Core Principle
先解决真实流程，再增加 AI 能力
不是拒绝新技术，而是为新技术准备可持续产生价值的条件。每个阶段都要有业务责任人、数据口径和可验收结果。
01
业务诊断
识别影响交付、现金流、效率或增长的真实问题，确认现状与责任。
02
数字化规划
确定流程、数据、系统边界与阶段目标，避免一次性大而全。
03
系统与数据建设
固化关键流程，统一主数据，打通必要协同并建立质量责任。
04
AI 能力接入
选择价值清楚、数据可用、风险可控、结果可验证的场景。
05
持续运营与增长
记录使用与错误，复盘经营结果，让知识、规则与模型持续更新。
Milestone Design
每个阶段都能独立回答一个问题
问题是否说清楚
从影响交付、现金流、效率或增长的约束出发，而不是从软件功能开始。
数据是否能核验
关键指标有统一口径，结果能回到业务记录，错误能够被发现和修正。
行动是否形成闭环
系统或 AI 的输出有人确认、执行、反馈，并能按固定节奏复盘。
Avoid Big Bang
小步推进，但保持一张完整蓝图
分阶段不是零散采购。主数据、系统边界、集成方式、权限和最终指标需要在蓝图中保持一致。
每阶段的开始条件
问题范围清楚、责任人到位、基础数据可用、风险边界明确、验收方式已约定。
每阶段的结束条件
流程有人使用、数据能够复核、异常形成闭环、业务结果可以比较、下一阶段依据充分。
创新不从概念开始，而从一个真实业务问题开始。
用 30 分钟，把现状、优先级和下一步说清楚。