AI项目不能只用调用次数或生成字数证明价值，指标应对应原来的业务问题。判断方案是否可行，不能只看模型能否给出答案，还要看答案如何进入业务。 如果准备开始实施，可先列出以下动作： 1. 比较上线前后的处理时间与单位成本。 2. 统计一次通过率、人工修正率和错误影响。 3. 观察使用率、放弃率与真实用户反馈。 4. 单独记录安全、合规和服务中断事件。 本题最需要警惕的是：只展示节省时间而不计算复核、重试和维护成本，会高估项目收益。短期省下的步骤，往往会变成后续更昂贵的修正工作。 接下来要用真实样本证明流程有效。设定基线与观察周期，按任务类型分组比较，避免把季节变化误认为AI带来的提升。除了顺利完成的常规样本，还应加入资料不全、输入矛盾、权限不足或服务异常等边界情形。最终报告应列出仍未知的部分，避免把没有发现问题写成已经证明安全。 对于不再使用的配置和账号要及时关闭，减少遗留权限与无效费用。好指标能够回答项目是否更快、更准、更省且风险可接受，而不只是系统是否有人使用。 本文在提纲整理和初稿撰写中使用了AI辅助，发布前已人工复核事实与表达。