研討會落幕，《AI 非糕團工藝應用指南（草案）》正式開放意見徵集，為期一個月。這份承載著行業共識、關乎非糕團未來發展的指南草案，一經發布，便引發了行業外的廣泛關注，老匠人、企業、消費者、AI 專家、文化學者等各方，紛紛積極反饋意見，為指南的完善建言獻策。
蘇晚、林默等人深知，反饋意見的收集與理，直接決定了指南正式釋出後的認可度與實，毫不敢懈怠。協會專門立了反饋理專項小組，由小李擔任組長，負責統籌反饋收集、分類梳理與方案最佳化工作，蘇晚、林默則負責稽核理方案、協調爭議化解，趙爺爺等老匠人代表、企業代表、AI 專家則全程參與，確保反饋理公平、公正、合實際。
然而，意見徵集工作推進不到兩週，就接連出現兩大棘手問題，讓反饋理工作陷瓶頸，也讓小李等人深刻意識到，指南的完善，遠比想象中更為細緻、更為複雜。
第一個問題，是反饋意見分散雜，難以高效梳理與響應。截至意見徵集中期，專項小組共收到各類反饋意見 200 餘條，這些意見來自不同群，訴求各異、角度繁雜：老匠人群的反饋，主要聚焦於“手藝記錄的引數度不足”，認為指南草案中“麵力度 5-8kg”“烘烤溫度 180℃左右”等引數過於寬泛，無法準記錄老匠人的作細節，不利於年輕傳承人的學習與 AI 輔助的準落地；企業群的反饋，重點關注“稽核流程的效率”，不企業反映，三級稽核流程繁瑣，平均耗時 15 天，嚴重影響企業的創新進度與量產計劃，希能夠簡化流程、提高效率；消費者群的反饋，則集中在“試吃評估的公正”，擔心消費者代表固定、試吃過程不規範，會出現主觀偏見，無法真實反映產品品質，難以保障消費者的合法權益；AI 專家與文化學者的反饋，則多為細節補充，如建議增加“不同品類糕團的引數差異”“AI 技更新後的指南調整機制”等。
“這些反饋意見太雜了，有說引數的，有說流程的，還有說標準的，要是不分類梳理，我們本無法高效理，也無法準響應各方訴求。”小李看著堆積如山的反饋材料，眉頭鎖，語氣中帶著些許焦慮。作為協會數字化運營中心的普通專員，他之前從未負責過如此龐大、繁雜的反饋理工作，一時間有些手足無措，只能加班加點，逐一整理反饋意見，但效率低下，還容易出現。
蘇晚在檢視反饋理進度時，發現了小李的困境，主過來指導：“小李，彆著急，反饋意見多，說明大家重視指南，這是好事。我們不能盲目整理，要建立分類機制，把雜的反饋，按‘主、型別’進行分類，這樣才能高效梳理、準響應。”隨後，蘇晚結合各方訴求，為小李提出了的分類思路：按反饋主，分為老匠人、企業、消費者、專家四類；按反饋型別，分為邊界調整、流程最佳化、細節補充三類，在此基礎上，製作“反饋清單與理方案對照表”，每一條反饋，都對應明確的理方案、採納與否、理由說明，確保有據可查、高效推進。
在蘇晚的指導下，小李豁然開朗，立刻調整工作思路，牽頭建立了反饋分類資料庫，組織專項小組員，按照“主 + 型別”的分類標準，對 200 餘條反饋意見進行逐一梳理、分類歸檔。經過三天的加班加點，終於完了反饋分類工作，形了清晰的反饋清單與理方案對照表，每條反饋都有了明確的理方向，反饋理效率大幅提升。
分類完後，專項小組針對不同群的反饋，結合前期研討會共識與第三方資料，制定了針對的響應方案，逐一解決各方訴求。
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