是否持续消耗人工时间？
频率、参与角色和当前耗时可以被观察。
先找到一段值得改造的工作，而不是先寻找 AI 用法。
适合自动化的不是最复杂的流程，而是价值清楚、重复发生、结果可检查的一段。
输入、判断和输出是否说得清？
允许存在复杂性，但不能完全依赖个人经验。
结果好坏能否被验证？
必须有质量、时间或错误条件作为依据。
异常时是否有人接管？
关键判断和对外动作要有明确责任人。
流程构成
AI 只负责适合它的步骤，整个流程仍然可追踪、可恢复。
团队在群聊、表格和系统之间反复录入，进度靠追问，发生异常后难以定位责任。
不把“运行完成”误当成“业务成功”。
自动化真正进入业务，必须先设计失败时发生什么。
- 检测
输入缺失、系统失败、置信不足或规则冲突被明确识别。
- 停止
不继续执行高风险动作，不伪造成功状态。
- 转交
把已完成步骤、异常原因和所需判断一起交给责任人。
- 恢复
人工处理后从可确认的位置继续，不重复制造副作用。
更少的重复操作清楚的任务状态与责任可检查、可恢复的处理流程
下一步
提交项目背景 选择一段每周都在重复的真实流程。
告诉我们谁发起、经过哪些系统、在哪里等待、发生错误时谁处理，我们会先判断最小可行改造范围。