Assessment
AI 落地诊断
AI 落地诊断用 2 周 盘清哪些场景值得做、按 ROI 排序，并给出 AI-LMM 成熟度评分。交付物是《可行性与优先级报告》，不是一套演示。
最后更新： · 章鱼派 OctopAI
诊断回答三个问题
- 这个场景能不能被评测？写不出评测集的，先不做。
- 值不值得做？看单位任务成本能不能低于人工，而不是看 Token 单价。
- 从哪一级开始？用 AI-LMM 打分，禁止跳级。
交付物
- 《可行性与优先级报告》：场景清单、放弃清单、建议顺序。
- AI-LMM 成熟度评分（L0–L4）及依据。
- 试点范围建议：目标流程、数据边界、6–8 周可完成的切片。
编制：1 名交付负责人 + 1 名工程师。两周诊断按场景报价，小团队投入通常在数万元量级；对不上的场景到报告为止，不硬做试点。 诊断与试点按场景报价，不设公开价目表。合同按人天与交付物计价，不按 Token 用量计价。
常见问题
- AI 落地诊断做多久？
- 默认 2 周。编制为 1 名交付负责人 + 1 名工程师。输出是报告和评分，不是一套上线系统。
- 诊断之后必须继续试点吗？
- 不必。诊断的结论可以是「现在不该做」。我们把这当成合格交付，而不是销售失败。
- 需要准备什么？
- 指定一名业务对接人、开放只读的流程说明与样例数据（可脱敏）、列出当前已试用过的工具。不需要先有模型选型。