本案例依原書第 1 章的 Generative AI Implementation Workflow 重組，並非原書正式案例研究。
把生成式人工智慧（Generative Artificial Intelligence, GenAI）從領導教育、構想到正式部署整理為七階段流程，避免 POC 成為孤立展示。
原書以「6 個月內提高顧客互動 15%」示範可量測目標，並建議 GenAI 的快速 POC 不超過 2–3 週；若 POC 有潛力，接著進入整合真實系統、資料與護欄的 MVP，再部署給實際使用者並量測影響。
| 階段 | 原書工作 | 關鍵輸出 |
|---|---|---|
| 1 | Senior Leadership Education | 理解 GenAI 能力與限制 |
| 2 | Use Case Ideation | 跨文字、音訊、影像、影片等應用構想 |
| 3 | Stakeholder Workshop | 精煉構想並形成評估心智模型 |
| 4 | Prioritization | 依可量測商業目標排序 |
| 5 | Rapid POC Development | 2–3 週內展示核心想法，可使用 dummy data |
| 6 | MVP Creation | 整合真實系統與資料，加入必要 guardrails |
| 7 | Deployment and Measurement | 交付實際使用者並對原目標量測 |
Excel 可建立階段、負責人、開始日、結束日、是否通過、KPI 及風險欄位；對 POC 計算實際週數並與 2–3 週建議比較。AI 可整理每一階段缺少的證據，但不得自行把未完成階段標成通過。
原書明確提供兩個量化示例：
七階段本身不是可以相加成 ROI 的公式。
流程的重點是把價值驗證一路帶到真實使用。POC 可以先用假資料展示核心功能，但 MVP 開始必須面對實際資料、系統整合與護欄；正式部署後還要回到最初 KPI 驗證，而不是以「完成模型」作為成功標準。