业务问题
哪个真实问题正在影响决策、行动或交付？
90 天企业 AI 试点
用一个真实工作流验证 AI 是否值得继续
试点不是先采购一套大平台，而是在明确负责人、数据、人工确认与价值指标后，交付最小闭环并接受真实反馈。
试点开始之前
五个问题答不清楚，先不进入开发
使用者与负责人
谁使用、谁确认、谁对结果负责？
工作流程
没有它会中断哪条流程，人工确认在哪里？
数据与企业资料
有哪些可靠来源、权限与敏感边界？
业务价值
行为如何改变，结果与下一次判断如何回流？
试点执行节奏
90 天分阶段交付与复盘
阶段 1｜问题与企业资料
确认业务问题、范围、负责人、数据来源、权限、人工确认与基线。
阶段 2｜最小闭环
构建最小端到端切片，保留来源、状态、错误停止与人工覆写。
阶段 3｜真实使用
让目标使用者在真实约束下操作，记录失败、绕行、判断与结果。
阶段 4｜价值评审
根据证据决定扩展、调整、维持人工方案或停止。
人工确认
AI 建议之后，必须知道谁来确认
AI 可以研究、比较、建议、起草与提醒；正式技术承诺、性能、精度、认证、交期、价格、法律结论与重大经营决策必须由授权人员确认。
- 来源与置信度可见
- 不确定事实明确标记
- 允许停止、覆写与安全重跑
- 人工决定与真实结果回流
AI 价值复盘
用真实结果决定下一步，而不是用演示代替价值
评审至少区分工作流采用、判断质量、交付结果与治理可靠性。输出存在、模型可运行或页面好看，都不等于业务闭环完成。
- 使用者是否真的采用
- 判断是否更快、更稳或更可解释
- 行动与结果是否可追溯
- 风险、权限与回滚是否受控
合作边界
具体范围与费用，在业务诊断后确认
试点范围、费用、交付方式与双方责任，以业务诊断及双方确认的正式方案与协议为准。