企业 AI 场景，
不是越多越值得先做。

先收集候选流程，而不是先选工具

从团队每天重复发生的工作开始：资料查找、信息整理、内容准备、客户响应、方案初稿、审核检查或交付协作。每个候选流程先写清起点、终点、参与角色、当前卡点和现有人工做法。工具名称可以后置，业务问题不能后置。

用五个维度给场景排序

1. 业务价值：它是否影响交付速度、一致性、响应质量、资料复用或重复劳动？先写清问题，不预设效果数据。
2. 发生频率：任务是否持续出现，能否在试点期内获得足够的真实使用反馈？
3. 可控范围：能否限定在一条流程、一个小团队和清晰的起止范围内，并在需要时安全回到原流程？
4. 资料与权限：是否有已授权、可解释的资料样本？哪些资料不能进入试点，是否已经明确？
5. 责任与验证：谁实际使用、谁审核、谁决定扩展或暂停？能否在一个约定周期里观察到真实反馈？

第一个试点的优先特征

通常是高频、重复、知识密集但不承担高风险最终决策的任务；有明确业务负责人；团队愿意拿真实样本共同制作；输出可以经过人工复核；即使暂停也不会中断核心业务。比如，把散落资料整理成可检索的内部输入、把固定格式的初稿准备交给 AI、或为内容发布前建立可复用的审核清单。

这些情况不适合抢跑

• 资料来源、客户授权或可见范围不清楚。
• 流程本身没有负责人，或每次做法都完全不同。
• 任务涉及价格、合同、关键经营决策或客户承诺，却没有人工复核节点。
• 一开始就要求跨部门、跨系统全面替换，无法定义可回退的小范围。

这不代表它们永远不能做 AI，而是应先补资料治理、流程责任和风险边界，再进入试点。

选定后，如何启动

为首个场景建立一张简短场景卡：业务问题、范围、负责人、允许使用的资料、人工审核点、观察周期、一个可复盘的信号，以及暂停条件。随后用真实任务跑一轮，而不是只演示一次生成效果。启动前可继续使用 企业 AI 试点检查清单 补齐前提。