那些曾被寄予厚望的投入，不少悄然化作了无声的“浪费”——它消耗的不仅是时间与资源，更是被稀释的专注力、被透支的创造热情，以及本该由人主导的深度思考时刻。
当然，有失也有得。拨开迷雾，亦有沉甸甸的“获得”：未曾与时代脱节，反而在浪潮淘洗中看清了技术的边界与人的价值；更在实践与反思中，让“AI赋能SaaS""的构想从模糊愿景落地为清晰路径。
浪费是学费，获得是成长；二者交织，方成这一年的完整AI注脚。
至于效率提升等显性红利，早已不言自明——本文无意复述工具之“用”，而愿深潜技术浪潮淘洗后的认知沉淀：它如何重塑我们与工具的关系，如何校准人与智能的边界，又如何在喧嚣中唤醒对“何为真正价值”的追问。
以下五点感悟，皆源于此。
01
能力的幻觉：AI越“无所不能”，越与你无关
当生成式AI与大模型以惊人速度拓展能力边界——绘画、编程、对话、创作……其“无所不能”的表象令人目眩神迷，仿佛新世界的大门轰然洞开。然而绚烂背后，藏着一个清醒的真相：这浩瀚图景，未必与你真正相关。
AI的能力如无垠海洋，但个人的容器容量和觉知，决定了你能从中汲取多少对你真正有用的东西。反而可能在“选择的迷宫”中耗散心神，陷入“拥有即掌握”的幻觉。
真正的价值，从不诞生于追逐各种表面繁华，而源于将一隅深耕至透亮。若缺乏个人认知的锚点，再炫目的技术，也不过是镜花水月——看似忙碌充实，实则徒留虚空。
回望这一年，多少人的AI时光，便是在这般追逐与迷失中悄然滑过，未留痕迹，亦未生根。
02
60分的助手，80分的自己
对初入行业或领域的新手而言，AI恰似一位沉稳的引路人——它能将生涩的40分基础，稳稳托举至60分的合格线。结构清晰的文案、逻辑通顺的代码、格式规范的报告……技术赋予新手的这份“起步红利”，真实而珍贵。
然而，这恰是认知的分水岭。AI的“见多识广”，本质是海量数据的统计结晶，其输出天然趋向“平均值的牢笼”。
就拿写公众号来说，AI可以写出很漂亮文章，但当千篇一律的“流畅”文章充斥视野，读者感知到的不是效率，而是灵魂的缺席。要想每篇都有新洞见，达到新高度，你就必须亲自写。
而80分的深度、90分的原创，永远需要人以经验为基、以洞见为刃、以批判性思维破局。
AI可铺就阶梯，但山顶的风景，唯有亲历者方能领略。
03
天然AI友好的行业：金融、法律和医疗
“软件自动化了任务，AI自动化了决策”——这一洞见在金融、法律、医疗等专业领域展现出锐利的现实穿透力。
这些行业决策逻辑清晰、规则可溯，且每个判断皆牵动真实价值，恰为AI的深度应用提供了沃土。
若你的业务恰处其中，便有望天然成为AI浪潮中的先行受益者。
04
以退为进：“回撤”的智慧
其一，招聘场景的理性回归。
为配合AI化，我司曾全面启用AI招聘助手：HR端生成辞藻华丽的JD，应聘者以AI精修简历与话术。短期效率看似提升，却悄然滋生隐忧——简历同质化严重，真实能力与个性被算法滤镜掩盖，面试陷入“模板对模板”的尬聊，招聘质量不升反降。
我们果断“回撤”：回归简洁清晰的招聘模板，明确要求内容体现个人真实经历；同步简化的筛查机制，对高度疑似AI生成的应聘材料予以淘汰。结果，候选人质量显著提升，面试对话重归真诚与深度。
其二，周报文化的返璞归真
公司曾推行“AI周报助手”，员工一键生成结构工整、金句频出的汇报。表面光鲜，内里却悄然异化：周报沦为辞藻堆砌的“表演”，真实卡点、反思与成长被标准化模板稀释，“报喜不报忧”成为默契，管理决策逐渐失焦。
管理层及时“回撤”：废除华丽模板，要求周报聚焦“本周突破、待解难题、所需支持”三要素，周会中，随机抽取内容深度追问。
转变悄然发生：周报字数大幅缩水，信息密度倍增；隐藏风险提前暴露，跨部门协作因真实需求高效启动。
其三，从Agent回撤到SaaS
CS团队曾将“客户流失预警”与“增购机会提示”视为增收双翼。原有SaaS系统历经数年打磨，预警逻辑清晰、阈值稳定，事后验证准确率超90%，成为团队行动的可靠依据。
为追逐“AIAgent”浪潮，研发团队倾注资源开发全自动版本，期待实现“预测即决策”。
现实却敲响警钟：Agent版预警准确率长期低于50%，同一客户状态在系统中“红灯绿灯”反复横跳。技术炫目的表象下，是决策依据的崩塌与团队信任的消耗——被迫耗费双倍时间人工核验，反而拖累响应效率。
管理层果断“回撤”：暂停Agent版全面应用，回归经实战淬炼的SaaS核心框架。
但这并不是说Agent尝试毫无价值，因为Agent发现了新的特征值。现在回归AI SaaS的核心理念，将二者优势结合，开发了新的应用。
05
数据的真相：企业AI的隐形门槛
要说目前对企业AI最大的制约，可能就是“数据”了。
复盘这一年亲历的诸多AI落地项目，一个共性困境浮出水面：技术并非瓶颈，数据才是横亘在前的隐形门槛。互联网公开数据、行业报告、合成样本看似丰沛，却难以替代“自身业务流中沉淀的真实数据”——那些带着用户行为痕迹、业务逻辑细节与场景温度的原始养分。
曾见企业引入顶尖模型分析客户流失，却因缺失关键交互日志，预测结果与实际走向南辕北辙；亦有团队用行业通用数据训练风控模型，面对自身业务特有风险时频频失准。外部数据如同隔靴搔痒，唯有扎根于企业日常运营的“活数据”，才能让AI真正读懂业务脉搏。
企业AI的成败，从不系于算力之磅礴或模型之精巧，而取决于是否拥有足够、合规、高质量的“数据土壤”。若将AI比作种子，数据便是决定其能否破土、抽枝、结果的根基。
在数据治理尚未夯实之前，任何技术投入都如同在流沙上筑塔——看似奔向未来，实则根基虚浮。
写在最后
春风依旧和煦，合上这一年的思考，心中澄明：AI的“得”与“失”，终是映照我们与技术关系的镜子。
它教会我们——放下对“无所不能”的执念，在数据土壤中深耕，在“回撤”中守护人的判断，在60分的辅助之上，亲手攀向80分的高度。
前路且长，愿我们以谦卑用技术，以清醒守本心。"