先问：现在真正卡在哪里？

“公司要导入 AI”不是需求。可以执行的需求应该说得更具体：销售每次整理询价要花多久？报价资料散在哪些文件夹？新员工为什么一直找不到正确版本？标书最容易漏掉哪些条款？只有把最近发生的一件事说清楚，才有办法判断 AI 是否合适。

把第一个项目缩小

第一个试点不需要解决整个工厂。比较稳妥的做法，是选一项边界清楚的工作：资料来源找得到、结果有判断标准、出错后能够人工拦截，而且每周都会重复发生。

1. 问题有多痛？它是否真的影响时间、成本、交期、品质或订单？
2. 资料在哪里？文件、表格、系统记录和负责人员是否找得到？
3. 怎样算成功？是少花时间、少遗漏、响应更快，还是提高转化率？
4. 谁负责使用？没有现场负责人，工具做出来也很容易被放着不用。

最后才决定解决方式

有些问题用现成软件就能解决，有些需要把 ERP、CRM、文档和工作平台连接起来；有些适合建立知识库，有些才需要客制化 AI Skill。诊断的价值，就是避免把所有问题都误判成“开发一个 AI 系统”。

达拓建议先用一个小场景验证：两到六周内能否看到真实使用、节省时间或降低错误。如果验证成立再扩大；如果不成立，就调整或停止，而不是继续投入来证明原来的决定没有错。