不是卖软件，是交付员工。数字 AI 员工的培养与上岗全流程：每个环节有交付物、有验收标准。
通过访谈和现场观察，弄清业务的真实运转方式，找出"适合 AI 做、做了有人用、效果可衡量"的场景。不做拍脑袋的 AI 清单，只挖有证据支撑的场景。
把模糊的"我们也想用 AI"翻译成明确的方案：场景描述、技术选型、预期 ROI、工作量粗估。与业务方和 IT 团队共创，方案出来就有共识。
用 1–3 周完成岗前培养与真实业务试用，锁定可行方向。第一位数字 AI 员工免费试用——工作成果看得见、指标可量化，再决定是否继续。不达标也是交付物：排除了一条弯路。
Agent 开发、系统对接、数据接入、权限与安全配置，在客户的真实业务环境里上线。上线只是开始，配套培训让业务方真正用起来。
跟踪使用数据和业务指标，效果不好时做四分类归因：数据问题、流程问题、模型问题还是环境问题——对症下药，持续调优。
把跑通的业务逻辑、提示词库、流程配置、操作手册沉淀为客户自有资产（不含 AI 内核代码）。交付结束，客户拿着资产能自己迭代。
| 维度 | 传统咨询/外包 | 数生纪元 FDE |
|---|---|---|
| 交付物 | PPT 报告 / 黑盒系统 | 可运行的系统 + 可自迭代的资产 |
| 验证方式 | 结项评审 | 1–3 周上岗试用，成果说话，第一位免费 |
| 工程师位置 | 远程需求转译 | 扎进业务一线（Forward Deployed） |
| 效果不佳时 | 扯皮扯责任 | 四分类归因（数据/流程/模型/环境）对症修 |
| 交付结束 | 客户依赖供应商 | 资产沉淀，客户能自主迭代 |