一、岗位 AI 化不是”教员工用 ChatGPT”
真正落地是：把岗位的工作流拆开，标出哪些步骤 AI 能干、怎么干、谁来兜底。下面以三个高频岗位为例。
二、客服：从”人均救火”到”AI 起草 + 人审核”
- AI 能干：查物流 / 赔偿政策、起草回复、归纳工单；
- 接什么：知识库（话术 / 政策）+ 订单系统 API（实时状态）；
- Prompt 模板：「你是客服助手。用户问题：{问题}。客户订单：{订单快照}。相关话术：{检索片段}。输出一段可直接发送、友好、不含编造单号的回复。」；
- 兜底：赔偿 / 退款必须人工点确认。
三、运营：从”憋文案”到”AI 出初稿 + 人精修”
- AI 能干：写产品描述、标题、活动文案、数据周报初稿；
- 接什么：产品资料库、历史爆款文案（作为风格样本）；
- Prompt 模板：「基于以下产品参数写 3 版 Listing，风格参照附件爆款，突出 {卖点}，不超过 200 字。」；
- 兜底：事实参数（价格 / 规格）人工核对，避免模型编。
四、销售：从”盲跟”到”AI 筛客 + 起草开发信”
- AI 能干：按画像筛线索、写开发信、总结跟进记录、提醒下一步；
- 接什么：CRM 客户字段、行业话术库；
- Prompt 模板：「根据客户 {行业 / 规模 / 痛点} 写一封不群发感的开发信，附一个具体价值点，结尾给轻量 CTA。」；
- 兜底：最终发送前销售过目，避免语气翻车。
五、通用落地清单
| 步骤 | 动作 |
|---|---|
| 拆流程 | 把岗位每日工作列成清单，标 AI 友好度 |
| 配素材 | 对应知识库 / 系统接口就位 |
| 写模板 | 每个场景给固定 Prompt 骨架 |
| 设兜底 | 明确哪些动作必须人确认 |
| 测一周 | 小范围跑，收集准确率再扩 |
岗位 AI 化的本质是「把老师傅的经验写成模板 + 接上数据」，让新人也能稳定产出。