摘要
本文分享了一家全球消费电子巨头如何利用 Dify.AI 平台打破业务与技术壁垒，实现生成式 AI 的全面落地。通过低代码工作流与分层赋能策略，企业大幅提升了运营效率与用户满意度，真正践行了 AI 民主化。
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Dify.AI 如何赋能这家“驱动世界”的全球科技巨头
这家全球消费电子巨头以重塑用户充电与智能设备交互方式而闻名。其庞大的产品线已服务全球超 1 亿用户。为保持竞争优势，公司深刻认识到生成式 AI（genAI）的变革潜力，正借助 Dify.AI 将 AI 技术无缝融入日常运营。
弥合业务与技术的鸿沟
公司在 AI 落地过程中面临显著挑战。业内常将此形容为“左墙”与“右墙”的割裂。
“左墙”代表业务场景。非技术人员能敏锐发现运营痛点，并寻求 genAI 解决方案，但缺乏开发能力。而“右墙”代表技术领域。AI 专家虽深谙 genAI 能力，却因对业务需求了解有限，难以快速匹配合适工具。这种脱节导致跨部门协作耗时费力、资源消耗大。
Dify.AI 成为弥合这一鸿沟的关键工具。它简化了 AI 应用开发流程，促进了高效跨部门协作，显著提升了全公司的生产力。
AI 驱动的运营提效
“第一次看到非技术同事在 Dify.AI 上搭建复杂的营销工作流时，我惊掉了下巴。”AI 平台与服务负责人回忆道。
公司的 AI 融合是全方位的，覆盖全员，且自下而上推进。员工主要分为三类：
新手用户
该群体包括新员工、应届毕业生，甚至极少接触 AI 的高管。借助 Dify.AI 的低代码平台，他们可直接调用主流模型与百余款轻量级 AI 应用，快速上手。AI 负责人指出：“我团队里的应届生，入职仅一个月就能熟练区分不同模型差异，甚至能指导资深业务人员，针对特定任务该选用 Claude 3 还是 AWS Bedrock 上的其他模型。”为支持此类用户，公司搭建了 LLM 应用市场，集成 Bedrock 上的 Claude 系列等模型，并联合模型厂商开展线下演示。这些应用专为新手打造，帮助他们直接探索并上手大语言模型。
专家用户
该群体主要由产品经理和 MarTech 专家组成，他们频繁使用高级 AI 工具。依托 Dify.AI，他们可独立开发定制化方案，无需依赖技术团队。例如，许多团队现在更倾向使用 Dify.AI 进行多语言翻译，因其支持个性化调优。负责人解释道：“Dify.AI 让产品经理能搭建多语言翻译 Agent，使内容自动适配特定场景的语气与句式。”专家用户在 Dify.AI 的 LLMOps 框架内开发了许多创新应用，有效带动了个人与团队的生产力。
开发者
开发者是公司中占比最大的群体。过去，他们常为搭建 LangChain 知识库、注册 API 等常规任务“重复造轮子”。负责人坦言：“业务人员常说‘我不懂技术，找个人搞大模型吧’。但找到的开发者往往也缺乏 LLM 经验，这是普遍难题。”Dify.AI 将最新 AI 技术（从推理端点到检索管道）整合至统一的可视化界面，有效解决了这些问题。负责人补充道：“我们将所有 LLM 工具链迁移至 Dify.AI，并采用组件化、低代码工作流，大幅提升了工程师的开发效率。”
“这位开发者不再需要产品经理提供方案，完全可以独立解决问题。”
—— AI 平台与服务负责人
Dify.AI 的赋能效果立竿见影。以一名此前毫无 LLM 开发经验的工程师为例。他在参加了一场 Dify.AI 技术会后，回到繁重的日常工作中（负责系统调优、故障排查与深夜写代码）。借助 Dify.AI，他仅用两天便独立设计并开发出一款客服 Chatbot。他无需产品经理协助定义用户故事、设计交互或排期。负责人分享道：“该员工如今积极性极高，主动将高频系统搜索词注册为工具，并持续优化平台内的增长工具。”
落地真实业务场景
仅经过一个月的试运行，公司内部便已上线超 200 款 AI 应用，其中 60 多款处于活跃使用状态。最受欢迎的应用调用量近万次，充分验证了平台的即时价值。
Dify.AI 在 Voice of Customer (VoC) 系统中的效果尤为显著。过去，产品经理需手动抓取并分析全球各市场智能设备的海量用户评价。如今，依托 Dify.AI 应用，单任务分析耗时从 8 小时缩短至 3 小时。产品经理得以将精力集中于提升产品的 Net Promoter Score (NPS)——这一衡量用户满意度的核心指标。
公司现通过 AWS Bedrock 模型驱动复杂的 Dify.AI 工作流，编排具备不同职能的 AI Agent（如翻译专家、标注工程师、大数据分析师与 QA 工程师）。结合爬虫工具，这些工作流自动完成评价数据的清洗、分析与分类，大幅降低人工成本。系统月处理量达 5 万条用户评价，是传统人工流程（月处理 1.5 万条）的三倍多。负责人强调：“产品经理不再被繁琐的数据处理占用大量时间，能将更多精力投入到提升 NPS 中。”
负责人进一步解释：“借助 Dify.AI，我们可将用户旅程拆解为更细粒度的子任务，并精准定位需优化的体验节点。例如，‘收货’是一个用户旅程，核心动作是‘拆包’，而理想体验则是包装完好、精致且无损。”
过去完全依赖人工的环节，如今已全链路自动化。负责人补充道：“Dify.AI 工作流让我们能更精准、大规模地采集数据，从而沉淀出更深刻的客户洞察。”
迈向真正的 AI 民主化
“AI 已成为公司的核心竞争优势，而这仅仅是个开始。”AI 平台与服务负责人指出。
公司 AI 融合的成功，印证了自下而上策略的威力。它赋能全员——从非技术人员到开发者——利用 AI 优化工作。这一转变也重塑了人才招募策略。公司如今更看重潜力而非特定技能栈，致力于发掘具备强实践能力与创新思维的候选人。负责人坦言：“AI 领域技术迭代极快，开发能力因人而异。只要员工具备上述特质，无需过度纠结其具体技术栈或过往工程经验，依然能产出卓越成果。”
展望未来，公司将继续扩大 AI 应用范围，持续推高运营效率。“智能化已成为关键竞争壁垒，未来我们将……”