先别急着换模型。
先找出卡住企业的那一层。

多数企业不是缺一个更聪明的AI，而是缺目标、资料、方法、流程、负责人和验收标准。

七个常见病灶

你遇到的是哪一种？

诊断必须落到具体业务，不能只问员工会不会使用AI。

员工知道AI很强，却不知道哪项工作必须因此变快、变好或降低成本。

大文档未经拆分、清洗和标记，检索结果看似相关，却无法准确解决问题。

缺少角色、输入、步骤、判断标准、边界和输出格式，结果自然不稳定。

AI输出之后仍靠员工手工搬运，没有进入审核、交付和记录环节。

老板说要做AI，但没有业务负责人、资料负责人和最终验收人。

只凭一次演示判断效果，没有用真实历史任务反复比较正确率和可用性。

员工修改了结果，却没有记录修改原因，系统下一次继续犯同样的错误。

诊断四问

四个问题都能回答，才值得进入样板制作。

成功后要减少多少时间、错误或重复沟通？

真实输入、优秀案例、失败案例和规则是否能够找到？

谁最懂这项工作，并愿意判断AI结果是否可用？

用哪批历史任务测试，达到什么标准才进入使用？