90 天可以帮助企业完成一个有边界的 AI 试点，但不是所有项目的固定工期。高风险和复杂集成可能需要更长时间。关键是把周期拆成能够验收的阶段。 第 1—15 天定义任务。明确用户、输入、输出、禁用场景、责任人和当前流程基线。没有真实样本和通过标准，不进入开发。 第 16—35 天准备数据与系统。清理资料、设置权限、完成接口和日志测试，建立版本化评测集，并演练超时、断网和回滚。 第 36—60 天静默运行。系统生成结果但不直接影响业务，由人工逐条对照现有流程，记录错误类别、修改量和高风险失败。 第 61—80 天受控使用。开放给少量经过培训的用户，所有建议可以拒绝，高影响动作继续人工批准。观察实际使用中的遗漏、等待和支持成本。 第 81—90 天做决策。将结果与基线比较，决定扩大、修改、继续观察或停止。调用量增加不等于项目成功，合格结果、人工负担、风险和总成本才是决策依据。 每个阶段都应有停止条件，例如隐私边界不清、严重错误无法控制、关键流程不可恢复或成本持续超出预算。实际计划仍需结合企业风险调整，本篇不为了导流而配置宽泛专题链接。 本文在提纲整理和初稿撰写中使用了AI辅助，发布前已人工复核事实与表达。