为什么企业 AI 项目停在 Demo：缺的通常不是模型

Demo 回答"能不能"，生产系统回答"谁负责"

Demo 可以从一份干净资料和一个理想问题开始。真实业务会同时出现旧版本、权限差异、缺失字段、例外情况和时间压力。模型输出只是流程中的一步。

因此第一个设计问题不是选哪个模型，而是明确流程所有者、可接受错误、必须人工复核的节点，以及失败时如何回退。

用一个最小业务闭环验证，而不是做功能清单

一个有效的验证应从真实输入开始，进入真实岗位任务，产生可以被业务人员判断的输出，并把结果回写到下一步。只展示聊天界面，无法证明流程可以持续运行。

• 写清基线：现在花多久、由谁做、什么算失败。
• 写清边界：AI 可做、需复核、不得做。
• 写清门槛：达到什么条件继续投入，什么条件停止。

上线只是证据收集的开始

生产系统需要持续观察采用率、人工覆盖、异常类型、答案质量和业务结果。技术可用但无人采用，不是成功；采用率高但高风险错误不可控，也不是成功。