文章核心观点 - 企业在AI应用上投入巨资但难以解决实际业务问题 而传统的工作流与数据治理等基础技术架构正成为企业实现AI价值、降本增效和稳固根基的关键 工作流是驯服和有效利用大模型、连接AI技术与真实业务需求的桥梁[1] - 工作流通过预设的安全范围和精准的资源投放 能有效遏制大模型的“幻觉”和不可靠行为 并将其能力深度嵌入企业现有业务流程与管理系统 实现业务流程重塑与系统互联互通 这比单纯追求先进模型和高端硬件更为关键[7][13][14] 工作流的新角色与价值 - 工作流从过去僵化的规则 转变为驯服AI“天才”的缰绳和连接技术与业务的关键桥梁 其核心是明确AI的权责范围[3] - 工作流通过强制AI执行一系列预设步骤（如查询系统、检索知识库、验证规则） 将其行为严格限定在安全范围内 从而控制风险并实现计算资源的精准投放 避免算力浪费[5][7] - 工作流承担“业务集成师”职责 将AI能力精确嵌入企业既有的标准作业程序（SOP） 构建高效协同的自动化处理闭环 同时确保关键决策权和审批权仍由管理人员掌握[9][11][13] 企业AI应用的成功关键 - 企业AI应用的成功关键在于工作流设计与优化 而非仅仅挑选先进模型或采购高端硬件 忽视工作流如同为顶级跑车修建坑洼土路[14] - 腾讯云ADP平台、阿里巴巴百炼平台等提供了强大的底层技术支持和插件生态 但无法替代企业自身独特的业务逻辑、管理体系、操作准则、处置预案及权责界定[14][16] - AI的普及不仅是技术革新 更是对企业管理模式和思维方式的深刻洗礼 企业应下功夫打磨工作流 使AI从“耍嘴皮子”转变为“实干家”[16]