企业第一次做 AI 试点，怎样选任务？

第一步：把任务说成一件能观察的事

“提高效率”还不够具体。可以改成：销售每周从已有客户记录整理一份跟进清单，由主管检查遗漏和下一步安排。说明谁提供材料、谁操作、输出给谁，以及多久发生一次。

这是方法示例，并非已交付客户成果。试点应使用获准材料，先排除不适合用于外部工具的信息。

第二步：用五个条件筛选

条件	开始前应回答的问题
发生频率	是否反复发生，值得投入时间整理方法？
输入条件	材料是否找得到、能使用，内容是否足够清楚？
输出标准	谁能判断结果，怎样识别遗漏与错误？
试错范围	出错能否被发现并由人工接管，会影响哪些人？
实施条件	能否先独立试用，还是一开始就依赖很多系统与权限？

条件差的任务可以先整理资料或流程，暂缓接入 AI。重要但难以验收的任务，也不一定适合做第一个试点。

第三步：先记当前做法，再比较新做法

选择一组能代表实际工作的样本，记录人工做法的耗时、遗漏、返工和最终质量。试用 AI 后，把资料准备、结果检查与修改时间一并计入，使用相同口径比较。

除正常样本外，加入资料缺失、信息冲突、重复记录和无法作答的情况。演示顺利只说明这一次运行成功；能否进入日常使用，还要看异常处理和业务人员的判断。

第四步：写清继续、调整或停止的条件

• 达到约定质量，而且检查与维护投入可以接受：讨论扩大试用。
• 有价值但资料或标准不清：先补齐条件，再试。
• 错误难以发现、成本超过收益或业务人员无法接管：停止这项试点，重新选题。

一份可直接使用的选题提纲

1. 任务名称、实际使用者与结果确认人。
2. 当前输入、操作步骤、输出与发生频率。
3. 当前耗时、返工和质量记录。
4. 获准使用的正常与异常样本。
5. 本次只尝试的范围与明确排除的动作。
6. 验收方式、人工接管条件及回看时间。

更完整的准备项见企业 AI 试点准备清单。选择讲师或顾问时，可以请对方用这份提纲说明如何推进，并查看其实际参与和项目阶段。

实践背景与适用边界

这份方法结合本站公开的品牌咨询企业 AI 转型项目和创始人 IP 工作流前期咨询整理。两项工作的阶段不同；本文的方法建议不代表这些项目已达到某一经营效果。