企业 AI 试点不能只比较生成速度。本文说明如何使用同一组任务建立人工基线，把复核、返工、异常与工具成本纳入观察，再依据真实记录决定是否推广到更多部门和用户。
判断企业 AI 是否值得推广，应比较完成同一项合格业务任务需要的总投入，而不是只比较模型生成用了多久。先记录人工流程，再记录 AI 处理、人工复核、返工和异常接管，才能看清适用范围。
深云建议先固定任务输入、合格输出和判断规则，记录处理时间、等待时间、复核时间、返工原因与失败任务。没有统一合格标准，速度对比很容易变成两种不同工作的比较。
例如，整理资料形成内部答复草稿，可以约定必须标注有效来源、不得猜测缺失条款、由指定负责人审核。人工和 AI 都使用相同的授权资料与统计时间，避免一方拿到更完整的信息。此处是评估方法示例，不是客户项目数据。
不要只挑最容易的任务。按业务常见情况加入资料缺失、格式不一致、异常接口和需要人工判断的样本，保留未完成记录；只统计成功任务会隐藏实际接管成本。
ADP 官方使用流程包含调试、关键场景测试、批量评测和发布后持续运营，并列出请求量、成功率、延迟与 Token 消耗等观察方向。[5] 企业仍需补充自己的任务质量与人工复核记录。
平台请求成功与业务完成要分开。例如接口返回数据，不代表报告中的解释正确；模型给出“已经处理”，也不代表目标业务记录已经更新。每项任务应保存实际产物和业务确认，不用聊天轮数作为产出。
测试模型、提示词或知识库时，尽量只改变一个因素，并保存输入和配置标识。重新运行后比较同一组任务，说明哪些变化可能来自资料更新，不能把所有差异归因于模型升级。
建议在质量、权限和异常处理均符合业务要求后，先扩大有限范围；对于高返工、难以发现错误或高风险写入的任务，继续保留人工主导。NIST AI RMF 是自愿风险管理框架，不是部署合格认证。[12]
由业务和技术负责人提前约定放行条件，不设置适用于所有场景的统一准确率。即使平均指标不错，未授权访问或错误业务写入也应独立处理，不能被其他成功任务抵消。
向更多部门推广前，确认资料维护、日常支持和退出责任。深云建议把 WorkBuddy 交付、ADP 应用建设及 FDE 实施放到具体任务中讨论，而不是先购买全部组件。没有真实基线时，本文不提供节省比例或投资回报承诺。
不够。应同时记录准备资料、人工复核、返工、接管和工具使用投入，并以合格任务为对比单位。
不必须。先定义员工任务与专属应用需求，再核对产品、接口和维护条件；两者组合需单独验证。
以下公开资料于 2026-09-25 核验。产品能力、订阅、活动和价格以当期官方说明及实际适用条件为准。本文不是客户端实测报告，示例方案不代表客户已部署。
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