数字化与 AI 转型 • 设计策略
运用数字化与 AI，创造 实质的业务成效。
数字化与 AI 为每一家机构带来新的可能。更难的部分，是判断它们在哪里能带来真正的改变，以及围绕它们还需要改变什么，才能让这份改变持续下去。
Lab Delight 协助团队找出值得投入的机会，把合适的人带进讨论，并建立足够的实证，让决策可以更有把握地往前推进。
你目前走到哪一步？
人人都在 AI 上快速前进。
你知道它真正重要的地方在哪里吗？
工具更多了。各种能力愈来愈容易取得。
实验更多了。做出一个看起来很有潜力的东西，从未如此容易。
压力也更大了。管理层被期待拿出进展，并保持竞争力。
但更多的 AI，并不自动等于更多的进展。真正的优势，在于知道它在哪里真的帮得上忙。
一个实用的起点
转型始于理解，
而非技术。
在决定技术该做什么之前，我们先理解什么需要改善、谁会受到影响、目前的工作如何进行，以及技术实际上能贡献什么。
业务
我们究竟想改善什么？
从对机构真正重要的成果、阻力或机会开始。当 AI 改善了值得改善的事，它才有用。
点选各个视角，探索这个机会。
动手开发之前
「我们做得出来吗？」
这只是其中一个问题。更有用的问题，往往出现在它之前。
技术
技术可行性很重要，但它不是决策的全部。
一个方案可以在技术上完全可行，却仍然是错误的投资、错误的流程，或对机构而言错误的体验。
技术只是决策的一部分。
Lab Delight 协助把业务、人、工作流程、实证与技术，带进同一场对话。
Lab Delight 如何协助
你需要什么，才能往前一步？
你不需要先知道自己该选哪项服务。从你正在面对的处境开始就好。
015 个工作天
转型澄清检视
在投入更多之前，先弄清楚什么值得探索。
我们检视业务处境、目前的工作方式、各方观点与关键假设，建立一个更清晰的起点。
你会带走
聊聊这个处境 ↗
- 更清晰的问题定义
- 关键假设与风险
- 初步的机会方向
- 关于什么值得进一步探究的建议
从验证到落地
原型让你在真实情境中验证一个想法。
从原型学到的东西，会形塑落地计划：方案如何融入工作流程、什么需要改变、需要谁参与，以及机构必须提供什么支持。
做原型的目的，是为了学习。它让机构在落地变得难以更改之前，先掌握更好的信息。
转型策略
把决策与机构真正改变的方式连起来。
Lab Delight 专注于转型的策略，协助团队理解什么该改变、为什么重要，以及机构如何在更清晰的基础上往前走。
LAB DELIGHT 转型层理解 → 对齐 → 设计 → 验证 → 学习
我们与你的内部技术团队及落地伙伴并肩合作，让所有人对正在推动的转型有更清晰的共同视野。
实务中的采用
采用需要的不只是培训。
培训帮助人们理解一个工具。持久的采用还取决于：新的工作方式在职务、流程、领导环境，以及人们每天要做的决定里，说不说得通。
不只是培训采用
理解人们需要理解，新的工作方式为什么重要。
当改变的理由清楚，并且连结到人们本来就在意的工作时，采用就会变得容易。
共享的决策基础
好的决策，需要一个落脚的地方。
重要的项目知识很快就散落在研究、访谈、工作坊、原型、邮件与技术讨论之间。我们把关键的部分收拢起来，让机构看得见自己知道什么、决定了什么，以及还有什么悬而未决。
决策基础把重要的事放在同一个地方。
共享的事实来源目前焦点我们实际观察到什么？
从问题开始
数字化或 AI 能在你的机构里，带来什么样的实质改变？
你不需要有一个定义完整的使用场景。告诉我们你想改善什么，我们可以从那里开始。