不盲目跟风
先判断业务是否适合做 AI,适合从哪里开始。
AI 落地诊断 / 场景规划 / 试点路径
让 AI 真正进入业务,而不是停留在概念里。
Vegapunk7 帮中小企业把岗位、流程、数据、文档、客服、销售、研发等环节重新梳理成可判断、可验证、可控成本的 AI 落地路径。
很多智能体工具演示很强,但通用能力不等于企业可用能力。Vegapunk7 帮你在采购、培训或开发前看清真实落地差距。
我们解决什么问题
AI 落地失败,往往不是模型能力不够,而是场景选错、流程不清、资料混乱、员工不用、成本失控。
Vegapunk7 关注的不是“AI 能做什么”,而是你的企业现在最适合先用 AI 解决什么问题。
先判断业务是否适合做 AI,适合从哪里开始。
工具不是方案,流程、资料、员工场景和系统边界才决定结果。
中小企业更需要清晰、可落地、能小步试错的实施路径。
在采购、开发或招聘前,先排除无效投入。
常见 AI 服务的落地盲区
很多方案演示时看起来完整,但企业很难提前判断:通用模板是否符合自己的流程,资料质量能不能支撑回答,员工会不会真的使用,功能描述和实际落地效果之间有多大差距。
工具往往能快速搭出问答、流程和智能体,但默认模板不一定符合企业真实岗位、权限、资料结构、审批流程和异常场景。
课程能提升认知和操作能力,但企业学完之后,仍然可能不知道哪个业务最值得先做、预算该怎么控、哪些方向现在不该投入。
如果场景价值、资料治理、权限边界、员工使用方式和验收指标没有定义清楚,系统做得越快,越可能把错误方向做成成本。
我们在投入前检查场景价值、资料基础、流程边界、员工使用阻力、成本和风险,明确先做、暂缓、购买工具、定制开发或不建议投入。
AI 落地诊断流程
诊断不是无边界聊天,而是围绕业务问卷、线上访谈、场景评分、落地路径和交付结论推进,让客户知道付费后会发生什么。
适合哪些企业
尤其适合企业老板、业务负责人、软件公司、硬件设计公司、制造企业、电商团队与传统行业转型团队,用一次诊断先判断方向。
适合预约的人
不适合预约的人
可落地的 AI 场景
我们把场景按“业务价值”和“准备度”放进矩阵里判断,优先选择高频、边界清晰、资料可治理、效果可验证的方向。
服务方式
从一次快速判断,到单场景深度诊断,再到企业级 AI 落地报告和知识库 / 智能体方案设计。
判断企业是否适合做 AI,以及最值得优先关注的 1-3 个方向。
围绕客服、销售、知识库、研发资料、电商运营、售后工单等具体场景分析。
输出落地路径、技术路线、预算区间、周期评估、风险提醒和下一步建议。
明确业务边界、数据范围、权限安全、功能清单和 PoC 验证路径。
服务套餐
价格写“起”,是因为不同企业的业务复杂度、资料基础和交付深度不同。清楚的价格入口可以帮你提前判断预算,也减少无效沟通。
入门判断
199 元起
单点突破
999 元起
系统梳理
2999 元起
方案设计
5000 元起
预约诊断前,你需要准备什么?
为了让诊断更高效,预约前建议先准备基本业务信息。付费诊断不是无限聊天,前置信息越完整,越容易把结论落到具体场景、预算和下一步。
如果资料不足,我们会先给出初步方向,不会在业务不清、资料不足的情况下盲目建议开发。
公司所属行业、人数和主要业务。
当前最想解决的 3 个效率问题。
是否已有客服话术、产品资料、制度文档、销售资料或研发资料。
目前使用的系统,例如 ERP、CRM、飞书、钉钉、企业微信、电商后台等。
是否已有预算范围。
希望先做工具试点,还是准备定制开发。
交付结果
诊断报告会把“先做什么、不做什么、为什么、怎么验证、预算大概多少、风险在哪里”说清楚。
为什么诊断是付费服务?
一次专业诊断需要结合你的业务流程、资料基础、员工使用场景、系统现状、预算和风险边界。目的不是让你马上启动大项目,而是在投入前判断这件事值不值得做。
付费诊断,是为了节省更大的试错成本。
为什么选择 Vegapunk7
在你投入预算之前,先判断这件事值不值得做、应该怎么做、先做到什么程度。
我们不做什么
我们更关注长期有效的 AI 落地,而不是短期概念营销。以下方向,即使看起来容易成交,也不会作为 Vegapunk7 的服务重点。
不把通用知识包装成企业落地方案。
不把演示效果当成真实业务结果。
效果需要结合场景、资料、流程和使用情况验证。
中小企业更适合先做小范围 PoC,再决定是否扩大。
先把边界、数据、权限、验收方式说清楚。
该用现成工具解决,就不制造不必要的系统成本。
一次专业诊断的价值,是在投入前看清方向,而不是把企业推向更大的项目。
适合预约一次诊断的情况
如果你正在评估企业 AI 落地、知识库建设、智能体方案、流程自动化或低成本试点,可以通过邮箱、微信或 WhatsApp 联系。
联系后,我们会先确认三个问题:
如果问题适合继续,我们会发送诊断问卷和服务报价。如果当前阶段不适合做 AI,我们也会直接说明,不建议盲目投入。