把 AI 想法，变成团队可以作出的决定。

先选一个值得验证的试点。

当多个 AI 想法需要排序、已有原型的业务价值还不明确，或实施前需要了解准备条件时，可以从评估开始。提供当前任务、使用人员和希望改善的问题；已有原型与流程文档也可帮助讨论。先明确问题，再决定需要多少技术投入。

从四组问题看准备情况。

评估同时关注业务结果、可用资料、技术环境与决策人员，判断一个有限范围的试点能否提供有用依据。

• 业务：谁使用结果，当前流程投入多少人力，什么改善值得继续投入。
• 数据：有哪些资料，谁负责维护，怎样更新，哪些人员可以访问。
• 系统：现有应用和账号、需要接入的接口、访问限制与预计用量。
• 组织：业务负责人、技术联系人、结果审核者，以及数据使用和变更的批准人。

把机会和前置依赖分开列清。

按预期价值、资料可用程度和实施投入比较候选场景。数据处理、使用地区等问题，由客户或相应专业负责人进一步确认。选择能回答关键问题的小范围试点，同时记录外部依赖与未定选项，避免把有吸引力的想法直接当作已经具备实施条件的项目。

形成路线图，也说明估算依据。

可讨论的输出包括场景优先级、准备情况与依赖清单、试点范围，以及资源和交付路径建议。成本或工作量估算需要列出假设、缺少的输入和可能变化的因素。路线图标明建议负责人和进入下一阶段前的决策项；具体时间在范围确认后安排。

先审阅建议，再确定实施范围。

客户核对试点是否对应真实任务、所需资料是否可以提供，以及谁负责评估结果。双方约定试点应产生什么证据，哪些发现会触发调整。评估后可以进入架构设计、继续准备资料，或缩小试点；本阶段以可审阅的建议与决策记录为完成依据，下一阶段另行定范围。