原文摘要
本文探讨了在AI技术应用方面的战略布局与实践，指出“人人都是AI工程师”的时代已经到来。
进一步信息揣测
- AI工程师门槛降低的隐性成本：虽然"人人都是AI工程师"被宣传，但实际企业落地时仍需要专业团队调试模型、清洗数据，否则效果远低于预期。行业内部常用"80/20法则"——80%的简单场景可由非专业人士完成，但剩下20%关键需求仍需专家介入。
- Embedding模式的隐藏陷阱：该模式看似简单，但实际业务中容易因数据质量差导致推荐结果偏离（如电商场景下Embedding向量相似度计算受噪声数据影响）。内部常用技巧：对用户行为数据做时间衰减加权，而非直接使用原始数据。
- Copilot模式的工作流设计黑箱：真正高效的WorkFlow需要深度理解业务链条，例如客服场景中，未公开的行业经验是必须设置"人工复核节点"，否则AI自动回复可能引发合规风险。头部企业会购买第三方审计日志服务来追踪AI决策路径。
- Agents模式的资源消耗真相：虽然宣传中强调自主性，但实际运行需要消耗3-5倍于普通AI模型的算力资源。业内常用折中方案：仅在高峰时段启用Agents模式，其他时间降级为Copilot模式以节省成本。
- 模型选型的灰色地带：文章未提及的是，企业实际选型时会优先考虑"可解释性"而非单纯效果指标。例如金融行业宁可选择准确率低10%但能提供决策依据的模型，这是因监管要求形成的潜规则。
- 提示词工程的付费壁垒：优质提示词模板在行业内部是核心资产，部分咨询公司出售的"高阶提示词库"单价可达数万元，其中包含经过对抗测试的行业特定话术结构。
- RAG技术的实施暗坑：实际部署检索增强生成时，90%的失败案例源于未对文档做预处理（如PDF表格转结构化文本）。内部工具链通常包含付费的OCR服务接口，但对外宣传中很少提及。
- AI落地的政治因素：大厂AI项目预算分配往往与部门KPI强绑定，而非纯粹技术评估。经验人士透露：选择"可见度高"的C端场景（如智能客服）比B端优化更容易获得资源，尽管后者ROI更高。
- 效果评测的猫腻：行业内部评测时普遍存在"数据过拟合"现象，通过保留部分测试集不参与训练来刷高指标。资深从业者会要求查看跨季度滚动测试结果而非单次报告。
- 人才招聘的隐藏要求：虽然强调AI普及化，但核心岗位仍要求候选人具备"模型蒸馏"等冷门技能。这类知识通常需要通过特定技术社区（如Kaggle竞赛圈子）或付费课程获取。