这一趟出来，其实就是看看都在AI搞什么，或者说想用AI搞什么。n这里会有很多机会，同样的也有很多坑。n这些坑，有的是当事人自己挖的，有的是合作伙伴或供应商不小心（或故意）埋下的。nn现在很多人的工作落地流程是这样的：n脑子里冒出一个方案想法，就直接去问豆包（或其他大模型）。nAI一本正经地给你输出一大堆听起来非常正确、非常乐观、步骤清晰的答案。n决策者一看，觉得靠谱、成本可控、效果可期，马上拍板。nn然后，他把同样的需求甩给自己的员工、内部团队，或者外部供应商。n得到的反馈往往完全不一样：要么技术上卡壳，要么成本远超预期，要么流程阻力巨大，要么干脆说“AI说的那些，在我们这儿根本落地不了”。nn这时候，决策者容易怒了——觉得下面的人太保守、跟不上时代，甚至怀疑供应商在坑自己。n殊不知，最大的坑，往往是自己先用AI挖下的。nn如何让你的公司对”AI 上头”?nn因为当前的大模型特别擅长“一本正经地讲废话”。它们追求的是流畅、连贯、听起来专业，但并不保证每句话都准确，尤其在具体业务场景、真实约束、最新数据面前，很容易产生幻觉。n它不会老实说“我不确定”，而是基于训练数据拼凑出最“中听”的答案。n结果就是：AI给的是理想化的通用模板，现实却是充满摩擦的复杂系统。n决策者带着AI的乐观预期去压团队或供应商，预期落空后，自然把锅甩给执行方。nn同样的，也有很多反过来的情况：n有些员工、供应商，或者自称所谓的“懂AI”的中间人，会根据自己的利益故意扭曲对AI的判断：n为了推脱责任、降低工作量、或者干脆不想干这活儿，就把AI说得一文不值：“AI现在还不行”“全是幻觉”“落地基本没戏”“国外的才行，国内的都不行”，直接给老板浇冷水，把项目打掉。n为了拿到更大的业务、更多的单子、或者更高的预算，又会反过来拼命夸大AI的能力，把方案说得天花乱坠、轻松落地、效果惊人，把风险和难度全部轻描淡写。nn同一拨人，在不同场景下能把AI讲成两个极端。n结果就是：决策者要么被过度乐观的画饼冲昏头脑，要么被过度悲观的论调吓退，最后都很难做出理性的判断。nSo，公司决策者其实也挺难的…… 2026.05.15