PoC 常在隔離環境裡成功：資料是整理過的、使用者是專案成員、失敗可以重來。一進營運，輸出格式對不上後續系統、沒有人審核、權限不清楚、成本也沒人盯。
這時不該再換一個更強的模型當解方。該問的是：結果要進哪一個既有流程？誰有權覆核？失敗要重試幾次、還是改由人接手？這些決定會寫進工作流程，而不是寫進 prompt。
NARIWORKS 的做法是把結構化輸出、驗證、有限重試、記錄與人工覆核設計在模型周圍。模型負責提供可能性，系統負責可靠性。PoC 證明「有可能」；營運要證明「可留下」。
從驗證到營運
AI PoC 做完，卻接不進營運
展示成功之後，真正卡住的是格式、審核、權限與既有系統。要把模型放進流程，而不是把流程改成遷就模型。