用四道门判断 AI 需求是否值得投入并具备落地条件

一句话提醒

先验证真实任务是否有代价，再比较 AI 与普通方案，检查数据工具和权限，最后定义价值评测；条件不成立就回退或暂停。

为什么今天看它

• AI 降低了做 Demo 的成本，也放大了选错问题的代价；能演示不等于解决了真实业务问题。
• 把真实代价、技术匹配、落地条件和价值评测逐关验证，并设置停止或回退条件，可以避免只凭竞品、调用量或生成效果就立项。

留一个问题

用户在具体任务中反复付出了什么代价？AI 是否比规则、搜索或流程改造更合适？数据、工具、权限和人工兜底是否到位？用什么指标证明价值与风险可接受？

参考思路

1. 1.验证是否有人在具体场景中反复付出时间、错误或成本，并记录行为、频次和影响。
2. 2.将 AI 与规则、搜索或流程改造等普通方案对照，确认 AI 对具体任务有额外增益。
3. 3.检查真实数据、工具链、权限边界和人工兜底，确认端到端任务可以落地。
4. 4.预先写出质量、效率、业务、风险和成本等评测与验收标准。
5. 5.只有四道门均有证据支持时才进入最小 POC；不成立时明确停止、回退或先补条件。

03_知识库/综合/AI 需求四道门：先判断值不值得做，再进入 POC.md