为什么“AI tools”会失败：没有工作流，没有成果

Source: Dev.to

为什么 AI 工具会失败

作为 ReThynk AI 的创始人，我注意到一个解释大多数 AI 采用失败的模式：

• 人们失败并不是因为选择了错误的 AI 工具。
• 工具本身并不会产生结果。

大多数企业抱着希望购买或尝试 AI 工具：

• “这可以节省时间。”
• “这可以提升营销。”
• “这可以自动化支持。”
• “这可以提高生产力。”

前几天看起来甚至很有前景。随后现实出现：

• 使用变得随意
• 结果不一致
• 团队停止使用
• 领导层称其为“被夸大”

工具并没有失败。

AI 工具在企业中失败的 3 大原因

1. 工具被采用，但工作系统保持不变

人们在旧流程中尝试 AI：

• 相同的会议
• 相同的不明确任务
• 相同的临时紧急感
• 相同的缺乏标准

AI 成为额外的一步，而不是更好的系统，导致采用悄然消失。

2. 没有人定义结果

团队说“使用 AI”，但从未定义：

• 成功的样子是什么
• 输出应包含什么
• 质量意味着什么
• 必须避免什么

AI 产生“还行”的输出，但没有人信任它。没有信任 → 没有使用。

3. 没有负责人，缺乏习惯

如果 AI 是“每个人的责任”，它就会变成“没有人的责任”。缺少：

• 负责人
• 可重复的例行流程
• 审核步骤

AI 只会成为新奇事物。

解决办法很简单：先有工作流，再选工具

在选择工具之前，使用以下三部分定义工作流：

1. 结果 – 我想要什么业务成果？
2. 工作流 – 团队每次将遵循哪些步骤？
3. 质量门 – 什么样的输出算是可接受的？

一旦这些确定，任何 AI 工具都能发挥作用。

领导力的启示

AI 并不奖励“尝试更多工具”。AI 奖励能够设计：

• 可重复的工作流
• 明确的结果
• 明确的标准
• 明确的所有权

这就是 AI 在企业内部实现民主化的方式，使普通团队也能使用，而不仅限于专家。