立正用数据筛查的例子给出一个可迁移的分工：能用明确规则判断的（格式、缺失、超范围、重复、对不上）先用程序筛掉；剩下的才交给 AI 处理“规则不够用”的部分，比如看上下文、看字段关系、理解为什么怪；AI 不假装做最终裁判，而是把不确定的部分挑出来排前面交给人；人的反馈再回到规则、skill 和评测里⁠1。所以判断场景价值时，先问的不是“这个流程能不能讲清”，而是“这条链上哪一段是确定性的、哪一段需要模糊判断、哪一段必须人负责”⁠1。

AI 的优势确实在模糊和上下文判断，但立正强调不能只丢一句“帮我找异常”，那样结果一定不稳定。做法是把人的判断标准写成 skill，持续加入成功与失败案例，建立评测，量化 precision/recall，看换模型或改 prompt 是变好还是变差；人每次审出的结果都回流成下一轮材料⁠1。这意味着“讲不清的模糊问题”适合做，但前提是你能把验收标准、例外和案例讲出来，否则只是把模糊放大。反过来，纯确定性流程用 AI 做并不划算，程序更快更稳⁠1。

立正建议把内部提效做成“悬赏任务板”：哪个组有什么难题、原来预计多久、小团队用了多久、交付了什么、对方是否认可，每个任务都能点进去看⁠2。这比反复说“我们提效很大”更有用，因为它同时暴露真实需求、证明价值、也让支持你的老板有材料向上说明投入换回了什么⁠2。对你自己筛场景，可以先挑一个“规则筛完还剩一小撮需要判断”的环节试：先写清验收标准和几个正反例，跑一轮后看人审出的错例能否回流改进，再决定是否扩大。这是 AI 基于上述分工的应用建议⁠1。