业务问题地图
梳理关键流程、角色、数据和当前损耗，明确AI介入位置。
场景优先级知道先做什么、为什么先做
投入产出建立可验证的价值假设
数据准备明确可用数据、缺口与治理动作
90天路线图负责人、里程碑与验证指标清晰
Decision Framework不是“能不能做”，
不是“能不能做”，
而是“值不值得先做”。
同一个企业往往能列出几十个AI想法。真正困难的是在业务价值、数据条件、实施难度和组织接受度之间做取舍。
V
业务价值收入增长、成本下降、周期缩短或风险降低是否可衡量。
R
准备度数据、流程、岗位、权限与现有系统能否支持落地。
P
试点路径能否在较小范围、较短周期内形成可复用的结果。
Key Deliverables一场规划结束后，
一场规划结束后，
团队应该拿到什么？
不是一份停在汇报中的PPT，而是一组可以直接进入执行的决策材料。
场景优先级矩阵
按价值、可行性、风险与复制潜力对候选场景排序。
价值测算模型
建立当前基线、目标指标、投入项和预期回报口径。
数据准备清单
明确需要的数据、质量问题、权限边界和治理责任。
90天试点路线图
分解负责人、里程碑、交付物、风险点与验收标准。
组织协同机制
确定业务负责人、使用者、技术协作方和复盘节奏。
Workshop Process从共识到路线图，
从共识到路线图，
五步完成决策。
建议由业务负责人、关键使用者和管理层共同参与。
01
访谈与资料
了解目标、流程、数据与现有工具。
02
问题拆解
把表面需求还原为可衡量的业务问题。
03
场景评分
用统一框架筛选高价值试点。
04
方案共创
明确人、AI、流程和系统如何协同。
05
路线确认
锁定90天计划、预算与验收指标。
先把第一个场景选对。
如果你有很多AI想法却不知道从哪里开始，我们可以用一次工作坊建立清晰优先级。