什么时候应该暂停 AI 试点？把停止条件写在开始之前

试点应当回答一个可以被否定的问题

“探索 AI 的可能性”可以是方向，却不足以作为单个试点的验收问题。可以具体到“使用有效产品资料后，员工是否能在约定核对范围内完成询价摘要”。这样，输入条件、接收人和结果标准都有可以检查的位置。

如果任何结果都能够被解释为继续投入的理由，试点就失去了检验作用。先说明哪些观察会改变原来的判断，例如资料始终无法维护、关键字段反复出错、接收人仍需重新处理。让失败能够被辨认，才可能从试点中获得可靠信息。

区分方案不足与条件尚未具备

模型能力不适合当前任务，与企业暂时没有可用资料，是不同的问题。前者可能需要改变实现方式，后者可能先补齐资料管理。若将两者混在一起，团队既可能过早否定有价值的应用，也可能持续为无法成立的方案增加资源。

记录暂停原因、已经得到的证据和重新启动的条件。例如资料负责人明确后再试、接口具备查询能力后再验证。暂停应留下可以继承的学习结果，不是把所有材料封存后从头开始。

已投入的工作，应转化为资产而非继续的压力

整理过的样例、失败记录、字段说明和权限清单，即使原方案停止，也可能用于下一次选择。明确这些产物的保存位置与使用范围，让团队知道投入并未全部消失。

同时应允许某些工作不再继续。已经花费的时间不能证明后续投入值得。评审时把未来需要的资源与未来可能得到的结果放在一起讨论，避免让既往付出成为唯一依据。

用简短的证据回顾作出决定

回顾可以包含原假设、实际观察、未解决条件和可选动作。每个结论对应样例或记录，不用一张综合评分表替代解释。必要时同时邀请使用者与接收方，避免只看制作团队的演示。

有边界的试验使组织能够更快学习，也使后续投入更有依据。AI 落地的前瞻性，不仅体现在敢于尝试，还体现在能够及时修正自己的判断。

在试用前写下暂停条件

为试点约定哪些错误不能接受、费用或时间到什么范围需要复看，以及由谁决定暂停。条件不成立时保留样例和失败依据，写清重启条件，避免把既有投入当成继续的唯一理由。