如何选定第一个 AI 智能体项目？

简短回答： 选一件重复、可逆、已有负责人、并且已有你在看的数字的工作。判断、资金往来和对客户的承诺留到后面的项目。第一个项目是在检验你的公司，不是在检验模型。

我是 Vinay Pasricha。我在诺伊达经营 GoodSpace AI，写了 AI for Business Leaders。错误的第一个项目通常是演示里最炫的那个。合适的那个略显乏味，每天都在发生，而且做错了能够收回。

依次过滤

从90天的交付周期开始：诊断、设计、构建，然后决定。诊断步骤就是过滤器。你寻找的是一项具体的工作，而不是一个宏伟的愿景。

• 重复性： 上个月它发生的频率足够高，以至于你无需开会研讨就能记起十个具体案例。
• 可逆性： 错误的输出可以在发出前被拦截，或者在不伤害客户的情况下予以撤回。
• 有专人负责： 已经有人在做这件事，并且会去检查智能体。没有人负责的工作绝不是一个好的起点项目。
• 可量化： 存在一个具体数字。如果没有数字，在第90天时你们将会为凭感觉做出的判断争论不休。

任何未能通过这四项等待检验的项目。这也包括董事会要求、但未能通过这些检验的项目。你可以解释一个枯燥的开门红。但你无法解释一个触及客户的、大胆的开门黑。

把被否决的想法写下来。它们并没有被废弃。它们只是排在第一个项目后面，而这种排队能阻止公司同时启动三个项目。同时启动三个“首要项目”，最终会导致没有一个项目能落实负责人。

整理任务，然后挑选一个

列出工作中的各项任务。将每项任务标记为自动（automate）、辅助（assist）或升级（escalate）。首个智能体项目应该是一个自动任务，或是一个经过严格核查的辅助任务。根据定义，升级任务是由人来处理的。如果你最中意的想法分类完全属于升级，那它就不是一个智能体项目。它是一个管理项目，换做去做好管理也是一件很棒的事。

优先选择读取你能在几周内整理好的内存（数据）的任务。比如一份价格表。一套经批准的答案。一个过往案例的文件夹。如果整理这些内存需要一个季度，那么这个项目实际上是一个内存项目。先做那个，并且不要把它叫做智能体。

优先选择用户在公司内部的任务。内部用户会告诉你输出结果是错的。而客户则会直接离开。先内部、后面向客户，等 Risk Ladder 表明最坏的情况在你可以承受的范围内时再面向客户。

第一个项目如何结束

它结束于一个明确的日期，并伴随着一个决策。 规模化（Scale）意味着同一个负责人会在下一批任务中继续运行它，且监督机制依然有效。 修正（Fix）意味着记忆或边界存在偏差，你将在继续之前对其进行调整。 停止（Stop）则意味着你了解到这项工作并不适合，你不会再默默地继续为此买单。

在写下第一个项目的决策之前，切勿添加第二个智能体。 第二个项目往往是第一个项目逃避评估的借口。

在允许代理行动之前，先使用免费的 Risk Ladder，并使用 Automate, Assist, Escalate 来整理其周边的任务。具体八个步骤在 AI strategy for business 中。 Collapse or Collapse 则是更长篇幅的论证：由一个人承担一个结果，并运行代理来实现它。

本周要做的一件事

在纸上写下三个候选工作。 划掉任何在人工检查之前会被客户直接看到的任务。 划掉任何没有负责人的任务。 划掉任何没有量化指标的任务。 从剩下的任务中开始。 如果什么都没留下，那么你的第一个项目应该是建立度量指标，而不是购买智能体。

这个回答的出处

本回答参考了 AI for Business Leaders 中的 The 90-Day AI Leadership Playbook 和 Automate, Assist, Escalate。

您的公司会有其自身的具体情况。若要用您自己的话提出后续问题，请尝试 Ask Vinay's books。

Vinay Pasricha 是 GoodSpace AI 的创始人，著有六本书，其中包括 AI for Business Leaders。