当AI进入制造企业，第一步该从哪里开始？在11月3日举行的“AI实战训练营·制造业专场”上，慧工智能学院副院长王宇翔结合企业实践，分享了自己的思路：
实践思路
“先从熟悉的岗位和高频工作入手，让AI参与重复、规则清晰的任务；人则把时间留给现场判断、问题处理和责任决策。”
11月3日，广州新穗商AI+大学堂系列活动举办“AI实战训练营·制造业专场”，主题为“两业融合·AI赋能”。课程从AI本质认知、AI工作台实操延伸到“三合一实操与协同链拼图”和成果汇报。参训学员围绕文件处理、质量审查和个人助理等任务开展练习。
活动由广州市工商联指导，广州市制造业协会、广州市促进民营经济发展中心联合主办，江苏慧工智能科技有限公司和广州市魅可信信息科技有限公司承办，MFG集团支持。
开班仪式上，广州市工商联秘书长唐燕萍致辞，向企业参训骨干和授课老师表示欢迎。她指出，不少制造企业有转型意愿，但实际推进中仍面临“不会转、不敢转、转不好”等难点。她希望学员立足真实业务，通过实操掌握AI工具在岗位中的应用方法。
王老师建议，筛选AI应用场景时，可以先看三点：是否属于自己的岗位，是否经常重复，是否有相对明确的流程和标准。对账、报表整理、信息传递等常见任务，如果每天都要做、做法相对稳定，就适合作为尝试起点。
王老师引导学员逐项梳理一天的工作，区分哪些偏重复处理，哪些需要到现场沟通、分析情况、作出判断并承担责任。前一类任务可以尝试让AI协助处理；后一类工作仍需要人发挥专业经验。
课堂交流现场
课堂上的文件处理练习从具体流程入手：先说明文件所在位置、分类规则和命名要求，再让AI整理文件清单；检查结果后，确认是否执行后续操作。王老师提醒，AI完成任务不等于工作结束，仍要核对文件名称和处理结果。核对AI的处理结果，有助于确认流程是否可靠；在此基础上，还可以把有效的规则和经验整理下来，供后续复用。
课堂实操现场
重复任务能否稳定交给AI，关键不只是提示语怎么写，还要把业务规则讲清楚。王老师建议，使用者要在实际工作中持续纠正AI，把适用的标准、判断依据和常见问题记录下来，再整理成可复用的技能或工作方法。AI的输出经过核对、反馈和修订，才能逐渐贴近岗位需要。
质量审查练习展示了这一点。学员尝试让AI分析质量问题及改进措施。王老师指出，如果把问题简单归因于操作人员疏忽，就难以支撑有效改善；还要结合具体事实和管理要求，进一步辨析问题原因，检查措施是否对应根因。涉及专业判断时，还需要引入合适的质量专业知识和企业自身的标准、案例，再由人审核结果。
这也让“AI能做什么”与“企业掌握什么经验”联系起来：只有流程、标准和专业判断依据清晰可用，AI才有条件协助处理更贴近业务的问题。个人使用中形成的有效方法，也可以经过整理，成为团队能够共同调用的经验。
课程后半段，王老师演示了个人助理的搭建思路：通过持续提供工作资料、个人要求和反馈，让助理逐步了解使用者的习惯；也可以把文章或视频交给AI评估、整理内容，再将有价值的信息归档。现场学员尝试配置和调整助理，过程中也遇到了连接和设置问题。王老师借此强调，AI应用需要在真实使用中检验，并根据结果继续修正。
不过，个人效率提升还不等于组织已经完成AI应用。对于企业，还需要梳理业务流程、建立知识和标准，并明确使用边界与审核责任。王老师提出，企业应为员工使用AI建立相应的规则和保障，让员工清楚哪些内容可以交由AI处理、哪些结果必须复核、谁来承担最终判断。
活动合影
从制造业数字化到AI应用，慧工智能持续关注如何把业务经验、流程标准和专业知识转化为可复用的能力。训练营中的文件整理、质量审查和个人助理练习，都回到了同一个问题：岗位上有哪些任务适合交给AI，哪些判断仍需由人负责。对企业而言，应用能否持续，还要看流程、知识和审核要求能否跟上。
▌ 关于慧工智能 ▌
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慧工智能本着“智能体（Agent）驱动高效中国制造”的使命，聚焦服务民族工业企业的智能化改造与数字化转型，以IPS生产体系为根基、以慧工智能学院人才培育为内核，构建三大核心服务：数字智能体（INA）、精益数智咨询（iNSITE）、智能硬件与产线（INDX），为企业提供三位一体的综合解决方案，目前累计已成功服务电力电气、装备、新能源、电子等重点工业行业超过3000家客户。
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