方法论 · FDE
你的第一个AI用例，数周内上线
我们把工程师放进你的业务现场，而不是把一份需求文档丢给外包。模型、对接、值守，由同一支团队全包。这样你的第一个真实用例几周内就能跑进生产，而不是攒成一份等下季度才给董事会看的PPT。
六大原则
01
在你的车间里干活
我们的工程师坐进你的业务例会，打开你的真实数据，用你内部那套工具。需求不是从你嘴里问出来的，是在现场看出来的，看它实际长什么样。
02
动手前先把用例排个序
每个候选用例都按价值、上线难度、可能出什么岔子三件事打分排序。然后我们只做那个上线后你的人会一直用下去的。
03
每周都有能跑的东西
没有几个月不见成果的黑箱。每周你都能看到一个在跑的版本。哪里不对，你当场说，你押下去的赌注始终是小的。
04
评估跟着系统一起交付
上线不等于活儿干完了。每个系统交到你手上时，评估基准和监控已经在跑。你靠数据管质量，而不是靠祈祷它别出事。
05
经得起一次审计
答案带出处，流程留痕迹，模型配卡片。在受监管的工厂里，审计员读不懂的AI，就是你不敢上的AI。
06
能力留在你的团队里
交付本身就是培训。项目一结束，你的团队自己能跑、能改、能去定下一个用例，不用再回头找我们。我们一起做的东西，归你。
从一次会议，到一套跑在生产里的系统
阶段0 · 1次会议
用例工作坊
一次会议里，我们梳理你的流程和数据，给候选用例排序，把成功长什么样定下来。会开完，你就知道第一个用例是哪个、它值多少、几周能上线。
阶段1 · 2-6周
我们嵌进来一起建
工程师在你的环境里干活，每周交给你一个能跑的版本。数据管道、评估、界面一起往前长，全程摆在明面上，你的相关方随时能看。
阶段2 · 第6周起
先上线，再铺开
监控和治理都已经就位，我们把它推上量，再把跑通的那套搬到下一个流程、下一个团队。你的概念验证，不再死在实验室里。
