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AI Enablement

真正给你的团队减负的 AI 落地

你已经清楚 AI 每周能给团队省下不少时间。难的是把它做对:把你真实的流程梳理清楚、选对工具、把 token 成本控制住、还要合规。我们把行业与流程经验、工具能力和 AI 工程能力放进同一个团队,让你的搭建带来真正的减负,而不是又多一个没人打开的工具。

任何一周可取消。如果没让你惊艳,最后一周退款。不计工时。

  • 已交付 75+ 产品
  • 10+ 年经验
  • No-Bullshit 保证
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为什么内部 AI 会卡住

95% 的企业 GenAI 试点对损益没有可衡量的影响 (MIT, 2025)

技术很少是原因。落地卡住,是因为把错的流程自动化了、没人接管这套在跑的系统,或者成本和合规在后期把它拖死。我们的解药很枯燥,但它管用:

  • 先梳理真实流程。 我们评估 AI 在哪里划算,把表单或规则已经能搞定的步骤排除掉。把错的那一步自动化,正是失败的方式。
  • 先衡量,再扩大。 从第一天就上 KPI 和看板,让「它有没有用?」有一个数字,而不是一个意见。
  • 先把一个工作流上生产,再扩展。 我们带护栏交付一个高价值工作流,证明确实省了,再从那里长大。不搞一次性大爆炸式上线。
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我们提供什么

工作坊与分享

我们到你的团队来(现场或远程),展示 AI 在你的具体场景里到底能做什么。形式从一次分享,到半天的互动工作坊,再到多天的动手实战,必要时由我们网络里的领域专家一起带。结束时你会知道哪些值得自动化、哪些先别碰、以及该怎么起步。

全包式 AI 搭建

我们梳理你的流程,评估哪里自动化最划算,然后把它做进你现有的系统。包含审计、架构、实现、护栏与监控、交接文档,以及可选的维护。你拿到的是跑在你自己技术栈上、能用的搭建,而不是一套幻灯片和一个卡住的试点。

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从审计到交接

每一个全包式项目都走同一条有章法的路径,所以没有东西是稀里糊涂上线的,也不会漏掉任何要紧的环节。

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审计

我们梳理今天这些活到底是怎么干的,以及 AI 在哪里真能帮上忙。

02

打分

按收益和风险给候选场景排序。该排除的,就别自动化。

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架构

选模型、本地还是 API、路由、数据驻留,外加成本预算,全在动手之前定下来。

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实现

做进你现有的系统里,而不是搭一个谁都用不上的平行沙盒。

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护栏

监控、评测和兜底,让错误答案在到达客户之前就被拦住。

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交接

运行手册加上团队赋能。东西归你拥有、由你运行;维护是可选项,不是硬塞进来的。

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每套搭建都自带

成本与效率工程

随手接上去的 AI 很快就会变贵。我们管理 token 和上下文用量,把每个任务路由到真正能搞定它的最便宜模型(语义路由),积极做缓存,并加上兜底。用量增长了,成本依然可控。

合规优先的搭建

当涉及敏感数据或监管时,我们在你自己的环境里运行本地或开源权重模型,把数据留在它该留的地方,并把搭建对齐到你需要遵守的标准(GDPR、欧盟《AI 法案》)。法务问题不再卡住落地。

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合规,已经办妥

对欧盟团队来说,卡点很少是能力问题,而是数据去了哪里、谁能读到。我们从一开始就为此设计,而不是事后补。

  • 欧盟《AI 法案》,已排进日程。 高风险义务自 2026 年 8 月 2 日起适用。我们把你的使用场景对应到它的风险等级,并构建所需的文档、人工监督和日志。
  • 经得起推敲的数据驻留。 美国超大规模云商的欧盟区域不等于驻留:美国 CLOUD Act 依然够得着它。对受监管的数据,我们在你掌控的基础设施上运行开源权重模型。
  • 语义路由。 琐碎的活走便宜模型,敏感的活走本地模型。路由器既压低成本,又把数据留在它必须待的地方。
  • 默认就有审计轨迹。 按请求记录日志,让你能向监管方展示跑了什么、用了什么数据、为什么跑。
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我们对标的工具和标准

工具和规则都由我们带来,省得你在截止日期前临时拼凑。

GDPREU AI Act数据驻留本地模型开源权重模型语义路由token 预算EvalsRAGMonitoring运行手册交接文档
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我们如何让 AI 落地真正见效

  • 一个团队里有三种能力。 行业与流程经验、工具能力和 AI 工程能力,三者合一。多数供应商只带其中一种,其余靠猜,于是就把错的那一步自动化了。
  • 要真价值,不要表演。 我们梳理你真实的流程,只在划算的地方做自动化。如果一个手工步骤或一段简单脚本比 AI 更好,我们会直说,哪怕这让项目缩小。
  • 在你的基础设施上。 你的云、你的数据、你的工具。我们用你已有的东西,而不是逼你推倒重来,因此不会被我们或某个供应商锁定。
  • 可上生产,不是试点。 每一套搭建都带护栏、监控和运行手册,并向你的团队做交接。永远到不了生产的试点是最常见的失败方式,我们就是冲着避开它来做的。
  • 做知识转移,不做依赖。 我们一边做一边帮你的团队长本事,并把所做的东西写成文档。目标是你自己拥有并运行这套搭建,而不是永远挂在我们电话上。

「这个别自动化」这句实话,要说多少次?

经常。

我们宁可直接排除一个流程,也不愿交付一套买了没人用的摆设。

// 实证

用案例说话,而不是承诺

客户怎么说

LinkedIn

一位同事把我引荐给了 Wavect,从一开始我就对 Wavect 聚焦服务的方式印象深刻:他们把 web3 开发、编程与教育结合起来,为这个正在全球形成中的社区贡献了独特的价值主张。我们都看到了它持续成长以及在各个领域被广泛采用所带来的好处。

Kevin 作为 CEO 和创始人,从一开始就非常迅速且容易联系。他始终展现出乐于支持的意愿和高度的同理心,能够理解客户的需求以及他自己可以如何贡献。他还会根据客户所处的阶段和预算,非常灵活地调整项目的处理方式。

Wavect 是一个极佳的选择,可以拥有一支高度合格的外部团队,他们投入的程度就像是内部团队的一部分。他们不仅提供区块链开发、DApp、智能合约等服务,还提供项目管理服务,将复杂 web3 项目的各个方面整合在一起。此外,他们在教育服务方面也非常出色。

在短短几个月的合作中,Kevin 已成为 Polibit 非常有价值的顾问,我们打算继续扩大 Wavect 对 Polibit 的服务范围。我们对他们的专业能力与经验充满信心。

Gabriela Mena Co-Founder & CEO, Polibit
LinkedIn

Kevin 是我所认识的对智能合约最了解的人!他乐于公开与所有人分享他的知识,并战略性地在 Web3 领域建立自己的思想领导力。我有幸成为他播客的嘉宾,非常喜欢他采访人的方式以及他为他人创造价值的态度!如果我有任何区块链项目要落地,Kevin 是我合作的第一选择。🚀

Krystian Koronowski Founder, CaptureFlow
LinkedIn

与 Kevin 共事真的是一种乐趣。他对理解挑战充满好奇,同时在寻找最佳解决方案时极具内在驱动力。除了他无可争议的 IT 能力之外,他坦诚而令人放下戒备的开放心态带来了非常具有启发性的关系。我特别欣赏的是他对人的谦逊态度。Kevin 是一位高度值得推荐的软件工程师,也是一位带来真正影响力的好人。

Stefan Pirchmoser 品牌管理负责人

独立平台评分:5.0/5(Clutch) 查看评价

常见问题

关于在公司内部落地 AI 的实话

通过一条消息即可结束任何一周。无通知期、无离场访谈、无附加条款。我们按周开票,你最多承诺当前一周。
合同里就是这么写的:告诉我们,我们会退还那一周的费用。无需问询、无需争议账单、无需升级电话。唯一规则:退款适用于最近一周。
因为工时是错误的衡量标准。如果我们以计费工时为优化目标,就不是在为你的成果优化。我们的协议更简单:每一周,我们都赢得下一周。如果做不到,你不付款。我们可以投入零小时或六十小时。重要的是你是否被惊艳。
我们和操盘手合作,不和买彩票的人合作。如果某个要求需要打破物理定律、法律或第三方系统,我们会明说,谈不拢就走人。这个保证是双向的:你可以任何一周解雇我们,我们也可以解雇自己。
AI 开发是为你的客户构建 AI 产品(Agent、agentic SaaS、LLM 应用)。AI Enablement 讲的是你自己的团队:工作坊、内部流程自动化,以及搭在你基础设施上的 AI 工具。买家不同,目标不同。很多客户最后两样都做。
我们从你的流程出发,而不是一套通用幻灯片。一次活动可以讲 AI 在你这个行业能做什么、不能做什么,prompt 与上下文基础,自动化某个具体工作流,评估工具,或者合规与成本。需要时我们会从网络里请一位领域专家加入,结束时你会拿到一份具体的下一步清单。
能。我们在你的技术栈里干活:你的云(AWS、GCP、Azure 或自托管)、你的 CRM、你的 ERP、你的内部工具,通过它们的 API 对接。我们不会要求你把一切都迁到我们的系统上。如果某个工具确实干不了这活,我们会直说,但默认是去贴合你已经在用的东西。
往往可以。对敏感场景,我们在你自己的环境里运行开源权重或本地模型,让数据始终不离开,把数据留在它必须留的地方,并把搭建对齐到 GDPR 和欧盟《AI 法案》。合规问题通常是有解的,只是要从一开始就设计进去,而不是事后再补。
可能适用。该法案监管的是部署者,不只是构建者,而高风险义务自 2026 年 8 月 2 日起适用。多数内部生产力用途属于有限或最低风险,但像招聘、绩效评估或决定能否获得关键服务这类用途,可能属于高风险,并带有文档、人工监督和日志方面的义务。我们会提前把每个使用场景对应到它的风险等级,只构建该等级所要求的东西,让你既不暴露在风险下,也不会为用不上的合规过度投入。
我们是按这个来设计的。每个任务的 token 与上下文预算、语义路由(让琐碎的活走便宜模型,只有难的才用贵的)、缓存和兜底。我们在动手之前就估算预期的运行成本,免得账单在第二个月吓到你。
我们会直说。审计的一部分就是做排除。如果一个流程用规则引擎、表单或保留人工更合适,那就是我们的建议,哪怕这意味着我们的活更少。把错的那一步自动化,正是 AI 项目悄悄失败的方式。
归你。我们交付文档和运行手册,并带着你的团队跑一遍运维。如果你想让我们继续监控、调优或扩展,我们以可选的 retainer 形式提供,但那是你的选择,不是我们埋进去的依赖。
不必。多数客户先从一次工作坊或一次短审计开始,看清真正的机会在哪,再由此决定。这是在把预算投进开发之前,低风险地搞清楚什么值得做的办法。

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长期关系,而非快速收益。

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