按照明确的审核标准确定工作
留意那些反复进行的分析、文档准备、分类或证据收集工作，尤其是人们能够判断产出质量的任务。记录当前工作流、例外情况、数据敏感性和错误成本。即使某项任务量很大，如果错误难以发现，或组织无法提供可靠的源材料和负责任的审核人员，该任务仍可能不适合自动化。
- ✓ 选择一个流程，并指定一位业务负责人。
- ✓ 收集有代表性的示例，包括困难和未成功的案例。
明确人员与系统的职责
明确系统负责准备什么，以及哪些事项由人员审批。将数据访问限制在完成任务所必需的范围内，并明确数据保留和供应商处理要求。如果输出会影响就业、贷款、健康或其他重大决策，应在部署前进行领域专项审查。一般性的营销自动化指导并不能证明这些用途符合法律要求。
- ✓ 在下游可进行验证时，使用结构化输出。
- ✓ 系统不可用时，确保仍有备用流程可用。
开展一次可以诚实失败的试点
根据约定的标准，将辅助处理的工作与现有流程进行比较。除了速度，还要衡量纠正工作量、可靠性和用户接受度。评估中应计入集成和维护成本。只有当试点结果足以支持特定决策时才扩大规模；引人注目的演示或自信的回答，并不能证明该工作流已适合无人值守地运行。
- ✓ 设定停止条件和评估周期。
- ✓ 记录试点验证了哪些内容，以及哪些问题仍未确定。