AI不只会回答，更能协同完成工作｜广州凯恒集团开展AI技能专题培训

当AI从“给出一段答案”，走向读取材料、调用工具、执行任务、检查结果，它正在成为企业员工身边越来越重要的工作助手。

7月24日，广州凯恒集团内部举办AI技能专题培训。集团各部门首批试点人员参与培训，共同学习AI的能力边界、典型应用场景及安全使用规范。培训由广州凯恒云科技总经理、大模型架构师蔡君贤主讲，围绕“AI不只会回答，它已经开始完成工作”这一主题，结合办公、代码、科研、图片和视频等场景，帮助大家建立对AI能力与风险的系统认识。

培训从一组AI生成图片的互动辨识开始。现场展示的图片均由AI生成，仅凭观感已经很难作出可靠判断。这一环节也提醒大家：面对AI内容，不能只看“像不像真的”，更要回到来源、生成记录与事实核验。

AI的价值也不再停留于聊天框里的“一问一答”。当目标、材料、工具和验收标准被说清楚后，它可以围绕一项任务持续执行。

从“回答问题”到“完成任务”，变化主要体现在三个方面：

• 先明确目标和交付要求，再制定执行步骤
• 在授权范围内调用材料和工具，并留下可检查的过程
• 对照验收标准检查结果，必要时修正后再交付

因此，评价AI不能只看“答得好不好”，还要看过程是否可检查、成果是否可验收、责任边界是否清楚。

结合实际工作需要，培训介绍了多类AI工具的应用方式与边界。

在日常办公中，AI可以先帮忙把生产日报、销售汇总表、会议记录等资料梳理一遍，把关键数据、异常变化和待跟进事项提出来，形成一份供人工复核的简报草稿。这样，同事们不用把大量时间花在重复搬运和初步整理上，可以把精力更多放在判断口径、确认责任和推进沟通上。

在代码相关工作中，AI可以在授权的项目环境中协助理解代码结构、修改文件、运行命令和测试，并根据测试结果继续修正。例如，为离线质量分析脚本增加单位校验、完善数据处理逻辑或生成测试记录，让代码修改从“给出建议”走向“可运行、可检查的改动”。但代码是否符合业务逻辑、统计方法和安全要求，仍需专业人员审核。首批试点仅用于离线分析和辅助开发，不直接连接PLC、DCS等生产控制系统。

研发相关工作中，AI可以作为资料整理助手，帮助检索论文、专利和标准，提炼实验条件、材料体系和不同结论之间的差异。它适合帮助研发人员更快看见线索和问题，但不能代替原文核验、实验验证、知识产权判断和研发决策。

在图片和视频内容制作上，AI可以根据已经审批过的信息，先生成应用示意图、培训插图、展会视觉或SOP培训样片的初稿，方便团队讨论方向、快速迭代。但画面做得逼真，并不代表内容就真实准确。涉及产品性能、安全操作、商标版权的内容，仍然必须经过专业审核。

现场交流气氛热烈。来自研发、销售等不同领域和部门的同事结合自身岗位，分享已经接触或计划尝试的AI应用场景，并讨论实际使用中需要关注的准确性、权限和审核问题。这场跨部门交流让培训内容从工具介绍进一步落到了真实工作，也说明AI的应用需要结合不同岗位的任务特点寻找合适切入点。

培训强调，大模型更像一个“认知引擎”，而不是能够独立承担责任的完整员工。只有将数据、工具、权限、流程、验收标准和人工监督连接起来，模型能力才可能转化为可靠的工作成果。

因此，在把任务交给AI之前，需要先回答几个问题：

• 交付目标是否清晰？
• 输入材料是否已经数字化并获准使用？
• 任务是否重复、结果是否容易验证？
• 如果出现错误，是否能够及时发现并撤回？
• AI可以访问哪些文件、调用哪些工具、执行到哪一步？

对于首次尝试，宜优先选择数字化、重复、可验证、可逆的任务，例如会议纪要整理、制度比对、Excel数据清洗、报表生成、文献检索和培训插图制作等。生产闭环控制、安全联锁和最终合规判断等高风险事项，则不应交由AI自主完成。

AI越深入工作流程，越要重视数据安全。

交流环节中，有参会同事提出：在AI处理敏感业务信息时，如何避免信息通过外部平台传输而产生泄露风险？

针对这一问题，蔡君贤介绍，模型本地部署可以减少数据向第三方云端传输的环节，是处理特定敏感数据时可以评估的一种技术路径。同时，在数据交给AI处理前，还应在符合公司制度和业务授权的前提下进行脱敏，去除客户身份、合同信息、核心配方、未公开工艺参数等敏感内容。通过脱敏与经批准的本地处理环境相结合，可以进一步降低信息泄露风险。

需要注意的是，脱敏和模型本地部署并不等于可以放松管理。本地模型同样需要做好设备安全、账号权限、文件访问、日志留存和结果审核。核心配方、客户身份与合同、未公开工艺参数、源代码与API密钥、事故调查材料等高敏感信息，禁止进入个人账号、消费级或未经批准的通用云端AI工具。

原则很清楚：公开或经批准的数据，按授权使用；内部数据，只能在企业批准的环境中处理；不能确认是否合规时，禁止上传。

此次培训不仅展示了AI技术的发展和应用，也进一步明确了集团使用AI的基本方法：从一个后果可控、成果可验收的小任务开始，在实践中逐步建立清晰的数据边界、权限机制、审核流程和责任体系。

作为立足高分子材料制造领域的传统制造企业，广州凯恒集团长期深耕实体产业和制造场景，也始终关注数字化、智能化工具在企业管理和业务协同中的实际价值。此次AI技能培训，正是集团主动拥抱时代发展浪潮、推动员工提升数字化能力的一次具体实践。

AI可以帮助我们扩大信息处理范围、提高重复性工作的效率，也能在办公协同、资料整理、数据分析和创意产出等方面提供新的工作思路。但事实核验、高风险判断和最终责任始终要由人来承担。未来，集团将继续在安全、合规、可控的前提下探索AI应用，让新技术真正服务于工作质量、组织效率和业务发展。