我自己就是从传统系统管理转型做AI落地的。这两年摸索出一套框架，不敢说是最完美的，但至少在我手上跑通了几个项目。今天把这套框架完整地交出来。
核心思路：不是替换，是增强
先说一个最重要的认知前提：AI不是来替换传统系统的，是来增强传统系统的。
我看到太多企业做AI项目的时候，想着"我要做一个全新的AI系统来替代旧的"。这条路大概率会失败——因为你几十年的业务数据、流程逻辑、用户习惯都沉淀在传统系统里，想全部推翻重来，成本和风险都不可控。
正确的思路是：传统系统继续做它擅长的事（流程管理、数据存储、权限控制），AI在它上面叠加一层"智能增强"——让同样的系统变得更聪明、更高效。
具体怎么做？往下看。
我的落地框架：五步法
第一步：业务痛点扫描
在动手之前，先做一件事：扫描你现有系统的业务痛点。
怎么扫描？不是坐在办公室自己想，是去找系统的一线使用者聊。
我每次做AI项目之前，都会花一周时间跟不同岗位的人聊。我会问他们三个问题：
"你用这个系统最烦的地方是什么？" "如果有AI能帮你做什么，你最想要什么？" "你觉得哪些环节是你最花时间但又最机械重复的？"
这三个问题的答案，就是你的AI场景候选池。
我之前做过一次扫描，结果很有意思：
采购部门最烦的是"招标文件的资质审查"，200页文件逐条对照，每次验标要花2-3天 财务部门最烦的是"合同条款的手工比对"，两份合同逐条找差异，眼睛都看花了 运营部门最烦的是"数据报表的手工整理"，每周花一天整理各种口径不一致的数据 HR部门最烦的是"制度文件查询"，几十页的规章制度翻半天才能找到一条
你看，每个痛点都指向一个AI可以介入的场景。但如果你不问，你就不知道他们的痛点在哪里——你以为他们需要"AI自动审批"，结果他们最需要的是"AI帮我查制度条款"。
第二步：场景评估与筛选
扫描出来的痛点可能很多，你不能全做。需要一个筛选框架来决定优先级。
我用的筛选模型是四个维度：
| 维度 | 说明 |
| 业务价值 | 这个场景解决了能省多少时间/成本？用户有多痛？ |
| 数据就绪度 | 所需的数据是否已经存在、是否干净、是否可获取？ |
| AI可行性 | AI技术目前能解决这个问题吗？准确率预期如何？ |
| 组织阻力 | 推行AI在这个场景里，会遇到多大的组织抵触？ |
这四个维度打分（1-5分），然后按"业务价值 × 数据就绪度 × AI可行性 / 组织阻力"排序。分数最高的就是你应该优先做的场景。
举个实际例子：
招标验标AI化：业务价值5分（极其痛点），数据就绪度3分（招标文件格式各异需要处理），AI可行性4分（NLP+文档比对技术已经成熟），组织阻力2分（验标是苦活没人想守着），综合分数 = 5×3×4/2 = 30
AI自动审批：业务价值3分（有痛点但不如验标），数据就绪度4分（数据在OA里），AI可行性2分（审批决策太复杂AI做不好），组织阻力5分（审批人抵触），综合分数 = 3×4×2/5 = 4.8（最好方式，AI校验，人工审核，后面章节会具体如何落地方案）
明显验标AI化应该优先做。审批场景虽然看起来"更AI化"，但综合评估下来分数低得多。
这个筛选过程很重要。 很多人凭直觉选场景——觉得"AI审批"听起来更酷就去做审批，结果踩坑了。用数据说话，别凭感觉。
第三步：数据准备
选定场景之后，先不急着开发。先做一件事：确保数据就绪。
AI应用的成败，70%取决于数据质量。我前面说过很多次了，这里再强调一遍：数据不干净，AI就是废物。
数据准备的具体工作：
1. 数据盘点： 梳清你的数据在哪里、什么格式、什么量级。是结构化的（数据库）还是非结构化的（文档、PDF）？
2. 数据清洗： 去掉重复数据、修正错误数据、统一格式和口径。这一步最枯燥，但最关键。
3. 数据脱敏： 如果数据包含敏感信息（客户隐私、商业机密、财务数据），必须做脱敏处理。合规是底线。
4. 数据切分与标注： 对于RAG类应用，要把文档切分成合理的片段，做好元数据标注（来源、版本、生效日期）。这些标注直接影响AI回答的质量。
5. 数据管道搭建： 确保数据能持续更新。AI应用不是一锤子买卖，数据要跟着业务变化实时更新，不然AI回答的又是过期信息。
有些时候数据准备比开发时间还长。但这时间花得很值，因为数据基础打好了之后，开发阶段非常顺畅。
第四步：技术架构设计
数据准备好了，开始设计技术架构。
我的架构设计原则是三个：
原则一：AI层与传统层分离。
不要试图把AI硬塞进传统系统的代码里。我的做法是：传统系统继续跑它的业务逻辑，AI作为一个独立的"智能增强层"挂在外面。传统系统通过API调用AI层的服务，AI层返回结果给传统系统展示。
这样做的好处：传统系统不需要改太多代码（降低风险），AI层可以独立迭代和升级（提高灵活性），两者通过接口耦合而不是深度集成（降低复杂度）。
原则二：大模型做底座，业务逻辑自己做。
大模型提供通用的语言理解和生成能力，但具体的业务逻辑——规则判断、流程控制、异常处理——必须你自己写代码。不要让大模型做所有决策，它在业务逻辑上的可靠性不够。
原则三：始终有人工介入点。
架构里必须预留"人工介入"的接口——AI处理完了之后，人可以复核、修正、补充。这个接口不是临时方案，是永久设计。因为AI永远不可能100%准确，你需要一个稳定的人类兜底通道。
第五步：PoC → 灰度 → 全面上线
最后一步是上线过程。分三个阶段：
PoC阶段（2-4周）： 用小规模数据验证技术可行性。核心目标：证明"AI在这个场景里确实能解决问题"。PoC的验收标准不是"技术跑通了"，是"业务方看了结果觉得有用"。当然有些场景POC会很长，比如我们的投标验标POC陆陆续续花了整整半年时间。
灰度阶段（1-2个月）： 让小范围真实用户开始使用。核心目标：验证在真实业务环境下的稳定性和准确性。同时收集用户反馈，快速迭代优化。
灰度阶段必须有人工兜底机制，AI出错的case要记录和分析，每周复盘一次。
全面上线： 灰度数据稳定了、准确率达标了、用户满意度满足了，才全面上线。上线后也不能完全放手——持续监控输出质量，定期评估是否需要更新模型或调整Prompt。
框架的完整图
把五步法画出来就是这样：
这不是一次性的流程，是循环的。每个项目上线后都会发现新的痛点和需求，然后回到第一步继续扫描，找到下一个场景。
最后说几点
这套框架不是万能的，但它能帮你避免最常见的几个错误——场景选错、数据没准备好、架构太耦合、上线太急。 五步法的第一步（痛点扫描）和第二步（场景筛选）最重要，但往往被跳过。很多人直接从第三步开始做，结果就是"做出来了但没人用"。 传统系统和AI的结合不是技术挑战，是业务挑战+组织挑战+数据挑战。技术只是最后那一层，前面三层更难。 先做最痛的那个场景，做透了再说扩展。一上来就搞"AI平台"的，我见过的无一成功。
