核心判断
同一种模型能力进入不同产业，会受到数据、监管、物理世界和客户信任的不同约束。
这个判断只有进入真实任务才有意义。研究不把“模型能做到”直接等同于“企业已经获得结果”。
论证链
从变化到经营结果。
每一层都要求能被观察、能被反驳，并能对应到企业的一项具体决策。
客户入口
AI 是否开始替客户完成检索、比较和初步决策。
岗位结构
哪些初级任务收缩，哪些复核和责任岗位变重要。
利润池
价值从信息提供迁移到数据、交付、信任还是结果责任。
适用边界
什么时候这个判断不成立？
当任务发生频率低、输入材料不可获得、结果无法复核，或失败会直接造成不可逆风险时，不应因为模型能力提升就立即自动化。此时先补数据、责任和验收设计。
企业行动
把研究变成三步验证。
不需要先做大项目。先选一个真实问题，形成基线、试运行和复盘。
- 01
访谈客户真实使用 AI 的决策路径
- 02
比较行业内三个岗位的任务变化
- 03
用案例而非概念验证利润池判断