当前，各行业企业均迫切希望融入 AI 领域，分析工程行业也不例外。AI 为分析工程带来的机遇真实且令人振奋，例如提升数据处理效率、优化业务决策等，但企业若想充分把握这些机遇，不能盲目跟风，而应基于自身 AI 成熟度，以审慎、务实的方式搭建流程架构，逐步推进 AI 在分析工程中的落地应用。
AI 成熟度等级是衡量企业 AI 应用复杂程度的简洁且清晰的框架，主要分为三个层级，不同层级对应不同的 AI 能力与应用场景。Level 1 为辅助智能（自动化），聚焦于重复性任务与工作流的基础自动化，常见案例包括固定回复式聊天机器人、网站爬虫以及内部搜索工具等，这类 AI 应用无需复杂的自主决策能力，仅需按照预设规则完成特定操作，帮助企业减少基础人工工作量。Level 2 是增强智能（引导式分析），在该层级，企业需向 AI 明确分析方法、模型及分析对象，AI 则负责完成后续的具体分析工作，例如广告竞价算法会依据企业设定的竞价策略与目标受众，自动调整出价；内容摘要生成工具能按照指定的摘要维度与长度，提炼文本核心信息，此类应用显著提升了特定分析任务的效率与准确性。Level 3 为自主智能（自学习 AI），这是当前 AI 成熟度的较高层级，AI 可自主选择分析方法、挖掘数据规律并提出建议，典型案例有自动驾驶汽车，能根据实时路况自主规划路线、规避风险；自主股票交易机器人可通过分析市场数据趋势，自动完成交易决策，不过达到这一层级需要企业具备充足的资源、技术储备与人才支撑。
如今，市场上存在一股 “追求 Level 3” 的压力，许多企业盲目将 Level 3 作为目标，但实际上，企业能否达到这一层级，很大程度上取决于自身的资源储备、资产规模、核心能力、知识体系以及人才团队。Adobe 的调研数据显示，目前仅有 12% 的企业拥有能体现明确投资回报率（ROI）的可用 AI 解决方案，多数企业的 AI 项目仍处于试点阶段，在评估效果、扩大应用规模等方面面临诸多挑战。不少团队难以确定 AI 在工作流中的合理融入点，即便明确了应用场景，也常因缺乏内部定制 AI 工具的能力，或难以找到可靠的外部解决方案，导致项目停滞。因此，对企业而言，更优的策略是从符合自身实际情况的层级起步，即便从 Level 1 开始，也能通过逐步积累经验，为后续 AI 成熟度提升奠定基础。
在分析工程领域，尤其是为电商或 SaaS 产品构建分析体系时，有两个常见流程非常适合作为提升 AI 成熟度的切入点，分别是 AI 在知识管理与新员工入职培训中的应用，以及 AI 在质量保证（QA）与审计自动化中的应用。
在 AI 用于知识管理与新员工入职培训方面，文档记录是跟踪复杂系统的关键工具。依据流程框架，解决方案设计参考文档（SDR）需详细记录五个关键步骤，包括记录预期成果、跟踪需定期检查的关键数据收集情况、记录第三方技术相关方的数据需求历史、详细说明所有应用与界面的数据层，以及借助图表、层级结构和需求说明详细描述工程架构。基于这些文档工作，企业可分层级引入 AI。处于 Level 1 时，企业可运用内部 AI 聊天机器人实现文档检索自动化，若暂无内部聊天机器人，可采用无痕模式或先对文档进行脱敏处理，再将 SDR、QA 手册、命名规则及实施标准等专有文档输入外部聊天机器人；在项目成功发布后，还可将项目笔记、实施计划等内容输入 AI，丰富文档库。通过向 AI 提问 “若想采用与 Y 相同的逻辑，实施 X 的最佳方法是什么”“跟踪采购情况需要收集哪些数据”“这个新产品页面缺少哪些标签” 等问题，员工能减少浏览文档和咨询同事的时间，新员工也可自主获取所需答案，企业积累的隐性知识得以规模化传播。不过，这种方式的有效性依赖于文档的及时更新与维护，且只有通过培训让员工养成使用习惯，才能实现规模化应用。当 Level 1 应用效果良好，企业可向 Level 2 升级，将聊天机器人与内部技术系统直接对接，实现 “自动化的自动化”；而 Level 3 的发展方向是构建具备前瞻性的 AI 系统，使其能主动识别文档或流程中的不一致之处，并提出改进建议，只是目前达到这一层级的企业较少，多数企业仍处于探索阶段。
在 AI 用于 QA 与审计自动化方面，定期审计数据收集方法是流程框架中的最佳实践之一，审计工作通常由 QA 团队或专用审计工具（如 ObservePoint，一款功能丰富且高度可定制的工具，可构建复杂审计流程）完成，即便使用审计工具，仍可通过引入 AI 进一步提升效率。在 Level 1 阶段，企业可利用 AI 聊天机器人实现审计流程中重复性技术任务的自动化，例如在使用 ObservePoint 等机器人审计工具构建审计流程时，向 AI 咨询 “‘下一步’按钮的 CSS 选择器是什么”“编写自动同意所有 Cookie 的自定义代码” 等技术问题，从而降低对技术支持的依赖，加快问题排查与解决速度，提升使用复杂技术工具的便捷性。需要注意的是，若企业未使用机器人爬虫进行数据审计，而是依赖 QA 团队，则可从 QA 流程中的常见步骤入手引入自动化，遵循 “从小处着手，逐步推进” 的原则，在积累一定经验后再扩大应用范围。进入 Level 2 阶段，企业可探索将聊天机器人与审计工具直接集成，减少人工输入指令的步骤；Level 3 则追求让自动化系统具备更强的主动性，能自主发现审计流程中的优化空间并提出解决方案，不过企业需在熟练掌握 Level 2 应用后，再考虑向 Level 3 迈进。
值得注意的是，并非所有流程都适合引入 AI 自动化，例如与第三方技术相关方的协作，目前仍需以人类为主导。虽然 AI 可用于协助准备供应商会议资料、总结合同内容或起草集成方案大纲，但建立和维护合作关系所必需的沟通、协商与信任构建等工作，现阶段仍依赖人类完成，不宜过度依赖 AI。
对企业而言，即便没有定制 AI 开发的预算，也可从现有工具（如基础 AI 聊天机器人）入手，结合规范的流程，逐步推进 AI 在分析工程中的应用。建议企业从 Level 1 或 Level 2 起步，让团队逐步适应 AI 工具的使用，在实践中观察 AI 在节省时间、提升一致性等方面的实际效果，进而明确后续在更先进 AI 工具上的投资方向。企业在 AI 应用过程中，最大的挑战往往是确定自身对 AI 的实际需求，一旦明确需求并建立起基础应用模式，再逐步提升 AI 成熟度，就能让 AI 驱动的分析工程流程更加顺畅高效，为企业创造更大价值。
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