行业阶段与趋势 - 企业AI行业正从面向终端用户的“新奇玩具”和“回答问题的聊天机器人”阶段，跨越到能自主行动的“智能体流水线”阶段 [2] - 过去两年，谷歌在AI赛道上大幅追赶，表现为Gemini模型迭代提速、Vertex AI开放更多调参空间、以及向合作伙伴开放Agent框架（A2K） [2] - 过去18个月间，Promevo协助谷歌为企业客户举办了约250到300场Gemini for Workspace采用培训工作坊，见证了从管理层试点到全员渗透的完整采用曲线 [3] 企业AI落地的核心挑战 - 当前制约AI智能体发挥全部潜力的核心障碍，并非算力或模型能力，而是企业内部的数据完整性问题 [3] - 具体问题包括数据高度孤立、分散在不同系统、组织内部没有公认的“单一事实来源”、以及各部门对同一数据的定义可能截然不同 [3] - 只有将数据对齐，模型才能真正“接地气”，给出可供智能体采取行动的洞察 [3] 谷歌云AI解决方案的企业吸引力 - 谷歌提供全栈投入（基础设施、模型、开放性），使99%需要消费托管服务的企业可以拿来即用，避免了大量重复建设 [4] - 通过Vertex AI，企业可以调节模型的开放程度，以满足更广泛推断或更严格约束的需求 [4] - 该方案满足两个关键企业级需求：一是数据主权（输入数据不会被用于训练全局模型），二是IP保护（谷歌提供的知识产权赔偿条款让CTO放心） [4] - 模型被视为“灰盒”而非“黑盒”，企业能看到并干预其决策边界，这是与CTOs建立信任的核心基础 [4] 成功的AI转型路径与案例 - 成功的AI落地路径关键动作有三：从小处起步、设定可量化的KPI、让业务负责人真正卷入（不只是技术部门） [5] - 以客户Gold Bond为例，其转型起点是Gemini for Google Workspace全员推广，实现了70%员工的真实采用，随后将应用拓展到产品可视化和订单处理自动化 [5] - Promevo自身将AI应用于财务关账流程自动化，目标是让财务团队能在以往不可能休假的月初申请年假 [5] - 另一个案例是员工自发提案，通过构建自动化智能体处理Chromebook退货流程，目标是每周节省8小时工时 [6] 企业内部AI文化与实践 - 成功的AI应用案例具有从下往上生长，而非自上而下强推的共同特点，这被视为AI内化成组织能力的真实信号 [6] - Promevo在周五下午固定留出“学习时间块”不排会议，目前全员大多已完成谷歌Gemini相关认证 [6] - 公司在奥斯汀举办了一场内部黑客马拉松，用半天时间跑通了三个内部用例原型，后续有20多个用例排队等待落地 [6] - 在战略规划中，公司将战略文件输入Gemini，让模型按部门拆解OKR并与三年目标对齐，一小时内完成了通常耗费数周的工作 [6][7] 企业AI落地的核心理念 - 有效的AI落地逻辑是：从小开始，锁定KPI，让真正使用的人来提需求，把重复劳动自动化，把省下的时间还给人 [8] - 行业应避免“我们要成为AI优先的公司”这类空洞口号，因其缺乏可执行性 [5] - Promevo的实践展示了一家咨询公司如何通过先在内部跑通AI应用，再向客户输出，将自己变成“活的样板间” [8]