从看懂 AI，到把 AI 用进真实业务

区分症状、影响、可能原因和未知信息，避免解决错问题。

找清使用、影响、结果责任、关键提供与批准角色。

建立有周期、有来源、证据质量清楚的当前状态基线。

把对象、场景、影响、范围和约束收敛成清楚的问题定义。

先定义业务应该变成什么状态，再讨论具体解决路径。

判断问题带来的价值是否值得继续投入时间、成本和资源。

比较手工、配置、购买和自建等路径，避免默认从造系统开始。

检查数据、权限、依赖和风险是否支持方案真正落地。

明确先做什么、不做什么、依赖什么，以及怎样开始交付。

用最小证明验证最大未知，而不是提前建设完整系统。

定义真实用户、场景、证据、护栏和停止条件。

区分方案、数据、流程和使用摩擦问题，决定下一轮怎么改。

把当前基线和试点结果放在一起，做继续、调整或停止的判断。

识别信任、使用摩擦、培训和激励等真实采用阻力。

明确长期负责人、支持、反馈和版本责任，让方案进入日常工作。

整合问题、价值、方案、试点、证据和采用计划，形成完整解决方案包。