给大家分享一下一次公司内部 AI 工作流共创会，给我的 7 个启发
这篇文章不是一份“AI 工具清单”。
它更像是记录一件正在公司内部发生的事：当不同岗位的人开始把自己的工作拆开，把重复、繁琐、依赖经验的部分交给 AI，他们会自然地长出属于自己岗位的工作流，希望对大家有所帮助。
一、这次会议，我们没有讨论“哪个 AI 最强”
昨天下午，我们做了一次内部分享。参与的人有设计、投放、剪辑、内容、行政财务、技术等不同岗位。每个人只做一件事：把自己最近亲手搓出来的 AI 工作流，现场演示一遍。
在这之前没有给框架，也没有要求大家用同一个模型，全都随意发挥。事实证明结果还不错：有人做详情页，有人做自动投放，有人做智能剪辑，有人做内容助手，有人做报销识别，还有人开始给全公司的 AI 应用搭“地基”
大家不再是“先学工具再找活儿”，而是先盯着自己岗位里最烦、最磨人、最吃经验的那一步，把它拆成 SOP，再让 AI 接手。
这也让我更笃定了一件事：企业里的 AI 转型，真正的起点不是采购一个“大而全”的系统，而是每个岗位开始重新理解自己手里的活。
二、设计岗：不是让 AI“做一张图”，而是把详情页生产流程搬进去
第一个小伙伴分享了电商详情页的工作流。这个岗位过往传统流程是先策划，再把方案交给设计，设计根据卖点、平台、人群和视觉风格完成一屏一屏的图片。
而现在他的思路是把真实链路拆出来：输入产品、人群、价格、渠道和卖点；生成策划结构；上传产品图和整体风格参考；再根据每一屏卖点，从本地参考图库寻找构图、光影和视觉结构，辅助生成。
这时候的重点不是“AI 会不会作图”，而是设计师脑子里的隐性经验开始被显性化：不同平台用户习惯不同，策划逻辑也不同；首屏负责注意力，后面承接痛点、卖点、功能和信任。
不过现场也很快发现：工具还是略显复杂，而且图库对品类依赖很强。换品类就要换数据库。
所以判断一个工作流值不值得做，不只看它能不能跑通，还要看它能不能重复解决问题。
三、投放岗：不要只替人点按钮，要替人盯规则
第二个案例来自投流操盘手同学，他把投放里反复创建计划的动作做成自动化页面：登录账号，套用模板，一键创建计划，消耗异常时也会自动关停计划。
这里真正关键的点在于：真正应该自动化的，是投手每天盯盘的判断规则：空跑到什么金额自动关停，什么情况下追加，什么时候重启。
操作自动化，只是省几秒；判断自动化，才可能让一个工作流在你下班以后继续工作。
当然涉及真实花钱的投放仍需要人工监管。我们并不追求第一天就 100% 无人值守，而是允许它先做到人的 70%—80%，小预算试错，再逐步补全规则。
四、剪辑岗：一个 AI 小白，三周后开始做自己的“智能剪辑”
第三个是我们公司负责剪辑的同学，来公司时几乎算 AI 小白，三周后已经搭出一个智能剪辑框架。
他想解决的问题很朴素：口播视频每天都要剪，技术难度不高，但流程繁琐。于是他尝试让AI自动完成去气口、粗剪、字幕、找素材和基础包装，第一版完成度只有 50%，效果并不理想，还有很多需要人为加工的地方。
经过讨论以后发现，如果只是用代码找空白和相同字段，它只能机械匹配；但是只要接入deepseek理解语义，它就知道“这句话是重复表达”“这一段需要什么画面”，完成度就能达到80%甚至更高。
所以很多时候，不是 AI 的上限太低，而是我们给它的任务上限太低。
五、内容岗：从找素材，到生成素材，再到一条内容多渠道生长
另一个剪辑同学做了专门生成 B-roll 的工具。输入文案，就可以生成图片或视频，还可以设置参考图、风格、比例、时长和画质，满意的素材直接进入自己的素材库。
现场又延伸出进阶版本：有些素材可以靠“找”，有些素材可以靠“生”。真实新闻和具体事件可以联网抓事实素材；抽象观点则可以转成画面描述，直接生成独有素材。
内容同学还做了一个工作台：根据 IP 知识库和观点，联网匹配近期热点和爆款选题；生成标题、开场和口播；如果“不像我”“太空泛”“缺案例”“AI 味重”，系统按反馈重写；最终一份内容继续改写成朋友圈、小红书、公众号等渠道内容。
当选题、文案、素材、剪辑、分发被串起来，这时候AI 就不再是孤立工具，而变成一条完整内容生产线。
六、不要只让 AI“生成”，还要让它“自我验收”
关于内容生成我们也有了更深度的思考，我们不止要生成内容，更要生成优质的内容，于是讨论了一个很实用的方法：Loop。不要让模型只生成一次，而是给它一组交付标准：字数、观点匹配、案例密度、是否啰嗦、是否有黑话、开头是否足够有穿透力……低于阈值就重写，再评分，再修改。
这和管理人的逻辑很像：不是说一句“写篇稿子”就结束，而是给标准、验收、打回、再交付。
工作流真正变强的标志，不是“能出结果”，而是它开始知道什么叫合格，并在交付给人之前自己先改几轮。
七、行政财务岗：最好的 AI 工具，可能只有一个按钮
行政同学做的是报销工作流。最初版本很完整：新增报销、报销详情、凭证预览、月度汇总，上传聊天截图或付款凭证后，AI 自动识别金额、用途等信息。功能很多，很全。
但最终现场大家给出的意见是：删。员工不关心后台逻辑，他只想把截图扔进去，自动填写完成就可以了。
所以最后的前端应该极简：上传凭证，OCR 识别文字，再让大模型理解意图，自动填表，员工只确认；管理员在后台看汇总即可。
做内部工具最容易犯的错，是站在开发者视角把功能做得大而全；真正的用户只想：我只要简单一步，你把事情给我办完。
八、销售：我自己先做了一个 AI 驾驶舱
我自己也展示了我们正在使用的销售 CRM，跟大家分享一下我的工作流思路。
我们每天会进很多销售线索。以前销售要等主管安排，还要自己写日报。于是我做了“AI 销售驾驶舱”：自动巡检新客户，识别 48 小时内必须推进的线索，生成“今日必须跟进”；销售在线索表里的任何操作都会自动形成工作留痕；晚上再根据留痕生成日报推送。
目标很简单，就是解决两个问题：不要漏掉重点客户；不用让销售再写没有价值的工作日报。
好的 AI 工作流，不是增加一个系统，而是减少一件人必须亲自做的事。
九、当每个人都开始造工具，公司很快会遇到第二个问题：越来越乱
最后就是技术同学分享的不是某个岗位工具，而是一个给所有内部 APP 提供公共能力的平台。
当设计、剪辑、投放、行政、销售都开始做应用后，大家会反复遇到同样的需求，比如：登录权限、数据存储、OCR、大模型调用、业务数据接口。如果每个应用都重搭一遍，公司很快会出现几十套重复能力。
所以技术同学开始把这些公共能力拆成模块，放到同一个底层平台，让所有应用重复调用。就像大家都在用乐高搭不同的东西，技术做的就是把常用的方块、长条、三角形提前做好。
岗位工作流解决的是“一个人怎么变快”；公共能力平台解决的是“当所有人都变快以后，公司怎么不乱”，这两个每个都很重要。
十、这次会议之后，我更确定：AI 转型不是从“技术部门”开始的
如果只看结果，这次参赛的很多工作流都还只是 1.0。有的功能都没测完，有的界面太复杂，有的甚至得换方向重做。
但我反而觉得这正是最有价值的地方。企业真正开始 AI 化，不是所有人等一个完美系统从天而降，而是业务岗位自己开始问：
我每天到底在重复什么？
我最烦哪一步？ 我为什么必须亲自做？ 我的判断标准能不能说清楚？ 如果把这件事交给一个新人，我会怎么教他？
当这些问题被说清楚，SOP 就出来了；SOP 出来以后，工作流才有可能出来。
而且工作流跑通以后还会继续连接：内容助手生成文案，文案调用素材生成和剪辑；视频回到数据看板，数据进入复盘，再回流到下一轮选题；投放系统根据素材表现决定追加或关停。
最开始，我们是在给每个岗位做“AI 小工具”；再往后，这些小工具会互相调用，最后长成一支真正能协作的 AI 员工团队。
十一、我想把这次内部实践，总结成 7 条原则
1. 从问题出发，不从工具出发。先问“哪件事最浪费时间”，再决定用什么 AI。
2. 先拆 SOP，再做工作流。把经验变成输入、规则、判断和输出。
3. 优先解决高频重复问题。一次性工具再酷，也很难产生持续价值。
4. 不止自动化操作，更要自动化判断。把什么时候做、做到什么程度、什么情况下停止写进去。
5. 前端极简，后台可以复杂。复杂度应该被系统吞掉，而不是转嫁给用户。
6. 让 AI 自检，而不是只生成。把验收标准写进流程，让它自己打回重做。
7. 先允许各岗位小步快跑，再逐步模块化、平台化。先解决问题，再治理资产。
最后：把自己“蒸馏”出来，不会让你变得不重要
此刻请允许我感慨一下，我现在依然很认同：把自己的工作能力抽离出来，本身就是一种更高级的工作能力。
很多人担心，把自己的 SOP 教给 AI，把工作流搭出来，是不是等于把自己替代掉了？我觉得恰恰相反。
当你把重复劳动、固定判断和标准动作从自己身上剥离出去，你才真正腾出了时间，去做新的判断、发现新的需求、创造新的价值。
AI 降本增效只是第一阶段。真正重要的是：当旧工作被自动化之后，人把释放出来的时间用来做什么。
所以我们还会继续做这样的内部分享。不是为了比赛谁做的工具更多，而是让每个人都不断追问：我这个岗位，还有哪件事情，不应该继续由人重复做？
当一个公司里越来越多的人开始问这个问题，AI 转型才真正开始。