运营中的AI应用：旅游和酒店集团如何将工时转化为利润
在旅游和酒店业，运营才是客人真正购买的服务。 薪资增长速度超过了营收增速，而服务背后的协调工作很大程度上仍依赖人工。Artefact的人工智能战略总监西德尼·泽德（Sidney Zeder）解释了人工智能在运营中创造价值的具体领域，阐述了收益为何源于重塑整个流程，以及如何将节省下来的时间转化为利润。
从仪表盘到决策：销售团队不需要再多一份报告
销售团队必须针对每个经销商和每个SKU回答两个问题：该经销商是否需要更多产品？如果需要，我可以发多少？第一个问题需要了解该经销商目前还有多少库存，以及预计能卖出多少。 第二个问题则取决于内部限制因素：配额、各发货工厂的库存、托盘装载情况以及生产计划。每天都要针对每个经销商和每个SKU手动交叉核对所有这些信息，这是不可行的。
从点击到推荐：GEO的五大策略
品牌如何通过生成式引擎优化在ChatGPT、谷歌和Perplexity中获得推荐——五种成功进行AI优化的策略。
如何构建判断层：RICS最新洞察报告对测量师的意义
英国皇家特许测量师学会（RICS）于2026年对3,100多名特许测量师进行的调查显示，三分之二的建筑行业专业人士和四分之三的商业地产从业者目前正在使用人工智能，但其中大部分应用仍处于试点阶段。 自2026年3月9日起，RICS关于在测量实践中负责任地使用人工智能的专业标准要求会员和受监管机构，对那些对其工作产生实质性影响的人工智能输出结果，必须运用并记录专业判断。该标准明确了机构必须采取的措施，但对日常具体操作方式的说明较少。.
第3部分——运营模式：大楼内的前沿部署团队
在第1部分中，我们展示了当企业以SaaS模式采购AI时，其采用率为何会停滞在14%水平。在第2部分中，我们梳理了部署层（Deploy、Ground、Adopt、Build）的四大能力，并阐明了为何必须先进行“落地”再进行“训练”。 在第3部分中，我们将介绍确保其落地所需的运营架构：由战略专家和工程师组成的嵌入式小队，缺乏这种架构时会出现何种混乱局面，以及“Chancerygate”事件提供的现实案例佐证。.
第2部分——蓝图：部署、落地、采用、构建
在第1部分中，我们探讨了为何当企业将AI部署视为标准软件采购时，其采用率会停滞在14%的水平。前沿AI的价值正体现在模型与企业data之间的差距中。 在第二部分中，我们将梳理部署层的四个结构性组成部分：部署（治理）、落地（MCP 与业务规则）、采用（在 data 生产环境中进行训练）以及构建（生产代理）。 我们将通过 Bora Brasil 的案例，说明为何“落地”必须始终先于“训练”。.
第1部分——14%陷阱：为何企业AI在签署许可协议后陷入停滞
当企业部署像Claude或ChatGPT这样的前沿AI模型时，每周活跃使用量往往停滞在14%左右，最终仅用于基础的邮件改写，而高摩擦的手动工作却仍未得到解决。 将前沿AI视为传统的SaaS采购模式注定会失败，因为价值并不存在于模型内部——它存在于模型与企业内部的data、权限以及日常工作流程之间的距离之中。 价值由一个简单的算式决定：价值=模型 × 部署 × 层级。如果不弥合这一差距，企业就无法真正具备AI能力，它拥有的仅仅是一份订阅服务。.
Semrush 焦点：在人工智能时代赢得品牌曝光度
随着人工智能改变人们发现和选择品牌的方式，传统的搜索引擎优化（SEO）已不再足够。请通过 Semrush Spotlight 了解有关人工智能搜索、品牌可见性以及企业如何在人工智能时代调整其 SEO 策略的关键见解。.
一个面向智慧城市的三层框架
传感器正常运行，数据仪表盘实时更新，但这座城市却仍无法回答一个简单的问题。那些进展停滞的城市并非缺乏技术，而是缺乏共同的认知，而这种差距所带来的代价正在不断累积。.
