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营销 AI 上线准备清单
营销团队在 AI 工作流上线前，用来检查负责人、数据、评审、风险和落地节奏的实用清单。
简短回答
营销 AI 上线准备清单帮助团队在上线前检查负责人、输入、评审、衡量、风险和回退方案，判断一个 AI 工作流是否已经能进入真实运营。
Demo 准备好，不代表上线准备好。
Demo 问：“它能不能跑一次？”
上线清单问：“当真实的人、真实 deadline 和真实错误出现时，它还能不能跑？”
1. 工作流范围
你能用一句话说清楚吗？
弱：
我们用 AI 做报告。
好一些：
每周一，分析负责人用 AI 起草周度 pacing 会议的第一版表现叙事。
范围模糊，上线也会模糊。
2. 负责人
谁决定继续、修改或停止？
这不一定是写 prompt 的人，而是对运营结果负责的人。
3. 输入
哪些输入允许？哪些不能放进去？
真实输入不会像 demo 一样干净。它有缺信息的 brief、旧命名、多处复制的评论和混乱的数据。
4. 人的评审
写清楚什么不能自动化。
AI 可以写摘要初稿。任何面向客户的建议、预算影响或因果判断，都必须由 account lead 审批。
“human in the loop”不够。你需要可执行的规则。
5. 衡量
你要和什么比较？
看周期时间、修改次数、实际使用、质量评分、返工或事故。
不要只带着“节省时间”的说法上线。
6. 回退
出问题时，什么条件触发停止？
例如：客户输出出现两次事实错误，评审人无法解释建议，速度变快但返工翻倍，主要用户不再使用输出。
回退不是失败，而是负责任的上线设计。
7. 沟通
谁需要知道发生了什么变化？
小的内部流程可能只需要一段说明。会影响客户的流程，需要说清楚 AI 做什么、人仍然审批什么。
不要过度宣传，也不要偷偷改变。
Prova 评审什么
通用 AI 可以让清单更漂亮。
Prova 应该检查范围是否具体、人的评审是否有约束力、衡量是否有真实 baseline、停止条件是否写清楚，以及两周后谁有权做决定。
简单准备度评分
每一项用 1 到 3 分：
- 未准备好：模糊、缺失或依赖希望。
- 需要修改：部分定义清楚，但还不足以运行。
- 可以测试：足够具体，可以做两周 pilot。
如果负责人、评审、输入或回退任何一项是 1 分，就先不要上线。
如果你正在准备一个 AI 工作流上线，这份清单里最弱的是哪一项？
Chandler
