qubiqAI一场漂亮的演示与一套团队能依赖的系统之间，隔着四道坎。
在会议室里令人惊艳的试点，三个月后仍可能悄无声息地夭折。依我们的经验，原因很少是模型本身，通常是下面四道坎之一。
1. 没人定义过“好”
如果成功的标准是“感觉有帮助”，那每个人的意见都同样成立，项目就会漂移。动手前先定一个数字——每单节省的时间、错误率、无需人工处理的比例——并约定怎么测量。
2. 演示用的是干净数据
演示用的是精挑细选的样例，生产环境面对的是扫描件、填了一半的表单和只写着“见下方”的邮件。从第一周起就用真实输入的随机样本来测。
3. 没有负责人
周五下午四点系统出错时，总得有人负责。尽早指定一位业务负责人，给他看板，并确保他能随时把系统关掉。
4. 没有应对出错的预案
任何 AI 系统都会出错，关键是出错之后会怎样。要决定哪些操作需要审批、兜底方案是什么，以及错误如何回流用于改进系统。
好的试点是真实系统的最小版本，而不是之后还得推倒重来的原型。
如果你正在规划试点，先从指标、负责人和兜底方案开始，模型选型可以往后放。