那个位置的解法。
03 / 从解决一个问题，到重做一门生意
您在哪一级台阶上，就先迈哪一级
从基本需求到战略再造，每一级都有对应的入口，不用一口吃成胖子。
04 / 不同体量，卡在不同的地方
这些都不是技术问题，是判断问题
小企业 · 10–50 人
0% 持续在用
97.4% 的小微经营者听说过 AI，持续用下来的只有三分之一。不是不想用，是怕花冤枉钱。把回本周期压到 3–6 个月，「等等看」就会变成「现在就干」。
这是 算账问题——先算清，再动手。
中型企业 · 50–500 人
<0% 智能体被高频使用
部门各自为战，Token 费用每月在涨。大量智能体「在线但没产出」：建的时候热热闹闹，用的时候冷冷清清，没人认领结果。
这是 管理问题——先立规矩，再扩规模。
大型企业 · 500 人以上
0% 说得清利润影响
88% 的大企业已常规使用 AI，约三分之二仍停在试点。投入不小，但 AI 对利润的可度量影响，多数企业说不出来，更没法向董事会交代。
这是 交代问题——先立账，再谈扩张。
05 / 为什么选我们是安全的
怕搞砸、怕没法向上交代？
这三件事我们替您想好了
不承诺做不到的事
我们交付的是判断力，不是「效率提升三成」的口号。凡是没法当场验证的效果，我们一概不说。
- 讲清每个场景的成本边界
- 讲清什么事 AI 干不了
- 讲清什么时候该停
带得走的汇报材料
您不是来听课的，是来拿东西的。按规模拿走对应交付物，回去就能向上汇报。
- 小企业：《30 天 AI 行动规划》
- 中型：《部门 AI 落地规划》
- 大型：《AI 战略路线图》
有同规模的先例
您面对的坎，别人已经迈过。匿名案例卡：企业规模 × 核心决策问题 × 30 天后的实际动作。
- 某装备企业：从报价场景切入
- 某日化企业：客服知识库先行
- 某集团：先立网关再谈应用
06 / 最快的入口长什么样
对话框 + 企业知识库，
投入最小、见效最快的第一步
找制度不用翻三个系统，问参数不用等半天。把企业文档清洗切片建成私有知识库，挂上对话入口，新人也有老员工的底气。
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新人培训周期（原两周）
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平均对话轮次（原 5.2）
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全渠道应答准确率
08 / 您可能还想问
八个被问得最多的问题
09 / 安全锚点