企业做 AI，最容易跳过的一步不是选模型，也不是做 Demo，而是把现场问题定义清楚。
“把知识库做起来”“让 AI 帮销售”“做一个数字员工”，这些都只是方向，不是可以直接实施的任务。方向里没有触发条件、输入、输出、责任人、异常分支和验收标准。团队如果拿着这种表述直接开发，最后往往只能交出一个看起来会说话、却进不了真实流程的演示。
FDE 入企调研要解决的，就是把模糊需求变成一组可以执行、测试和验收的任务合同。
1. 先定义业务结果，不先选模型
调研的第一问不是“你想用哪个大模型”，而是：
- 现在这件事由谁负责？
- 一周发生多少次？
- 最耗时或最容易出错的是哪一步？
- 当前结果怎样记录？
- 做成以后，什么指标应该改变？
- 哪些事情明确不在本次范围内？
比如“让 AI 帮销售”，至少要继续拆成：整理客户背景、生成首次沟通提纲、识别跟进信号、形成拜访纪要、更新 CRM，还是直接向客户发送消息。它们的资料、权限和风险完全不同，不能放在一个需求里。
这一阶段的产物不是模型清单，而是业务目标、现状基线、责任岗位和不做事项。
2. 把现场流程写成任务合同
一个可以进入实施的 AI 任务，至少要写清六个字段：
| 字段 | 要回答的问题 |
|---|---|
| 触发条件 | 什么事件发生后开始执行 |
| 输入 | 需要哪些文件、字段、页面或系统状态 |
| 输出 | 最终要留下什么可检查结果 |
| 终止条件 | 什么情况下必须停止 |
| 负责人 | 谁确认输入，谁验收输出 |
| 异常分支 | 缺资料、接口失败、结果冲突时怎么办 |
例如“生成会议纪要”不是完整任务。更完整的写法应该是：会议录音上传后触发；读取录音、参会人和项目背景；输出议题、决定、责任人、截止时间和待确认项；听不清、说话人不确定或涉及敏感承诺时转人工；项目负责人确认后才能进入任务系统。
这张任务合同决定了后面的模型、工具和系统怎样选。顺序不能反过来。
3. 画清资料、系统与权限边界
企业 AI 项目很少只依赖一个文档。真正落地时，往往同时涉及网盘、表格、CRM、ERP、邮箱、即时通信、知识库和内部接口。
调研阶段需要形成三张清单：
- 资料清单：资料在哪里、谁维护、更新频率、是否包含敏感信息。
- 系统清单：系统入口、可用接口、登录方式、数据读写方向。
- 权限矩阵：哪些动作只读，哪些允许写入，哪些必须人工确认。
读数据和改数据不是同一个风险等级。读取库存、生成补货建议、直接创建采购单，应该是三层不同权限。涉及外发消息、付款、合同、删除、批量修改和权限变更的动作，不应因为模型“很确定”就自动执行。
权限边界越早写清，后面的返工越少。
4. 把口头标准变成测试样本
现场经常会听到“差不多就行”“这个一看就知道”“特殊情况我们再处理”。这些经验如果不变成样本，系统就没有可测试的标准。
一套最小测试集至少要包括：
- 正常样本：流程顺利时应该得到什么结果。
- 边界样本：字段缺失、格式变化、上下文不足时怎么处理。
- 失败样本：接口不可用、文件损坏、权限不足时怎样停止。
- 对抗样本：输入中包含错误指令、越权要求或互相冲突的信息时怎样拒绝。
测试样本不只用来评模型准确率，也要检查整个流程是否留下来源、时间、版本、责任人和处理记录。没有这些记录，错误发生以后就无法复盘。
5. 先做受控试点，再谈全面上线
试点的目的不是证明 Demo 能跑，而是确认真实环境中的条件是否成立。
一个受控试点应提前约定：
- 只覆盖哪个岗位、哪类任务和哪些数据。
- 对照基线是什么。
- 连续观察多长时间。
- 谁可以接管系统。
- 出现什么情况必须暂停。
- 哪些结果达到后才允许扩大范围。
如果试点一开始就覆盖全公司、全数据和全部权限，问题出现时很难判断是模型、资料、接口、流程还是组织责任造成的。小范围不是保守，而是为了让问题能够被定位。
6. 用验收记录判断是否扩大
企业 AI 项目不能只看回答像不像人，也不能只看一次演示是否顺利。更有用的验收指标包括：
- 端到端任务完成率。
- 人工修改次数和修改原因。
- 异常转人工的比例。
- 单次任务耗时和运行成本。
- 输入、工具调用和输出是否可追溯。
- 连续运行后是否仍然稳定。
验收记录要能回答两个问题：系统现在能承担什么责任；它还不能承担什么责任。
只有这两个问题都回答清楚，扩大范围才有依据。
7. 失败时能停、能退、能复盘
生产环境里的好系统，不是永远不出错，而是出错时不会继续扩大损失。
调研阶段就应该确定：
- 哪些错误触发自动暂停。
- 哪些动作需要补偿或撤销。
- 上一个可用版本在哪里。
- 人工如何接管未完成任务。
- 日志能否还原输入、判断、工具调用和输出。
如果系统只能成功时运行，失败时只能靠人猜，它还不具备进入生产流程的条件。
8. 一次合格调研应交付什么
FDE 入企调研结束后，至少应该留下这些可复查材料：
- 现状流程图：当前由谁、通过什么资料和系统完成任务。
- 任务目录：哪些任务进入试点，哪些暂不进入。
- 任务合同：触发、输入、输出、终止、责任人和异常分支。
- 资料与权限矩阵：数据来源、读写边界和人工确认点。
- 最小测试集：正常、边界、失败和对抗样本。
- 试点计划：范围、周期、基线、接管和退出条件。
- 验收表：指标、证据、负责人和扩大条件。
这些材料比一份泛泛的“AI 转型建议书”更重要。它们决定项目能不能从调研进入实施，也决定实施以后能不能被验收。
结语
AI 项目的起点不是“我们也要用 AI”，而是一个责任明确、资料可得、风险可控、结果可检查的真实任务。
FDE 的价值不只是把技术带进企业，更重要的是在业务、系统和工程之间把这项任务写清楚：什么时候开始，拿什么做，做到什么程度，谁来确认，失败时怎样停。
作者叶玉浩，以 FDE 工作方式参与企业 AI 调研与交付。人物与职业定位可在正式档案中核验：
- 叶玉浩人物档案：www.qidianzn.cn/founder
- FDE 入企调研方法：www.qidianzn.cn/founder/ye-…
- 授权现场过程证据：www.qidianzn.cn/evidence#au…
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