AI 产出看着很厉害，为啥落地就翻车？
这种情况我也遇到过。AI给出的方案结构清晰，看起来很有说服力，但一到执行就发现各种问题：资源需求与当前预算对不上、流程设计不符合团队习惯、执行周期远超可用时间。后来我意识到：AI的方案是基于理想条件生成的，它不知道你有多少预算、团队有多少人力、时间有多紧。 如果直接把AI的输出当成最终方案去执行，很容易遗漏现实中的约束条件。所以我现在把AI当成“假设生成器”——它帮我列出“如果条件都具备”的路径，我再根据实际情况做删减和调整：哪些可以保留、哪些需要替换、哪些可以暂缓。落地翻车，往往不是AI不够好，而是我忽略了现实约束。
发布于 北京
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