企业 AI 场景共创与转型指导
参与企业 AI 场景和数字化转型共创工作坊，围绕场景挖掘、项目评估、方案展示和资源对接，推动 AI 进入企业业务。
查看活动报道 ↗PRACTICE / INSIGHTS / RESULTS
实践、观点与
成果
围绕 AI 如何进入真实组织，持续连接业务、人才与产业，沉淀可复用的方法、公开表达与实践成果。
SELECTED WORK
代表实践与成果
从研究、出版到产业共创，形成一条清晰的工作脉络。
参与编写 AI + 飞书多维表格实战书
参与编写《AI+飞书多维表格从入门到实战》，围绕 AI 字段、自动化工作流、知识库和企业管理场景，讨论工具如何形成业务闭环。
查看出版社页面 ↗人工智能赋能应用型高校研究
围绕精准认定、资助育人体系和成效评估，研究人工智能如何支持应用型高校治理与人才发展。
查看研究页面 ↗人工智能训练师职业资质
公开职业资质记录显示，吴佳文取得人工智能训练师高级工/三级资质，为 AI 人才培养与组织实践提供职业能力基础。
查看公开记录 ↗AI 实战观点表达
参与《对话AI实战派》公开访谈，围绕 AI 工具、个人能力与效率实践进行分享。
查看访谈页面 ↗《第二增长曲线：AI组织化落地》
公开作者简介将吴佳文与这一主题关联，也构成当前 AI 组织化落地方法论的重要表达。
查看作者简介 ↗MY THINKING
我的三条工作判断
从研究、行业活动和 AI 实践中，持续提炼可以用于判断项目和组织问题的工作语言。
AI 的竞争，最终是组织学习能力的竞争
工具会快速普及，真正拉开差距的是：组织能否发现高价值场景，能否把人的判断与 AI 的生成结合起来，能否把有效做法沉淀并复制。
AI 培训必须回到真实任务
学会工具不等于改变工作。培训要以岗位任务为载体，让员工经历任务拆解、流程设计、结果判断和复盘，最后形成团队能复现的工作方式。
AI 项目要同时回答“价值”和“责任”
一个可持续的项目不仅要说明能提效多少，还要说明谁负责、谁审核、数据边界在哪里，以及出现例外时如何处理。
PRACTICE DIRECTIONS
代表性实践方向
围绕不同组织的真实问题，形成从诊断、共创到人才和机制建设的完整路径。
01 / ENTERPRISE
企业 AI 场景共创
从业务痛点、高价值场景和项目价值评估开始，推动 AI 进入真实工作流。
02 / TALENT
产业人才体系建设
围绕岗位能力、人工智能训练师、项目实训和组织内部推广者，建立人才成长路径。
03 / ORGANIZATION
AI 组织能力建设
连接流程重构、知识沉淀、审核机制和结果度量，让有效实践可以复制。
部分项目因客户保密要求不披露名称，公开页面只展示可公开的背景、方法和成果；具体项目以授权范围为准。