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，不是模型能力多强，而是复盘速度。前面很多团队做 AI，容易把问题解决停在“先修掉再说”。但真正进业务后，决定系统会不会越用越稳的，不只是有没有修过，而是一次错误出现之后，团队多久能定位、多久能改规则、多久能把经验同步给下一个场景。如果复盘速度慢，AI 就会反复踩同样的坑；修得再多，也只是原地打转。所以我现在看一家公司的 AI 能力，不只看它有没有上线几个场景，而是看它能不能把“问题出现—原因定位—规则修正—经验回灌”压缩成很短的闭环。复盘越快，AI 越容易从一次次试错里长出真正的生产力。
发布于 上海
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