企业做 AI，先从一个值得解决的问题开始
选模型之前，先找到高频、有数据、能衡量结果的业务环节。
不要从工具清单开始
「我们应该用哪个大模型？」通常不是第一个问题。更有用的起点是：团队在哪个环节反复投入时间，现有流程为什么仍然做不好，结果能用什么指标衡量。AI 咨询的价值，是把模糊的期待变成明确的业务问题。
用三个条件筛选第一个场景
首先，任务要足够高频，否则维护系统的投入可能超过收益。其次，要有合法可用的数据和清楚的权限边界。最后，要能定义验收方式：处理时间、人工修改量、错误率或响应速度，都比「感觉更智能」更有意义。
先验证，再扩大投入
概念验证应使用经过授权的真实样本，同时保留人工基线。记录失败类型、人工复核成本与系统边界，才能判断能否进入试点。不要把一次演示成功当成稳定交付，也不要用没有实测依据的收益预估做承诺。
一份可执行的路线图应该留下什么
场景优先级、数据准备清单、技术路线、责任人和验收标准应形成同一份计划。Sitock 的 AI 咨询从这些问题切入，与团队共同确认下一阶段的范围，让每一步投入都有可以检查的结果。
