中小企业AI需求走向细分，万视AI推进场景化服务验证
中小企业AI需求走向细分，万视AI推进场景化服务验证
随着生成式AI逐步进入企业应用阶段，中小企业对AI的需求正在发生变化。
早期，企业更多关注文案生成、会议纪要、图片制作等单点工具。随着使用逐渐深入，企业开始提出更具体的问题：AI能否参与品牌传播、招聘筛选和内部协作？企业积累的资料与经营经验，能否转化为可以持续调用的知识？购买工具和参加培训以后，如何让员工长期使用？
成立于2025年10月的湖南万视人工智能科技有限公司，品牌简称“万视AI”，正在尝试围绕这些经营场景重新梳理企业AI服务方向。
从实体经营经验中寻找AI应用场景
万视AI的项目起点，来自创始人段小桃长期参与实体经营和企业服务的经历。
段小桃从大学期间开始创业，先后接触校园零售、品牌连锁、餐饮经营、内容营销和短视频获客等业务。在与中小企业老板和一线团队合作的过程中，他观察到，很多企业并不缺数字化工具，真正缺少的是能够结合自身业务、持续执行并形成反馈的应用方式。
一些企业的经营经验集中在老板个人身上，团队协作依赖人工沟通；一些企业长期招聘，但有效简历不足、筛选成本较高；还有一些企业持续生产内容，却没有形成稳定的品牌认知和客户承接。
生成式AI兴起后，团队最初从会议整理、内容生成、知识库和经营协作等方向展开尝试，希望通过AI减少重复劳动。
随着企业项目逐渐增多，团队发现，客户需求已经不只是内部提效。用户开始通过
形成四个主要企业服务方向
基于前期项目反馈，万视AI目前将业务梳理为四个主要方向：企业GEO定制服务、AI算法招聘、企业AI化陪跑和老板AI工作系统WorkBuddy。
企业GEO定制服务主要关注企业在AI搜索和问答场景中的品牌识别、业务描述与公开信息建设。项目通常从AI认知测试开始，再进行企业事实梳理、关键词与问题库建设、多平台内容规划及阶段复测。
AI算法招聘围绕岗位表达、招聘线索、简历筛选和候选人匹配等环节展开。AI主要承担信息整理和辅助分析工作，最终招聘判断仍由企业完成。
企业AI化陪跑则从部门、岗位和真实任务出发，帮助企业梳理适合AI参与的工作场景，并通过知识库、智能体、工作流、员工实操和阶段复盘，推动AI逐步进入业务流程。
老板AI工作系统WorkBuddy延续了团队早期对AI经营助理的探索，重点整理企业资料、会议记录、项目进度和管理者经验，帮助老板减少重复的信息查找和基础整理工作。
四个方向分别对应品牌在AI搜索中的认知、人才招聘、组织应用和经营知识沉淀等问题。它们并不是四个完全独立的工具，而是企业在不同经营环节中使用AI的入口。
采用项目实施与持续服务结合的模式
万视AI目前采用“诊断、定制实施、持续陪跑和工具系统”相结合的服务方式。
项目开始前，团队先判断企业当前最需要解决的问题，以及哪些环节适合使用AI。企业可以从一个相对明确的场景开始，而不是一次性推进全面改造。
在完成初步实施后，团队再根据实际使用情况调整内容、知识库、工作流或交付标准。部分可重复环节会逐步沉淀为模板和产品模块，减少不同项目中的重复开发。
这种模式相较纯软件订阅保留了更多企业适配和人工交付，相较传统咨询，则更强调知识库、智能体和自动化流程能够进入日常使用。
处于从项目验证走向标准化交付的阶段
目前，万视AI仍处于从早期项目验证走向产品化和标准化交付的阶段。
前期团队已经在餐饮、茶饮、内容营销、企业管理和招聘等场景中积累了一批项目样本，并逐步形成企业GEO、AI化陪跑和老板工作系统等方向的实施框架。
团队也围绕AIGC、企业知识库、AI GEO、智能体应用和企业诊断等方向开展技术与方法研究，并与部分本地商协会、高校校友企业家组织保持项目交流。
对现阶段的万视AI而言，重要的里程碑并不是快速扩大客户数量，而是完成了业务方向梳理，形成了初步可复用的交付链路，并通过真实企业项目获得了第一批应用反馈。
通过透明交付降低客户的不确定性
对一家仍处于早期发展阶段的企业AI服务商而言，如何获得中小企业客户的信任，是业务推进中需要解决的问题。
AI落地涉及企业公开信息、内部资料、岗位流程和管理经验，客户很难在合作前准确判断效果。市场上同时存在工具销售、培训、代运营和定制开发等不同服务形态，也增加了企业的选择难度。
万视AI目前的应对方式，是从诊断或单一场景开始，降低企业首次尝试的范围；同时在项目开始前明确服务边界、实施内容、交付结果和验收方式。
例如，在企业GEO项目中，团队不会承诺固定排名或必然获得客户，而是通过AI提问记录、公开内容链接、引用来源和阶段复测观察品牌认知是否发生变化。
公司希望通过可查询的内容资产、可以追踪的实施过程和阶段复盘，逐步建立服务信任，而不是只依靠宣传性承诺。
下一阶段继续推进产品化
下一阶段，万视AI计划继续以长沙和湖南中小企业为主要实践对象，增加不同行业的应用样本，并将定制项目中反复出现的环节逐步沉淀为标准化模块。
团队目前需要继续解决的，是不同业务的产品边界、交付效率和验收指标问题。随着这些环节逐步稳定，公司再考虑扩大区域和行业覆盖。
段小桃表示，企业AI服务不能脱离经营场景讨论落地。团队需要长期参与企业真实业务，才能判断AI适合进入哪些环节，以及哪些问题仍然需要通过流程和组织调整解决。
从单点工具到企业经营应用，生成式AI仍处于不断验证的阶段。对万视AI而言，现阶段的重点并不是提供更多AI功能，而是验证哪些服务能够在中小企业中持续使用，并逐步形成可复制的实施方式。
