亚马逊云科技生成式 AI 解决方案架构师,长期深耕 AI/ML、GenAI 与 Agentic AI 在企业中的工程化落地,陪伴客户从场景梳理、平台搭建、方案设计到运行治理走完全程。现为 Amazon Quick 中国市场及产品经理,负责 Amazon Quick 在中国内地及香港市场的方案落地及市场拓展。擅长帮企业构建 AI Native 新工作范式,落成能稳定复用、成功可控、守得住边界的真实业务产出,帮客户走出一条既安全合规、又能持续产生价值的智能体之路。

亚马逊云科技生成式 AI 解决方案架构师,长期深耕 AI/ML、GenAI 与 Agentic AI 在企业中的工程化落地,陪伴客户从场景梳理、平台搭建、方案设计到运行治理走完全程。现为 Amazon Quick 中国市场及产品经理,负责 Amazon Quick 在中国内地及香港市场的方案落地及市场拓展。擅长帮企业构建 AI Native 新工作范式,落成能稳定复用、成功可控、守得住边界的真实业务产出,帮客户走出一条既安全合规、又能持续产生价值的智能体之路。
你的团队可能已经在用 AI 了:有人用它写邮件,有人用它查资料,个人确实快了一些。但到了年底复盘,你很难说清楚 AI 给团队省了多少时间、改变了哪些流程。每个人的用法都不一样,好用的提示词和做法留在个人电脑里,换个人就要从头摸索;核心业务数据也不敢放心交给 AI。
亚马逊内部同样遇到过这些问题。这次分享以亚马逊部门案例如何先把数据理顺,再把企业知识和 AI 接起来,最后让 AI 在云端常驻、按计划自己完成重复工作,把个人的好做法沉淀成整个团队都能复用的能力。你会看到每个案例原来怎么做、现在怎么做、人在哪一步把关,以及最后省下的时间。
分享也会结合 Amazon Quick 这条产品线十年的演进,说明一家企业从数据就绪、AI 就绪到 AI 原生,每一步该做什么、容易踩哪些坑,帮助你回去就能挑出第一件值得交给 AI 的事。
演讲大纲
1. 问题:个人用上了 AI,团队为什么还看不到效果
2. 亚马逊内部怎样用 AI 提效
3.亚马逊 37 万员工提效方案
4. 带走一份可以马上开始的行动清单
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