Module 01
统一 RAG 搜索入口
员工问“客户 X 上次反馈过什么”，AI 跨 Slack + Salesforce + 邮件 + 工单一次回答 + 附原文链接。
每月省回 15,000 工时——一家出海 SaaS 公司的内部 AI 入口
这家客户是一家做数据平台与云原生工具的出海 SaaS 服务商，员工从 250 人扩张到 2000+，服务 4000+ 企业客户。规模扩张带来的最大痛点不是技术，是“员工找不到东西”——知识散落在 Slack、CRM、Confluence、文档、设计稿 20+ 工具里。这一阶段他们用 AI 原生搜索彻底替代了传统企业搜索 + Confluence 知识门户。
- 每月省工时
- 15K+
- 员工活跃率
- 70%
- 工单调查
- −5–10min
- 信息分散
- −80%
全员合计
日常使用占比
技支单耗时减少
官方评估解决比例
Stage 03 · 系统 AI 重构
在 4 阶段路线图上的位置
入口工具AI 原生组织
01 · The customer
客户画像
一家深圳本地的出海 SaaS 服务商，主营数据平台 + 云原生工具，员工 250 → 2000+，服务全球 4000+ 企业客户。多 region 部署，团队跨亚太、欧美、中东。
02 · The challenge
公司从 250 长到 2000，知识也散到 20+ 工具里
公司高速扩张期，每招进一个新员工就多一份信息混乱。客户合同在 Salesforce，技术文档在 Confluence，团队讨论在 Slack，设计稿在 Figma，OKR 在 Notion，工单在 Jira，财务在 NetSuite，HR 在 Workday——20+ 工具，每个都有内置搜索，但全公司没有一个“统一的搜索入口”。
技术支持团队最先崩溃：每接到一个客户工单，要在 5-8 个工具里翻历史，人均每单调查时间 30+ 分钟。新员工入职第一个月有 70% 时间花在“找东西”。
- 信息散落在 20+ SaaS 工具里，每个工具的搜索都是局部最优；
- 技术支持团队人均每天 4+ 小时用于跨工具找历史记录；
- 新员工 onboarding 周期 4–6 周，大部分时间在“问别人”；
- 传统企业搜索（如 Coveo / Elastic）+ Confluence 试过，但 AI 时代之前的搜索体验已经过时。
03 · What we built
把 20+ 工具的内容索引到一个 AI 原生入口
用 AI 原生 RAG（检索增强生成）作为底层，把 Slack、Salesforce、Confluence、Jira、Notion、Figma 等所有工具的内容统一索引、向量化、按权限隔离。员工在一个搜索框里问任何问题，AI 跨所有工具回答 + 给出原始来源链接。
Module 02
AI 助手 Answers
对常见问题（如“请假流程”、“某 API 的限速”）AI 直接给答案，不用员工再翻文档。
Module 03
Go Links 短链
go/onboarding、go/q3-okr 这类内部短链由 AI 自动维护，HR / OKR / 项目文档变化时短链自动追踪到最新版本。
Module 04
Announcements 公告引擎
公司公告按员工角色 + 部门 + 项目自动精准推送——不再“@all 信息泛滥”。
Module 05
技支工单 AI 辅助
每接到一个工单，AI 自动在所有历史记录里找“过去最相似的 3 个工单”及其解决方案。
04 · The result
每月省 15,000+ 工时，“信息分散”问题解决八成
新平台上线 6 个月后，全员活跃使用率 70%（远高于多数内部 SaaS 工具）。技术支持团队每个工单调查时间减少 5-10 分钟，按工单量折算全公司每月省 15,000+ 工时。“信息分散”问题官方评估解决 80%。新员工 onboarding 周期从 4-6 周压到 2-3 周——因为他们可以直接问 AI，不再“打扰前辈”。
- 每月省工时
- 15K+
- 员工活跃率
- 70%
- 信息分散
- −80%
- 新员工上手
- −50%
Indirect benefits · 间接收益
- 技术支持团队对“信息可达性”的满意度 +13 个百分点。
- 新员工不再依赖“问前辈”来上手，老员工被打扰的时间显著减少。
- 公司管理层开始按数据洞察驱动决策——任何问题都能 3 秒拿到全公司视角的回答。
- 传统企业搜索 SaaS 订阅 + Confluence 部分功能可以下线，年化节省 6–7 位数订阅费（具体数字未公开）。
05· What we’d commit to
如果你想跑这条路 · 我们会怎么开始Lighthouse cases describe a destination. This is how temax would actually engage.
这是 Stage 03 阶段一个企业能跑到的位置。下面是我们承接同类项目时的具体路径——什么时候开始、对什么签字、会拒哪些诉求。
We begin · 我们怎么开始
如果你的公司从 200 长到 2000、信息散落在 20+ SaaS 工具里——我们会先 3 周做权限模型 + 数据骨架的诊断，再决定第一批接哪 5–8 个工具。“一上来接 20+ 工具”是失败模式。
We measure · 我们对什么负责
签的是“员工活跃率”“每月节省工时”“新员工 onboarding 周期”——以及最实在的“能下线多少个原有 SaaS 工具”的年化订阅金额。
Risk we’d flag · 风险与边界
最大的风险不是技术，是权限混乱——一不小心员工就能搜到他不该看的合同 / HR / 财务数据。我们会把“权限模型与审计链路”作为第一阶段的硬交付物，才考虑接入实际工具。
典型 scope：年度合伙 · 组织变革
聊一下你的场景06 · Next step
这位客户的下一步Where this customer goes next.
每个 Stage 01 客户都不止于此。下面是这家公司在路线图上的下一站， 也是 AI 原生组织进化的下一格。
Stage 04 · AI 原生组织
把 AI 写进招聘标准与新员工 onboarding 流程
搜索入口跑稳定后，公司开始把“AI 协作能力”写进招聘评估标准——任何新岗位都默认“员工 + AI”协作。新员工 onboarding 第一周就配 AI 助手，不再以“能问到人”为前提设计培训。
预估年度合伙 · 组织变革
看完整 RoadmapAnother case
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