AI 规划
确定 AI 投入的优先顺序
当各部门都在尝试 AI，却难以决定下一笔预算投向哪里时，先把选择依据理清。我们从实际任务、数据条件和团队限制出发，比较预期价值、可行性、成本与风险，选出适合验证的试点，并安排接下来 90 天的推进顺序。
先解决什么问题
工具演示看起来都有用，但回到业务现场，输入资料不完整、审核工作增加、负责人不明确，实验就容易停在原地。需要回答的不是“还能试什么”，而是“哪件事值得先做，凭什么，以及怎样知道它有没有用”。
你会获得什么
- 工作流与任务清单，标明频率、输入资料、现有耗时和限制。
- 按价值、可行性、成本与风险排序的机会，附上取舍理由。
- 一个优先试点的设计说明，列出负责人、前提条件与验收标准。
- 90 天路线图，明确阶段目标、决策节点和需要补齐的条件。
以下为假设情境，并非客户案例。
交付示例
假设一个营销团队同时想改进周报、市场研究和活动简报。我们会比较任务频率、资料是否齐全以及审核负担，形成一张机会排序表，再为最适合先验证的一项工作写出试点说明，而不是直接采购三套工具。
如何判断是否有效
先记录任务耗时、发生频率、返工情况和当前质量要求，再为试点设定可检验的目标。规划阶段的成果是决策依据清楚、负责人明确；实际节省多少时间，要在试点运行后比较，不能仅凭估算下结论。
合作流程
- 01
看清现状
梳理任务怎样完成、资料从哪里来，以及哪些步骤必须由人判断。
- 02
比较并取舍
用一致的标准评估机会，讨论成本、审核负担和暂缓的理由。
- 03
形成行动方案
确定优先试点和 90 天路线图，并在决策评审中核对前提与责任。
需要你提供什么
- 当前最重要的业务目标及相关任务样本。
- 现有工具、数据访问限制与可用的基准数据。
- 一位能协调业务判断和内部资源的负责人。
参考依据
NIST 提供贯穿 AI 设计、使用和评估的自愿性风险管理框架。我们据此在机会排序时考虑数据、审核与责任；这不代表 NIST 认证或背书。 NIST · AI Risk Management Framework
常见问题
还没有明确的 AI 用例，可以开始吗？
可以。这项服务就是从业务问题和真实任务中寻找机会。你需要明确想改善的业务方向，并提供有代表性的样本，不必先选定模型。
路线图会推荐具体工具吗？
会根据数据限制、使用频率和预算说明工具选择的理由。工具只是方案的一部分，许可费用、使用成本与维护责任也会纳入判断。
讨论你想优先解决的业务问题
具体范围、时间安排、所需权限和交付语言以书面报价为准。所列价格均为美元，未含适用税费；提交咨询不构成购买承诺。