CodeLeo · 方法一页纸路线图

AI 项目 90 天落地路线图

用诊断、验证、试运行与扩展四个阶段，把 AI 项目从想法推进到可度量的业务结果。

我们的立场

90 天的价值不是把项目做完，是逼出一个可以说「停」的时间点。

带走的要点

前 30 天要证明问题值得解决，而不是急于搭建完整系统。
中段用真实用户和数据验证人机流程与质量底线。
最后阶段只扩展已被采用且能稳定运营的能力。

方法拆解

第 1–30 天：诊断与基线

明确一个业务问题、当前处理方式和基线数字，完成数据与知识可用性检查。阶段结束时应能回答为什么现在做、谁负责、什么结果算值得继续。
- 访谈实际执行者与负责人
- 记录时间、成本、质量基线
- 确定试点范围与停止条件
第 31–60 天：验证完整闭环

用有限数据和真实任务跑通最小工作流，保留人工检查并收集失败样本。重点不是功能数量，而是核心路径是否稳定、用户是否愿意使用，以及异常能否被安全处理。
- 选择小规模真实用户
- 每天记录失败和人工改判
- 每周复盘质量、采用率与处理时间
第 61–90 天：试运行与扩展判断

将验证版本接入正式流程，明确运营责任和监控节奏。只有当核心指标稳定、失败处理可控、用户持续采用时，才决定扩大范围或增加自动化比例。
- 建立监控与更新责任
- 对照基线计算实际变化
- 形成继续、调整或停止的书面结论

行动清单

是否只有一个清晰、可量化的首要问题？
是否记录了上线前基线？
验证阶段是否使用真实任务和真实用户？
是否有失败样本、人工改判和停止条件？
90 天结束时是否能做出继续、调整或停止的决策？

适用对象

需要为首个 AI 项目安排责任、里程碑与验收节奏的项目负责人。