先判断问题是否值得解决
适合优先投入的场景通常能够减少高频重复工作、缩短信息获取时间，或改善关键业务环节的一致性。
如果问题本身缺少明确使用者和业务结果，即使模型效果出色也很难形成持续价值。
高频任务更容易形成反馈
任务发生频率越高，越容易在较短周期内收集真实反馈，判断 AI 是否改善了工作方式。
确认可用数据和系统入口
知识资料、业务数据和系统接口决定了 AI 可以理解什么、执行什么。试点前需要确认数据质量、权限和更新方式。
把风险限制在可控范围
第一个场景不宜直接承担不可逆的高风险决策。优先选择结果可核验、错误可回退、人员可介入的任务。
- 输出能够被人员快速检查
- 操作范围和数据权限明确
- 失败时可以回到原有流程
- 试点结果具备清晰验收标准