开通 WorkBuddy 账号只需要几分钟，但要让它真正进入业务流程，前期准备的质量直接决定了后面能跑多远。
常见的做法是先把账号开好、再考虑用来做什么。这种顺序颠倒了：工具到位之后才开始想场景，往往变成"拿着工具找问题"，试点热闹一阵，随后归于沉寂。
真正需要提前做的，是几件业务层面的事情。
一、先明确要解决的环节
场景选择最常见的错误是全面铺开。企业内部能想到的 AI 场景往往有几十个，如果同时启动，资源被摊薄，每个场景都做不深，最后哪个都拿不出结果。
值得优先落地的环节通常有四个特征：发生频率高、有稳定的数据或单据来源、有明确的业务责任人、结果能被量化。四条都满足的场景，AI 介入后的改变容易被看见；缺任何一条，效果验证都会变得困难。
反过来看，一年发生不了几次、数据要靠人工重新整理、做完了没人认领结果的场景，即使技术难度不高，也很难产生实际价值。
二、知识资产决定输出的上限
企业知识通常散落在多个系统中：产品手册在共享盘，历史方案在个人电脑，标准话术在某个群里，过往案例在邮件附件。格式不一、版本混乱、权限不清。
直接把这些资料交给 AI，得到的答案往往看起来合理，但无法引用、无法追溯，业务人员不敢用。知识治理不是"把资料放进去"，而是让每一条输出都能指回原始依据。
具体要做的有四件事：清洗掉过期和重复的版本，建立统一的标签与分类体系，对敏感信息做脱敏处理，按岗位和角色配置访问权限。这四步做完，知识才从"一堆文件"变成"可被准确检索的资产"。
这一步常被跳过，因为它不产生立即可见的效果。但它决定了后面所有场景的输出质量上限。
三、权限与数据边界先划清楚
AI 进入业务流程后，会接触合同、客户资料、财务数据这类敏感内容。权限如果等到上线后再补，很容易出现两种极端：要么管得太死导致没人能用，要么放得太开留下隐患。
建议按最小权限原则起步——默认只给只读权限，需要写入时临时提升，操作完成后收回。同时明确几类高风险动作：合同签署、资金操作、人事变动、对外发布、正式提交，这些动作必须保留人工确认环节，不交给 AI 独立完成。
对金融、政务、医疗这类有强监管要求的行业，还需要提前确认部署方式。支持私有化部署的方案可以让数据与代码全程留在企业本地，满足信创与国密要求。
四、指定业务责任人，而不只是 IT 对接人
AI 场景落地的推动者必须来自业务侧。IT 部门能解决部署、账号、网络这些问题，但"这个环节该不该做、做成什么样算好"只有业务负责人能回答。
实践中效果比较好的配置是：每个场景指定一位业务责任人，负责口径确认、结果验收和推广推动；IT 侧指定一位对接人，负责权限、集成与运维。两侧配合，缺一不可。
如果责任人只落在 IT，容易出现系统上线了但业务不认的情况；只落在业务，又容易卡在技术细节上推进不动。
五、把验收口径写下来
不少项目启动时说的是"提升效率"，交付时才发现业务方想要的是"准确率不低于某个水平"，而技术团队优化的是响应速度。双方都没错，只是从未对齐。
建议在开始之前就把验收标准写成文字。一个可执行的验收口径通常包含三类内容：算得准，即准确率、召回率与可接受的偏差范围；算得快，即单条处理时长与日处理量；可审计，即每条结果都能追溯到原始数据和判断依据。
这三条一旦明确，场景的可行性和投入规模就能被估算，而不是靠感觉推进。
准备工作做到位，后续的部署会顺畅很多。安思派的 FDE 服务把工程师派到业务现场，正是为了帮企业把上面这几件事逐项敲定——场景怎么选、知识怎么治理、权限怎么划、口径怎么定。这些事在会议室里讨论不出结果，只有到现场才能快速对齐。
准备阶段花的时间，会在后面的交付周期里成倍地省回来。