从真实任务找到问题
先还原一项工作由谁发起、需要哪些资料、经过哪些岗位、最后形成什么结果。把等待、返工、重复录入和工具缺口放回具体环节，避免只围绕一个抽象的“上 AI”目标讨论。
- 梳理岗位、任务、资料与业务规则之间的关系
- 把模糊诉求整理成可讨论的问题和场景
- 明确影响范围、使用条件与优先处理的卡点
比较价值，也算清投入
结合业务规则、现有数据和使用环境比较不同方向。既看业务价值，也考虑开发、对接、持续运行和人员使用的成本，让投入优先级有具体依据。
- 核对可行性所依赖的数据、权限与流程条件
- 比较现有软件、自动化和 AI 应用的适配程度
- 建立成本与价值的分析口径，识别高潜力场景
用演示与评测尽早验证
选择典型任务制作 Demo 或原型，让业务方看到实际输入、处理过程和输出。把结果质量、稳定性与使用价值放到同一组样例里检查，再决定是否深化。
- 选定具有代表性的业务样例
- 明确评价指标、测试方法与验收标准
- 记录偏差和反馈，调整范围与实现方向
把方案接到后续交付
把验证结果整理为范围、计划、阶段成果与验收安排。推进过程中衔接测试、业务反馈和调整记录，使每一阶段的投入与成果能够对应。
- 组织需求、范围和阶段任务
- 跟踪计划、成本与质量问题
- 将业务验收和使用反馈纳入项目推进
围绕项目形成的成果
- 业务问题与场景梳理
- 方向与投入分析
- 方案、原型与评测设计
- 阶段交付及验收安排