AI 在这项工作里的位置

整理客户提供的资料与访谈记录；建立事实、假设、缺口与冲突的清单；辅助检索、比较并形成研究底稿。

按顾问定下的维度、路径与条件把材料填充成型；生成报告初稿、表格、清单与知识资产；按顾问给的构建思路写出脚本与轻量工具。

保留输入、规则、输出与修订过程，使判断可以回放。这一条是前面所有条目的前提：不能回放的产出，在咨询里不能当证据用。

定方法与结构：问题拆成哪些维度、按什么路径推进、用哪些数据、专家标注怎么定、产出怎么调试到能用。这些是顾问的判断，不是模型的输出。

确认问题有没有被正确理解。客户说出来的问题，和真正发生的问题，经常不是同一个。

判断来源是否可靠、是否过期；区分哪些是事实、哪些是推定、哪些还没有被证实。

处理价值冲突、组织内部的现实与客户语境；决定一条建议是否适合这家企业；对外解释限制，并承担顾问责任。

数据边界：客户隐私、商业秘密与敏感文件必须有明确的使用范围，不因为某个工具方便就把它们送进未经授权的系统。

证据边界：模型输出只是候选信号。没有来源、无法复核或彼此冲突的信息，不会被写成事实。

决策边界：AI 不替客户作出重大的经营、法律、投资、人事或市场进入决定。

能力边界：原型、脚本或内部工具不等于稳定产品，只有经过真实验收的能力才会被写成对外承诺。

不宣传「AI 自动给出正确战略」。不把报告生成速度等同于咨询质量。不用技术展示替代客户价值与真实案例。

这几条看起来像自我限制，实际是在保护判断的可信度：一旦允许其中任何一条松动，客户就没有办法再区分哪部分结论是经过判断的，哪部分只是生成出来的。