试点很多，价值很少
场景散落在部门侧，缺少统一筛选标准与投资组合视角，难以形成可复制的交付路径。
挑战
企业在 GenAI 规模化时卡住什么
模型能力 ≠ 业务能力
提示词与 Demo 无法替代工作流嵌入、权限、知识治理与人机协同设计。
工程与合规双重压力
幻觉、数据外泄与审计要求并存，需要可观测、可回滚、可验收的交付机制。
方法
工厂化方法
以价值诊断排优先级，以联合共创定义可验收结果，以工程模板与运营机制把能力沉淀为可复制资产。
价值筛选与组合
按业务影响、数据就绪度与风险边界排序场景，形成分阶段投资组合，而不是并行散点试点。
共创与验收定义
业务与技术同场设计工作流、知识边界与人机分工，预先约定可观测指标与验收口径。
工程化与运营闭环
沉淀提示/检索/工具调用模板、评测与监控，把上线后的反馈纳入持续迭代。
能力
我们交付什么
GenAI 场景工厂蓝图
场景目录、优先级框架、治理护栏与交付节奏。
可嵌入工作流的应用
知识问答、文档辅助、决策支持等，嵌入现有系统与权限体系。
评测与运营机制
质量评测、风险清单、值班与迭代节奏，支撑规模化运营。