答不出這 5 題，AI 專案就別簽
我們的判斷大部分 AI 專案不是做失敗的，是不該開始。
立項前先問五個問題：失敗能不能收回、資料在不在手、驗收能不能算、誰有權喊停、三個月後誰維護。任何一題答不出，先別簽。
你可能正卡在這裡
- 01預算批了，但沒人說得清哪個場景先做
- 02供應商簡報很好看，驗收標準卻寫不出來
- 03試點做完三個月，沒人知道該不該繼續
三條裡中一條，這篇就值得讀完。
讀完你應該能回答
- 1這個場景現在該不該做
- 2合約裡必須寫死哪幾條
- 3上線後用什麼數字判斷成敗
適合誰讀
要簽 AI 預算的老闆、數位化負責人與採購。
讀完你會帶走
- 01先問失敗能不能承受，再問效果有多好。
- 02驗收寫不成數字，等於沒有驗收。
- 03沒有指定維護人，上線日就是折舊起算日。
方法拆解
- 01
① 失敗能不能收回？
AI 的風險不是「效果不夠好」，而是「錯了收不回來」。對外回覆、財務過帳、合約生成這類動作一旦自動化，同一個錯誤會被複製很多次。先列出這個場景裡不可逆的動作，再決定哪些必須留人工閘門。
這一步要做的事01- 列出不可逆動作（發出、過帳、簽署、刪除）
- 為每個動作指定人工確認點
- 寫明回滾時間與回滾負責人
- 02
② 資料在不在手？
多數「AI 不準」其實是「資料不在手」。立項前要能指出：這個場景最少需要哪三類資料、現在放在哪個系統、誰有權限、多久更新一次。這四件事說不清，模型選型再貴也沒用。
這一步要做的事02- 列出最小資料集，不是全部資料
- 指名資料擁有者與授權路徑
- 寫明更新頻率與資料過期怎麼辦
- 03
③ 驗收能不能算？
「提升效率」不是驗收標準。簽約前就要能寫出：用哪 30–50 個真實樣本、由誰標註、達到多少算通過、低於多少算失敗。樣本必須來自業務，不能由供應商準備。
這一步要做的事03- 用真實業務樣本建評測集
- 把通過線與失敗線寫成數字
- 約定誰有權判定通過
- 04
④ 誰有權喊停？
每個 AI 專案都需要一個能喊停的人，和一個明確的止損日。沒有這兩個，專案會以「再調一版」的形式無限延長，預算在沒有決策的情況下被消耗掉。
這一步要做的事04- 指定業務負責人，不是 IT 負責人
- 約定止損日與停損條件
- 停損後資料、模型與文件的交接方式
- 05
⑤ 三個月後誰維護？
上線不是終點。知識會過期、模型會更新、業務流程會改。如果沒有人在三個月後仍然盯著準確率、採用率與成本，這個系統會安靜地失效，而使用者只會說「不好用」。
這一步要做的事05- 指定維護人與每月複盤節奏
- 定義三個長期指標：準確率、採用率、單次成本
- 寫明知識更新與版本回溯流程
- 回到第 01 步，再跑一輪
三步是循環，不是清單：跑完一輪，第 01 步該看什麼就變了。
行動檢查清單
勾上你已經做到的。沒勾的那條，就是下一步。
還有 5 條沒做到。別一次全上，先挑最痛的一條。
帶走這一頁
答不出這 5 題，AI 專案就別簽
- 我們的判斷
- 大部分 AI 專案不是做失敗的，是不該開始。
- 你可能正卡在這裡
- 預算批了，但沒人說得清哪個場景先做；供應商簡報很好看，驗收標準卻寫不出來；試點做完三個月，沒人知道該不該繼續
- 讀完你應該能回答
- 這個場景現在該不該做；合約裡必須寫死哪幾條；上線後用什麼數字判斷成敗
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