2025 年秋天，我在一家 200 人规模的消费电子企业做数字化诊断。他们的产品经理团队每周要处理大约 3400 条来自电商评论、客服工单和社媒的用户反馈。团队 7 个人，每周花在分类、打标签、找规律上的时间超过 60 个小时——相当于一个半人的全职工作量。更让我意外的是，他们其实已经买了一套 AI 分析工具，花了 18 万，但上线三个月后使用率跌到了不到 15%。
2025 年秋天，我在一家 200 人规模的 SaaS 公司做数字化诊断。他们的产品团队不大，12 个人，负责两条产品线。CTO 跟我聊的时候一脸疲惫：“我们三个月前引入了一个 AI 平台做需求管理，当时觉得这东西能省一半的沟通成本。结果呢？现在需求文档的质量反而下降了，销售和产品之间的矛盾比之前更严重。”
2025 年秋天，我在一家 300 人规模的医药研发企业做数字化诊断。他们的 CTO 拉着我看了他们刚上线三个月的"项目智库助手"——一个基于某通用大模型搭建的内部知识问答系统。我问用得怎么样，他给我看后台数据：日均活跃用户 3 人，累计有效问答 47 条。三个月，47 条。而搭建这个系统的成本，算上外部顾问费、内部开发人力和三个月的算力消耗，接近 40 万。每条有效问答折合 8500 元。
我到现在都记得那个周三下午。
2024 年秋天，我在一家 200 人规模的智能制造企业做数字化诊断。他们的 CTO 拉着我看了他们刚上线的 AI 知识库，界面漂亮，文档齐全，搜索响应速度不到 0.3 秒。我当时心想，这项目做得挺扎实。但三个月后回访，我发现了一个让我后背发凉的数据：这个花了 47 万搭建的系统，月活跃用户只有 6 个人，其中 4 个是 IT 部门自己人。剩下那 2 个，一个是新来的实习生，另一个是点错了链接。
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