POC 不是一个缩小版的大系统,也不是“把模型接上就看看”。它应该回答一个明确问题:如果 AI 介入某个动作,是否会带来可观察、可重复、可被负责人判断的改善?
先排除高风险、低可见性和无人负责的流程,再比较剩余候选。优先选择可以只读运行、由人审核、错误可回退的环节。
验证计划必须写在 POC 开始之前:基线是什么、评估集从哪里来、谁确认结果、何时停、什么条件下扩大范围。没有这些信息,POC 很容易变成一次无法解释的演示。
用价值、可行性、风险和采用复杂度,把宏大愿望压缩成一个可验证的工作单元。
更新于 2026-08-10
POC 不是一个缩小版的大系统,也不是“把模型接上就看看”。它应该回答一个明确问题:如果 AI 介入某个动作,是否会带来可观察、可重复、可被负责人判断的改善?
先排除高风险、低可见性和无人负责的流程,再比较剩余候选。优先选择可以只读运行、由人审核、错误可回退的环节。
验证计划必须写在 POC 开始之前:基线是什么、评估集从哪里来、谁确认结果、何时停、什么条件下扩大范围。没有这些信息,POC 很容易变成一次无法解释的演示。