1・界定問題
找出重複、可量測的工作
寫清楚目前由誰做、耗時在哪裡、錯誤如何被發現。先從企業 AI 使用情境資料庫找三個接近現況的候選。
企業 AI 導入・靜態帶路
第一次導入 AI，怎麼選出適合先試辦的情境？
先選一個能回到原流程驗證的小問題；不要先買模型，也不要讓第一版直接做高風險決策。
你現在需要的不是答案，而是四個可核對的決定
2・檢查資料
確認資料 owner、版本與權限
只用已允許處理的資料。含個資、機密、權益或安全決策時，先停下並交由負責人確認。
3・保留人工關卡
第一版只做草稿或建議
由具責任的人確認輸出；不要讓 AI 自動核准、付款、派工、改權限或做最終人事與法律決定。
4・設定驗收與停止
先寫通過門檻，再開始試辦
用AI PoC 計畫模板記錄基準、測試集、責任人、停止條件與回復方式。
建議的下一步
比較三個候選
依價值、資料就緒度與風險排序，不把分數當成自動決策。
建立最小測試集
至少包含正常、邊界、無依據、安全與轉人工案例。
留下專案證據
保留需求、版本、評測結果、人工批准與事件紀錄，才能重測與回復。