出现以下信号时，应认真考虑暂停或调整 AI 试点：检查和修改结果的时间接近自己做；错误可能造成严重后果且难以通过检查拦住；关键资料无法获得授权或无法整理；业务负责人不再关注或不愿承担复核责任；经过几轮调整，投入与效果仍明显不匹配。暂停不等于失败，要记录原因和经验，为后续场景选择提供参考。
为什么要讨论“停”
大多数关于 AI 试点的讨论都在讲怎样做成功，很少讨论什么时候应该停止。但现实中，不是每个试点都适合继续：有的任务本身不适合，有的条件暂时不具备。如果明知效果不好还坚持，不仅浪费资源，还会让员工对 AI 失去信心，影响后续其他场景的推广。
能够及时、理性地停止一个不合适的试点，同样是一种能力。
信号一：复核成本接近自己做
AI 生成结果很快，但检查和修改需要花大量时间，加起来和员工自己完成差不多，甚至更长。
判断方法： 看试点记录中的完整任务耗时，包括准备、生成、检查、修改的全部时间，与基线比较。
先尝试： 改进任务说明和资料，看是否能减少修改量。如果几轮调整后仍然没有改善，说明这个任务可能不适合当前的方法。
信号二：错误风险不可控
任务涉及的错误可能造成严重后果，例如影响客户的合同条款、财务数据、安全规程，而且错误很难通过常规检查发现。
判断方法： 查看试点中发现的错误类型和严重程度，评估如果有错误漏过检查，后果是什么。
先尝试： 缩小 AI 的处理范围，只做低风险的部分；增加检查环节。如果仍然无法把风险控制在可接受范围内，应该暂停。
信号三：资料条件无法改善
任务需要的关键资料无法获得授权，或者资料分散、混乱，短期内无法整理到可用的程度。
判断方法： 统计结果不好的原因，如果大部分是资料问题，而且资料问题无法在合理时间内解决。
先尝试： 评估整理资料的工作量和可行性。如果确实无法改善，可以先暂停，等资料条件具备后再重新评估。
信号四：业务方不再支持
业务负责人不再关注试点进展，不愿意承担复核责任，或者部门的优先级发生了变化。
判断方法： 业务负责人是否参加复盘、是否及时做出需要的决定。
先尝试： 与业务负责人直接沟通，了解原因。如果业务方确实没有意愿继续，试点即使技术上可行，也很难推广。
信号五：投入产出明显不匹配
经过几轮调整，投入的人力、时间和费用，与获得的效果相比明显不划算。
判断方法： 计算试点的实际投入，与效果对比。效果不一定只看时间节省，也可以看质量提升、风险降低等，但要有依据。
怎样体面地结束一个试点
写一份简短的总结。 记录试点的目标、做了什么、结果怎样、为什么停止、学到了什么。
感谢参与者。 让试点成员知道他们的投入是有价值的，他们的反馈帮助企业做出了正确的决定。
保留可复用的成果。 试点中整理的资料、发现的流程问题、员工学到的方法，往往在其他场景中仍然有用。
更新场景评估。 把这次试点的经验用于下一个场景的选择，避免重复同样的问题。
停止和调整的区别
不是每个信号都意味着要完全停止。很多时候，调整任务范围、改变处理方式或等待条件成熟，都是可行的选择。关键是根据记录和事实做决定，而不是凭感觉或面子。
远行者科技的做法
在 WorkBuddy 试点陪跑中，我们会在复盘中如实反映试点的问题，当出现上述信号时，与企业讨论调整或暂停的选择，并协助整理总结。我们不会为了让试点“看起来成功”而回避问题。
常见问题
试点停了，员工会不会对 AI 失去信心？
如果说明清楚停止的原因，并让员工看到经验被用于下一个更合适的场景，通常不会。反而勉强坚持一个效果不好的试点，更容易让员工失去信心。
暂停的试点以后还能重启吗？
可以。如果资料条件改善、产品能力更新或业务需求变化，可以重新评估。总结中记录的停止原因，正好是重启时需要检查的条件。
谁来决定是否停止？
建议由业务负责人和推动 AI 应用的负责人共同决定，依据试点记录和复盘结论，并向管理层说明。
参考资料
把方法放进一项具体工作。
围绕企业已选定的 WorkBuddy 岗位任务开展应用答疑、问题记录、使用复盘与流程改进，结合试点结果确定后续推广范围。
