企业AI转型的30个常见错误

我观察到企业在AI转型中犯下的30个错误：

1. 买了AI授权就把它叫战略。你得先确定你想解决什么问题、人们会怎么使用这些工具、以及你预期能获得什么改进。光获得使用权回答不了这些问题。

2. 要求每个员工都成为AI工程师。人们需要不同水平的培训，也承担不同的责任。帮助一个人在工作中使用AI，不代表就能让他们自动具备为其他人搭建和维护系统的能力。

3. 在没确定好答案是什么样之前，就向AI索要答案。先从真实案例和明确标准开始。把已经验证过的修正保存为测试用例，在你修改系统时重新运行这些测试。

4. 在检查完整套配置前就怪罪模型。失败可能出在模型、指令、信息缺失、工具或是周边软件上。在决定替换什么之前，先调查清楚哪里出了错。

5. 给一个从头到尾没人能说清楚的流程做自动化。我们接触过一个团队，他们的工作分散在通话、邮件、表格和共享文件夹之间。搞清楚工作实际是怎么完成的，本身就是一项大工程。

6. 给智能代理开放超出其工作需求的访问权限。限制它能读取和修改的内容，对会产生重大影响的操作要求审批。在软件中强制落实这些权限设置。只告诉代理要小心不等于访问控制。

7. 让数据保护依赖于有人记得删除名字。在敏感信息抵达模型之前，就用合适的访问控制和自动化检查来限制它。只删除名字没法解决机密信息可能泄露的所有路径。

8. 让智能代理无限制花钱。我们仍然遇到过没有设置预算上限的团队。设置花费限额、请求限额和停止条件，然后决定系统达到限额后该做什么。

9. 把AI使用量当成业务进展的证明。Token消耗量能帮你了解 adoption 程度和成本，但它没法告诉你有用的工作有没有完成。要去衡量结果、质量，以及花在审核或修复输出上的时间。

10. 放任公司数据流入没人检查过的账户。要清楚员工使用了哪些服务、他们输入的信息会如何处理、以及适用哪些设置和协议。把官方认可的工作方式讲清楚。

11. 选模型的时候不考虑更换会涉及什么。要清楚你的系统有哪些部分依赖这个服务商。哪怕技术连接改起来很容易，换一个模型也可能需要不同的指令，还要重新测试。

12. 为调研付费，却没约定它必须交付什么。我们听过一个项目，估算金额一直在涨，后来咨询师跳槽去接别的项目了。你要设定明确的交付物，还要设定一个节点，到点决定要不要继续推进。

13. 敲定了一个计划，却没有办法根据你学到的东西采取行动。长项目本身不一定是错的，问题在于