在正式部署前，把高影响 AI 工作流转化为可验证的管理决定。
一个 AI 用例看起来可行，不代表它进入真实组织后能够持续运行。现场实验把业务价值、工作流、角色责任、系统边界、用户采用和异常处理放进同一场景，让管理层在扩大投入前看见真正需要解决的问题。
01
为什么 AI 可用不等于工作流可运营
许多试点停在演示之后，并不是模型没有能力，而是结果负责人、批准与暂停权限、数据和系统交接、例外处理、团队采用和失败恢复仍未明确。现场实验从一个边界清楚的工作流和一项真实管理问题出发，让相关角色共同比较下一步。
02
一项现场实验同时检验五类问题
业务价值
明确要改善的结果、当前基线、成本、阻力和成功条件。
工作流现实
检验触发、任务、交接、依赖、例外和恢复是否支持新的处理方式。
责任与控制
明确建议、批准、执行、暂停、升级和最终负责人。
团队采用
观察业务、技术、风险和运营角色能否理解、接手并协同。
持续运营
定义扩大前所需的证据、监测、复盘和现场回流。
03
从管理问题到下一步决定
界定管理问题
明确结果、角色、当前工作、资料与权利边界，以及本次不处理的事项。
建立场景与基线
把决定、证据、交接、异常和行业条件转为可重复场景。
组织团队运行
让相关角色处理事件、说明依据、协调交接，并在需要时暂停或升级。
复核证据与反证
区分观察事实、待验证假设、失败模式和不能推断的结论。
形成管理决定
选择继续、调整、停止、扩大或进入专项工程与生产审查。
04
企业可以带走什么
以下是代表性产出，实际范围取决于管理问题、参与者和资料边界。
工作流与决定图
关键任务、角色、交接、例外和升级点。
场景与观察记录
条件、选择、证据、反证和未决问题。
差距与优先级
模型、数据、系统、流程、责任、能力和采用问题。
管理决定简报
与证据强度相称的继续、调整、停止或扩大选项。
下一阶段计划
需要补强的工程、团队、运营模式或专项审查。
05
对组织和经营可能产生的影响
现场实验帮助企业在重投入前发现非模型问题，降低在错误工作流上过早扩大的风险，让跨部门团队围绕同一结果和责任对齐，并把模糊试验转为有条件、有负责人、有停止边界的下一步决定。
06
在 FDE 能力体系中的位置
方法观点定义问题、责任与证据；团队协助组织必要角色；产业模拟提供可重复条件。现场实验把这些能力汇合为企业决定依据，并把能力缺口转向研习培训，把可复用的行业问题转向行业孵化。
- 方法观点
- 团队协助
- 产业模拟
- 行业孵化
07
这项能力如何支持企业合作
现场实验可支持 TekaaS 的价值验证和运营决定。TekaaS 与管理层确认商业范围和下一步决定；fde.tw 提供现场实验方法与能力基础设施；获准的学习或团队运营使用相应 Learn 服务路径。
08
可信边界
可以支持
- 为比较工作流、团队和控制选择提供有边界的依据。
- 让假设、反证、缺口和下一阶段条件保持可见。
不能证明或授权
- 场景不复制全部正式环境，也不证明运营、法律、安全或财务结果。
- 现场实验不认证个人或团队，也不授予系统访问、部署或自主运行权限。
- 正式环境和其他高影响决定仍须由相应人类负责人另行审查。
从一项管理问题开始
请用非机密语言说明希望改善的工作流、实际承担工作的角色、当前最难作出的决定，以及为什么现在需要验证。