试点效果不错，推广时却推不动，是 AI 项目里相当常见的情况。本文整理试点与推广之间的主要差异，以及推进过程中需要提前准备的几件事。
本文包含
- 试点为什么容易成功
- 推广阶段变化的三个条件
- 使用习惯与流程配套
- 效果衡量与预期管理
- 分阶段推进的安排
试点为什么容易成功
试点通常挑选场景清晰、配合度高的团队，资料也是专门整理过的。这些条件在推广时基本都不成立，所以试点结论不能直接当成推广预期。
试点阶段的人力投入也常被忽略。有专人盯着效果、随时调整，问题发现得早、解决得快；推广后没有这层支撑，同样的问题就会积压成使用者的负面印象。
推广阶段真正的阻力多数不在技术，而在流程没跟上和预期没管好——工具装上了但工作方式没变，或者一开始把效果说得太满，后面稍有不如意就被否定。我们把推广过程中需要提前准备的事项按阶段列出来，并给出效果衡量与预期管理的具体做法，……
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