试点怎么定成败标准？
5 条做法，来自 5 位实践者
做法
- RAG项目的 POC 到底该验证什么把 POC 压到两周内前端简陋但全链路跑通，只验问答准确率测试机制、关键文档与图表索引、人在闭环三项。
企业AI试点怎么判断值得继续试点评审只问三件事：工作有无变好、改善在什么条件下成立、下轮验证什么；比较对象锁定同一交付物，三层证据分记，每轮只改一个变量。
AI 试点做了两个月，怎么判断该不该推广试点验收先记原流程基线与样本量，明确「用过」的分母，核对返工计时与质量分层抽查，及格线试用前与供应商谈定。
如何跨越“POC陷阱”，实现AI从试点到规模化落地上线前算三本账：采用率归哪个岗位背 KPI、业务方交脏数据抽检清单只做三四个字段、可接受错误写成错判率与人审比例及关停线。
为什么企业采购 AI 大模型，落地完全没有效果复盘七八个失效项目：验收指标须写进立项书，发票抽取准确率≥98%，预算按模型20%、数据与流程60%、评估培训20%倒过来分。