企业 AI 落地可以从一个输入明确、结果可检查的任务开始。先写清使用场景、资料权限与人工验收条件，再选择模型、应用系统和运行环境。下面用五步清单说明先后顺序。
准备在企业里使用 AI，可以先选一个重复发生、输入清楚、结果能检查的任务。例如：根据产品手册回答内部问题、从订单邮件提取字段、整理会议纪要。第一阶段的目标，是确认一个流程是否值得做，而不是一次建设完整的 AI 平台。
第一步：把场景写成一张任务卡
任务卡至少写清五件事：谁使用、输入是什么、希望得到什么、哪些事情不能自动做、结果由谁确认。例如，“销售根据已批准的产品资料生成答复草稿，人工检查后再发送”，就比“搭一个智能客服”更容易实施。
- 频率：每天处理多少次，是否有集中高峰？
- 输入：来自网页、文件、表格还是现有业务系统？
- 输出：一段文字、结构化字段，还是对业务系统的操作？
- 边界：资料不足时如何拒答，发生错误时怎样交给人工？
- 评价：正确性、耗时和人工修改量分别如何记录？
第二步：区分模型、应用系统与运行环境
模型负责生成或理解内容，应用系统负责组织资料、权限和流程，服务器负责承载运行。三者不能相互替代。装上应用平台并不意味着拥有一个本地大模型，买到高配置服务器也不会自动改善资料质量。
想组织知识检索与应用流程，可先看 Dify 项目介绍；想了解本地模型运行工具，可看 Ollama 项目介绍。二者解决的层次不同，是否组合使用应由任务决定。
第三步：先整理资料和访问权限
用一组已确认来源、仍然有效的资料做验证。产品版本、价格表和操作规程要标明适用日期；过期文档应从知识库移除或清楚标记。将公开资料与内部材料分开，不要为了试用直接上传完整客户数据。
若需要调用外部模型服务，先确认数据会发送到哪里、保存多久、谁能查看日志。若要求本地处理，也需要检查应用中的模型接口、检索服务、插件和外部工具，不能只凭“私有化部署”判断所有数据都留在本地。
第四步：给试运行设定可检查的结果
准备一组包含正常问题、资料缺失、过期资料和越权请求的测试任务。逐条记录输入、引用来源、输出、人工修正和耗时。答对常见问题之外，也要检查系统能否在没有依据时停止回答。
涉及发消息、写数据库或修改订单的流程，先保留人工确认。将试运行结果与原有人工流程比较，再决定是否扩大使用范围。
第五步：再决定采购和部署
明确模型接入方式、使用人数、资料规模和备份要求后，再比较系统版本、许可证、服务器及维护成本。先阅读 AI 应用服务器选型清单，把预算分别留给模型调用、应用运行和维护。
本文是选型方法与实施清单，不是已经完成的客户案例，也不承诺上线后的准确率或节省比例。