这两天把几类企业AI岗位放在一起看，我越来越觉得，很多公司下一阶段真正拉开差距的，不是模型能力有多强，而是有没有把问题分级。前面很多团队做 AI，一出错就全部升级到项目危机。但实际上，有些问题只是提示词偏了，有些是数据源过时，有些是业务规则变了，还有些才是真正会影响交付信任的系统性错误。如果不分级，团队就很容易被零散问题拖垮，最后看起来每天都在修，其实没有解决核心矛盾。所以我现在看一家公司的 AI 能力，不只看它能不能把任务跑通，而是看它有没有把问题区分成“可忽略”、“需当日修”、“必须立即止损”这三层。能分级，才能真正把资源放在对的地方。
发布于 上海
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