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单纯部署AI工具远远不够 成功的案例都重新设计了整体工作流程 案例：一家法律服务公司并未试图将全部法律知识一次性编码输入AI。相反，他们设计了一个“学习型”系统：每次律师审阅和修改AI生成的文档，这些修改都会被记录和分析，工程师据此持续优化AI的逻辑。这使得AI如同一位不断成长的见习律师，在实践中变得越来越专业。。 “评估AI智能体就像评估一名团队成员，”麦肯锡专家强调，“关键在于知人善任。” 企业需要摆脱“哪里能用AI”的盲目，转向“这里是否真的需要AI”的审慎。 关键洞察：标准化程度高、逻辑固定的流程（如用户开户），引入基于大语言模型的AI可能反而增加不必要的复杂性。相反，那些变化频繁、依赖非结构化信息、标准化程度低的任务（如从复杂报告中提取财务信息），才是AI大显身手的舞台。。 "AI垃圾(slop)"现象普遍存在 AI需要像新员工一样接受系统培训和持续反馈 案例：一家全球银行在改造KYC流程时，建立了一套严密的反馈机制。每当AI的判断与人工结果不一致时，团队会深入分析差异原因，并以此完善AI的决策标准。通过连续追问“为什么”，迫使AI的分析达到人类专家的深度，从而建立起可靠性与信任。
