FIELD NOTES

把 AI 落地，拆成可以检查的工作。

这里记录面向企业共建的实践方法：如何准备知识、定义评测、连接系统和判断上线条件。内容是工程指南，不是客户成果或效果承诺。

从两份基础清单开始

用业务指标、身份权限、质量评测、异常接管和运行成本检查试点，形成明确的发布与回滚决策。

先梳理权威来源、权限、知识负责人和标准答案，减少资料越多、回答越不可靠的问题。

建议让业务、IT 与数据负责人一起阅读，并把暂时无法回答的问题整理成诊断输入。

选择真实任务，把指南中的输入、角色、指标和异常路径对应到当前工作，而不是一次规划整个企业的所有 AI 能力。

没有基线、没有接口权限或找不到权威文档都是重要结论。先记录依赖，再决定如何补齐，不让假设进入验收承诺。

为缺口分配负责人、证据和下一动作；在试点结束时回到同一张清单，判断继续、修正还是停止。