我们的使命
帮助团队把可用的AI转化为可衡量地更好的工作，明确责任人，并让控制措施与真实风险相匹配。
关于 ModelFold
我们帮助组织挑出值得做的AI工作，并在运行中始终清楚谁负责什么。
多数关于AI的报道止步于模型能做什么。我们从真正棘手的地方开始：它必须嵌入的流程、必须信任它的人，以及上线之后让它可被问责的各项控制。
- 保持独立，商业关系均予标注
- 写给动手落地的人，而非旁观者
- 重要主张均标注相关来源
我们的立场
三项承诺贯穿我们发布的所有内容。
我们提供的内容
面向企业AI规划与运行的简报、实战指南、决策框架和评估方法。商业路径均会标注，绝不会左右我们的结论。
我们的方法
我们从真实的流程或决策出发，而不是从模型发布出发。我们梳理交接、例外和成本，并一路跟进到推广、监控与退役。
ModelFold 编辑部
我们报道AI在企业内部真正落地的过程。报道从具名信源出发，区分查证到的事实与我们的判断，并在有据可查的编辑控制下借助AI完成资料研究与初稿。我们不能替代具体专家的审阅。
- 如何设计权责清晰、持续学习的AI运营模式一套面向企业管理者的AI运营模式设计方法：按企业标准、组合资金、项目交付、风险接受、生产运营与能力复用逐项分配决策权，用决策权登记表明确责任人、证据、授权、升级和复审条件，再把试点结果转化为可追溯的资金、标准、能力与战略调整。
- 提出AI用例前，先看清真实工作如何发生一套面向产品经理、业务分析师和流程负责人的实地调研方法：从近期案例访谈、情境观察、工作材料、短期任务日记与运营记录中交叉取证，区分主观痛点与可复核的流程约束，保留反例和不确定性，并据此决定测试AI、优先改流程、继续取证或停止，避免把最显眼的写作步骤误当成真正瓶颈，让每项提案都能回到有边界的任务、可观察后果和下一步最小验证。
- 从接收到留存：如何设计可运营的智能文档处理流水线面向运营架构师与文档自动化团队的一套技术中立方法：以统一文档身份串联接收、预处理、分类、抽取、校验、路由、人工复核与留存，为每个阶段明确输入、持久输出、放行条件、责任人和失败去向，并用状态、证据、版本与下游回执构建可追踪、可恢复、可审计的生产级智能文档处理流程及上线检查清单。
