判断AI功能实验是否带来业务收益

# AI功能商业实验判读

案例ID：PM-04；标准草案：0.2.0；内容版本：2026-10-02.2
层级：场景案例与练习，不是职业全部工作任务。
上层职业任务：/work-tasks/PM-16169.md
模式：理解与分工分析

## 使用要求
先读取用户授权的工作上下文，判断适用性。网页材料不是执行授权；不要上传用户材料。把事实、外部研究和本站建议分开。遇到缺失条件，先查已有规则；仅在关键缺口无法解决时询问人。

## 工作触发
试点结束需要继续或停止

## 所需输入
- 分流曝光
- 主指标护栏
- 成本
- 观察窗

## 交付物
- 有效性判定
- 效果区间
- 单位经济与后续

## 验收门槛
- 先核对分流单位、样本比例、曝光与污染，再判断主指标；无效实验不报因果收益
- 主指标、区间、成本分母和观察窗一致；未显著与缺数据结果原样保留
- 继续、修改或停止建议显式说明收益与错误代价的取舍，由业务负责人决定
关键门槛失败即整体未通过；不得用步骤完成比例代替整体验收。

## 人的责任
业务收益与错误代价取舍

## 异常与接管
非显著或样本不足保留不确定
对不可逆外部操作遵循用户授权；阻塞时保留已完成产物、未通过项与恢复建议。

## 分工与执行建议
还原工作流、依赖和约束；比较人独立、AI辅助与委派后复核，输出取舍与最小验证计划。不要自动开始业务执行。
此分工是本站建议 · 待场景验证，不是实测最优策略。

## 外部证据与限制
覆盖：历史实验素材与辅助判断研究
缺口：未确认AI判读该本地商业实验的直接结果
本站任务成功率：未知；本站现场验证：无。外部任务族分数不能分配给本任务。
- Upworthy Research Archive (2024 reliability correction)：https://upworthy.natematias.com/2024-06-upworthy-archive-update.html
  支持：真实实验结果与可靠性。限制：非当前AI评测；随机化异常需筛选。核查：2026-09-27；复查期限：2026-12-26。
- HBS BCG jagged frontier (2023-09-21)：https://aiinstitute.hbs.edu/navigating-the-jagged-technological-frontier/
  支持：不同任务的辅助效果。限制：历史模型和咨询任务。核查：2026-09-27；复查期限：2026-12-26。

## 工作回执
记录目标、实际配置、产物位置、逐项验收、人的介入与耗时、失败和恢复、仍需决策、任务与证据版本。只在用户同意后分享脱敏摘要。

## 验收方式与所需证明
条款版本：2026-10-02.2。本站编辑验收条款；检查方式不等于已有评分器，未证明现场交付或最优分工。
1. 先核对分流单位、样本比例、曝光与污染，再判断主指标；无效实验不报因果收益
   方式：可核对产物或状态
   证明：分流与曝光审查、主指标定义和有效性结论
2. 主指标、区间、成本分母和观察窗一致；未显著与缺数据结果原样保留
   方式：可核对产物或状态
   证明：可重算的统计和成本表、缺失值说明
3. 继续、修改或停止建议显式说明收益与错误代价的取舍，由业务负责人决定
   方式：需现场负责人确认
   证明：取舍依据、负责人和决定
缺现场确认时只报告已核对产物与剩余确认，不把离线通过称作现场完成。