我是青石智能科技的赵庆世。我不卖 AI 概念，只做两件事：
帮企业把 AI 系统真正建起来跑起来，再把这套方法教给你的团队。
不是 AI 不行，是没人告诉你「先做哪一步」。这四个坑，我几乎每单都会遇到。
老板听说 AI 能降本增效，定了「全面上 AI」的目标。真正开会时，没人说得清第一个该动的环节是什么。
想要「全能 AI 员工」，一上来就推翻所有流程。真实情况是：先替掉一条具体、可量化、可验收的线，才可能看到正反馈。
ERP、表单、聊天记录各在一处。接不通的数据源，模型再强也出不了活——这是最常见的落地死因。
演示看着很美，真让员工用起来处处是坑。难的不是造出来，是用起来。这一步没人接手，项目就死在验收前。
不做「AI 战略咨询」这类交付不了的东西。每一档都有明确产出物、明确周期。
把整条业务流程摊开，标出每一个可被 AI 接管的节点，按「投入产出 ÷ 落地难度」排序，给出 3 个最该先动的场景和各自的成本区间。不是通用方案，是你这家公司的方案。
选定场景后，从数据打通、工作流编排、到最终可用的界面交付，全流程我来做。交付标准很简单：你的员工不看说明书就能上手用。用不起来就是没交付完。
这一步被严重低估，但决定成败。先把散落在 ERP、表单、聊天记录里的数据理清楚、结构化、变成可调用的资产，再谈上层应用。数据不通，后面全是空中楼阁。
培训不是讲概念。我的做法是拿你公司真实业务当教具，让团队边学边把一条真实流程自动化掉。结课时的成果是可以带走的系统，不是笔记。
系统上线只是开始。持续帮你盯使用率、迭代新场景、避开踩过的坑。适合没有 AI 团队、但想持续推进的公司——相当于外聘一个懂业务的 AI 负责人。
因为交付一次、培训一次，你付的是两份钱，但它们本该是一件事。系统上线后你的团队接不接得住，直接决定这个系统半年后还有没有人用。所以我把两条线捆在一起做：建系统的时候就把能力一起交出去，而不是等交付完再单独开一个培训项目。
顺序不能乱。这套流程是我踩够坑才定下来的，每一步都有明确的「完成」标准。
不谈 AI，先谈你每天怎么干活。找到真正耗时间、且不出错的环节。
从一堆候选里挑一个投入产出最高、依赖最少的场景先做。宁可小，不要虚。
数据打通 → 工作流跑通 → 界面交付。我盯到你的员工真的用起来为止。
把使用率提上去，把踩过的坑讲清楚，然后看下一个场景值不值得上。
客户信息按保密协议全部脱敏，但场景、做法、结果都是真的。以下是 6 个有代表性的项目（还有部分在推进中，不便展示）。
客户已完成一轮 AI 试点，但各部门各自为战、重复投入。我帮它重排了部署优先级，基于全球同行落地报告和 63 家公司数据集做横向对标，明确哪三个场景先做、哪些应该放弃。
客户每天要在小红书、天猫、京东三方后台手工对账，高频、琐碎、极耗时间。我判断出核心痛点不是改价本身，而是对账，于是把方案重心放在对账链路上。
一家有实体的制造企业，流程和数据都在纸上。业务侧极重视却不敢动，担心花钱买到空气。我先做流程诊断和投入产出测算，再定第一步。
临床医生读文献、写汇报的时间成本极高。我把这套流程做成了工具：论文解析 → 关键信息提取 → 中文 PPT 生成，从 WeChat 端迁移为 Web 产品。
园区招商靠 Excel 硬扛，信息分散、跟进状态不清、月底统计耗时。我把招商漏斗重做成可视化跟踪表，并配了自动提醒，让漏斗状态随时可见。
面向不同行业团队做 AI 工具培训。我坚持拿真实业务当教具，课上就把一条真实流程跑通。学员结课带走的是能用的系统，不是满屏笔记。
我学的是计算机科学与技能，又做过 FDE 和 IT 运维部署，所以骨子里是「先问清楚要解决什么问题，再动手」。这个习惯后来发现，做 AI 落地和做排障其实很像——现象千差万别，但根因往往只有一个。
真正让我着迷的是怎么把一件重复、耗时、易错的事用工具彻底解决掉。从自己用 AI 提效，到帮身边的朋友、公司一个个解决实际业务问题，这条路越走越顺。
现在公司业务有两条线：帮企业把 AI 真正用起来，以及企业内训与职场 AI 技能培训。两条线底层是互通的——都是靠专业度建立信任，都是靠解决具体问题赢得长期合作。
不用准备方案，不用写需求文档。跟我说说你们团队每天最头疼的那件重复活，我来判断这件事值不值得做、能不能做。
这一通电话不收费，也不承诺任何东西。如果你听完觉得这事该找别人做，我会直接说。
