把AI导入当作“实验”：先定好“撤退条件”

很多公司认为，一旦引入AI或新的机制，就必须无论如何坚持下去。社长已经发出号令，停下来就像是承认失败；现场的人也很难开口说“不如停了吧”。

我的看法很明确：如果没有扎根，那就停下来。没有扎根，说明它不符合公司现在的业务和人的工作方式。勉强继续，只会不断累积费用和现场的负担。

撤退条件要在“开始之前”定好

一旦开始，判断就会动摇。投入了金钱和时间之后，总会想“都做到这一步了，再坚持一下”。所以，要趁什么都还没投入、头脑冷静的时候先划好线。

我从三个方面来考虑：

• 使用情况：在规定期间内，现场日常使用的程度如何
• 费用：每月多少以内可以继续
• 效果：哪些工作变轻松、变快了，大概多少

数字不需要完美。重要的是，回头看的时候能毫不犹豫地决定继续还是停止。撤退条件，是对未来的自己的承诺。

AI很快，所以要保留能停下来的地方

AI能让业务一下子变快。进展不顺的时候，问题也会同样快速扩散，等发现时可能已经难以回头。必须事先决定在哪里可以停下、由谁来停。

在海外，也有观点认为，企业的AI仅仅做到“看得见”还不够，需要一个能够实时停止或限制AI的访问、使用、数据和费用的管理机制。对中小企业来说，只要把“谁在用哪些AI”的清单、每月费用上限、数据处理规则和停止时的步骤整理在一张纸上，就已经是很好的管理机制了。

容易成功的做法，容易受挫的做法

容易成功的是：在使用AI的过程中自动收集数据，把知识汇集到公司内部。员工不必写手册，只要在日常工作中使用AI，诀窍就会留在公司里。

容易受挫的是：费用成为瓶颈。如果直接把外部服务推广到全公司，越方便费用就越高，到某个时候就付不起了。试用阶段用外部服务小规模、快速地试，效果明确之后再做成公司内部的系统。事先看清这一步很重要。

先试试看，不行就撤退

这是我在实际工作中一直使用的原则。先定好撤退条件再去尝试，失败的大小从一开始就是确定的。范围明确的失败，只是一种学习。

AI一定会改变工作方式。与其因为害怕而停步，不如小规模尝试，不合适就停下。我认为，反复这样做是最安全的前进方式。