课程定位

大模型项目经常在演示环节表现顺畅，到了员工日常工作却会出现资料太少、回答不一致、责任交接困难的问题。业务团队需要能够解释试点到底验证了什么，下一轮还缺哪部分条件。本专题依据原课表的数据要素与人工智能商业落地方向，用一个可公开的基础服务过程尝试从现有流程、数据基础和实际成果三方面设定项目评估。

课程内容与学习重点

一、从应用问题中分开服务目标与技术目标

挑一个知识查询、作业记录或内部沟通的常见任务，明确当前由谁执行、产出怎样被使用和哪些例外经常发生。区分需要提供参考、需要回应用户和能否进入正式下一环节几个层次，说明每种用途有无相应权限和复核岗位。

把一项任务拆成实际资料、期待结果和人工处理的内容。比较同一个案例在不同岗位的理解，找出必须与用户确认的情况，以及暂未掌握信息时如何适当暂缓处理。

二、用可解释的样本观察实际结果

构造常规、模糊、资料不足和输入冲突的模拟案例，保存人工参考答案，记录结果的准确程度、等待时间及重复沟通。将错误根据来源、内容、流程和人工审核分别说明，避免简单用一个总分解释所有差异。

选两套备选实践方式用同一组案例测试，标明每处确认的材料及处理人。讨论在现有资料不断更新时如何记录新版本，复核哪些结论仍适用，哪些需要重新测试。

三、写出可以交给业务岗位的试点方案

安排交付节点、异常处理、参与岗位、记录保留方式和能够退出试点的条件。将目前已验证的前提与预计收益分开列，查看实际核验的产出是否足以支持最多覆盖一项新场景。

用几行清楚的说明形成一页立项或复盘材料，回答谁来做、遇到不确定由谁判断、根据什么事实改变决策。试点结果作为业务观察，不直接用于未经确认的对外承诺。

可以带来一条实际流程中的常见问题，提前去除个人和业务敏感信息，或选用课堂提供的公开示例。讨论关注业务设计与结果核查。

适合人群

适合负责产品运营、流程改进、数据项目、创新业务和希望理解大模型产业化条件的经营管理者。

授课老师

刘伟。原课表明确列为本专题主讲。

开课与报名咨询

原课表列出的专题安排为2026年11月29日（下午）。授课城市为北京。单专题是否有名额、费用、课程安排和参加方式请在安排行程前咨询确认。

没做过AI试点能学吗？可以从一次熟悉的日常任务出发，先写清用途和核对标准，再观察样例表现。

是否需要现场导入公司历史记录？可使用经过允许的片段和模拟资料，不必提交内部数据。具体系统接入及权限要依实际安排确认。

温馨提示：课程内容为拟定，具体实际讲授内容由授课老师根据学员情况灵活调整，最终以课堂授课为准。