别人怎么做：公开、可验证的企业 AI 案例，区分事实、媒体表述与编辑推断。
瑞典先买后付（BNPL）巨头 Klarna 于 2024 年 2 月与 OpenAI 共建 AI 客服助理，上线一个月承接约 2/3 客户对话、相当于约 700 名全职客服的工作量；但到 2025 年，Klarna 公开承认「纯成本导向」伤了服务质量，重新招募人工坐席。这是「AI 能替代多少」最值得老板警惕的样本。
世界经济论坛（WEF）与麦肯锡评选的「全球灯塔网络」收录了在制造中规模化应用 AI/数字化的标杆工厂。公开案例显示，其在生产效率、交付与质量上常实现 30%–50% 量级的改善，抓手集中在质检、排产与能耗优化。
银行与金融机构普遍将机器学习用于实时交易监测与可疑模式识别，以压降规则型系统的高误报。但监管与风险要求「可解释」与「人工复核」，AI 定位于辅助与排序，高风险冻结/拦截仍需人工终审。
IBM 将 AI（watsonx）用于招聘初筛、员工问答与技能盘点等 HR 场景，强调「人在回路（human-in-the-loop）」：AI 做初筛与推荐，最终决策由 HR 与用人经理做出，并保留可解释与可追溯。
京东物流将 AI（超脑大模型）用于需求预测、智能补货与动态路由。公开资料显示，其在大促期间通过更准的区域需求预测与差异化补货，带动库存周转效率提升 30%–40%，降低滞销与缺货损失。
NEJM AI 等期刊持续发表医疗 AI 研究：AI 在影像分诊、病历摘要等辅助环节表现突出，但强调必须作为医生辅助、保留人工终审，并关注数据偏差与责任边界。
可汗学院（Khan Academy）推出 AI 导师 Khanmigo，基于 GPT-4，定位为「苏格拉底式」引导而非直接给答案，强调培养学生思考；在试点中用于个性化辅导与教师备课辅助，并被多地学区采用。
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