AI 落地前检查清单 — 一页纸搞定准备度诊断

不确定准备好了没有？回答这 20 个问题。 10 分钟就够。

为什么需要检查清单

这个系列讲了很多：问题定义、工具探索、数据准备、项目管理、说服管理层、安全、成果衡量。

全部压缩成 20 个问题。

领域 1：问题定义（4 题）

Q1. 想用 AI 解决的问题有没有具体定义？

Q2. 能用数字说出问题的大小吗？

Q3. 问题有"负责人"吗？

Q4. 有没有考虑过非 AI 方案？

领域 2：数据（4 题）

Q5. 相关数据存在吗？

Q6. 能访问到这些数据吗？

Q7. 大致了解数据的量和质量吗？

Q8. 数据还在持续积累吗？

领域 3：工具和技术（3 题）

Q9. 判断了需要什么类型的 AI 吗？

Q10. 有没有先用现有工具小规模实验？

Q11. 定了自建和外包的界限吗？

领域 4：人力和组织（3 题）

Q12. 指定了 AI 负责人吗？

Q13. 给了这个人每周 4 小时以上的正式时间吗？

Q14. 实际使用 AI 的人参与了项目吗？

领域 5：预算和执行（3 题）

Q15. 知道试点需要的最低预算吗？

Q16. 定了成功标准吗？

Q17. 失败了有预案吗？

领域 6：安全（3 题）

Q18. 定了什么数据可以给 AI 用吗？

Q19. 做了个人信息的法律审查吗？

Q20. 有 AI 产出的验证机制吗？

结果解读

15 个以上"是"：现在就能开始。

10-14 个：可以开始，但要同步补"否"的领域。

不到 10 个：准备比 AI 落地更优先。

"否"多也没关系

"否"在哪里，第一个项目就在哪里。 没有组织是完全准备好的。知道自己在哪里，就已经领先一步了。

等 20 个全是"是"再开始，就永远开始不了。从现在已经是"是"的开始。