窄门学社 企业 AI 陪跑计划

窄门 AI 陪跑营

用一年时间,
让 AI 进入日常经营。

从餐饮企业的真实问题出发,
把方法做进流程,把经验留给团队。

餐饮 AI 蓝图:以 AI 轮廓连接供应链、研发、厨房、前厅与经营分析的餐饮工作场景
从真实场景出发,让团队持续用起来。
12个月

长线陪跑

6次

全年集中共创

3人

企业项目组

3–5个

优先场景目标

学会工具之后,
还有一段路要走。

课堂上,可以学会工具和用法。回到企业,还要把 AI 嵌进原有流程,带着团队养成习惯,知道如何判断输出、检验效果。

窄门学社把餐饮业务方法与 AI 实操放在一起,用一年时间,陪企业把真实业务问题做成能运行、能衡量、能复制的成果。

01

知道先做什么

识别高频、有价值的业务问题,形成场景机会地图,明确先后顺序。

02

让团队用起来

把工具嵌入岗位、流程和验收标准,由三人项目组持续推进。

03

把变化说清楚

记录时间、成本、质量和使用情况,对照起点复盘实际结果。

共同搭建,
回到企业持续实践。

全年 6 次集中共创,在窄门学社课堂带着电脑和真实业务资料现场操作;两次之间,通过线上辅导继续推进。

一个企业,三种角色。

方向、业务与执行,缺一环都容易卡住。

01 / 方向与资源

决策赞助人

明确方向,协调资源与跨部门事项,参与首场、阶段评审与结营。

02 / 场景与标准

业务负责人

定义业务场景和验收标准,推动部门在实际工作中使用。

03 / 搭建与推进

AI 执行人

负责搭建、测试、记录与内部培训,承担每周推进任务。

五个阶段,把想法逐步放进日常。

入营前:AI 成熟度测评 · 团队访谈 · 场景确认

  1. M1

    战略与选题

    业务流程地图
    场景优先级排序
    90 天路线图

  2. M3

    底座与原型

    知识库搭建
    数据结构设计
    首个可演示原型

  3. M5

    试点与优化

    真实数据测试
    人机复核 SOP
    场景进入试用

  4. M8

    规模化复制

    跨岗位推广
    采用率追踪
    复制机制建立

  5. M11

    ROI 与 Demo

    成果验收
    投入产出复盘
    案例路演

共创之间,项目继续向前。

项目看板持续记录目标、任务、负责人、时间、证据与风险;阶段评审查看真实成果,结合每月开放诊所、异步答疑与同伴共学,推进尚未解决的问题。

一年后,
给企业留下什么。

围绕 3–5 个优先场景推进,目标是至少落地 2 个可持续使用的工作流,让成果可使用、可交接、可复盘。

01

AI 成熟度基线

明确战略、团队、流程和数据的起点。

02

场景机会地图

哪些值得先做,哪些暂缓,理由是什么。

03

90 天路线图

把目标拆成任务、负责人和验收标准。

04

知识与数据清单

区分可用、需清洗和禁止上传的资料。

05

3–5 个场景档案

记录目标、流程、工具、复核、指标与负责人。

06

2 个已跑通工作流

真实团队持续使用,有运行记录可查。

07

SOP 与培训包

留下操作步骤,让同事能接手、能复制。

08

ROI 复盘报告

看清节省与改善,判断下一步投入方向。

让每一步,
都有依据。

以真实数据、真实人员、真实流程和使用记录作为验收依据。

先记录起点,再观察使用,
最后复盘变化。
01

参与

人员出勤、任务完成、评审参与

每月

02

采用

活跃使用人数、调用频次、工作流使用次数

每月

03

效率

节省工时、出报 / 出图 / 出内容周期

上线前后

04

质量

错误率、人工退回率、问答命中率

上线前后

05

经营

有效线索、到店转化、报损、培训成本

按场景选择

06

组织

内部 AI 种子用户数、SOP 覆盖率

季度

经营结果与场景选择、数据质量、团队投入和持续执行有关;陪跑不承诺固定收入。

从每天反复遇到的
问题开始。

优先选择高频、可衡量、可获得数据、低风险、可复制的任务。结合企业需求选题,具体应用场景以实际安排为准。

餐饮 AI 蓝图中的研发与菜单局部,用于营销场景示意

01 / 营销增长

让内容准备有方法

内容策划、短视频脚本、物料多版本生成、评论洞察。

观察:内容周期、单条成本、有效线索与到店转化。

餐饮 AI 蓝图中的厨房与出品局部,用于门店运营场景示意

02 / 门店运营

让日常问题有处可查

巡店问题归类、店长日报、排班辅助、异常跟进。

观察:管理耗时、问题处理时长、重复问题率。

餐饮 AI 蓝图中的经营驾驶舱局部,用于经营分析场景示意

03 / 经营分析

让报表进入经营讨论

日报与月报自动化、菜品结构、门店异常、复盘问答。

观察:出报时间、错误率、管理使用频次。

餐饮 AI 蓝图中的前厅与服务局部,用于人才培训场景示意

04 / 人才培训

让岗位经验留给团队

岗位手册、考试题、带教助手、问答知识库。

观察:新人上岗时间、问答命中率、培训成本。

餐饮 AI 蓝图中的供应链生产局部,用于供应链场景示意

05 / 供应链

让备货与采购有据可循

需求预测辅助、采购异常、供应商资料归纳。

观察:缺货率、报损、异常识别时长。

先选一个
值得做的问题。

有基线数据,资料合法可控,错误风险低,也能从一个岗位逐步扩展。

图示取自陪跑营餐饮 AI 蓝图,用于说明应用方向。

带着问题来,
也为改变留出时间。

适合加入

  • 决策人认可 AI,愿意参与里程碑评审。
  • 至少有一个高频、可衡量、可获得数据的真实问题。
  • 固定三人项目组,每周投入时间推进任务。
  • 愿意先验证小场景,再逐步复制。

不建议加入

  • 只有老板有兴趣,没有固定执行人。
  • 期待购买开箱即用的万能系统。
  • 不愿梳理流程和数据。
  • 要求承诺具体收入结果。

参加之前,
先了解这些。

必须上过基础课才能参加吗?

不必须。三人团队通过入营评审即可。

会不会只讲最新工具?

不会。只有能推动企业当前项目的工具才会进入陪跑。

老师会到企业吗?

标准服务以集中共创为主;如需现场诊断可单独约定。

能保证产生多少收入吗?

不保证固定收入;用真实证据衡量效率、质量和经营变化。

服务范围

定制开发、系统集成、长期代运营、软件订阅及第三方工具费用不在标准服务内,另行确认。