企業 AI 策略是倒退的。 大多數人專注於首席 AI 官和試點計劃，而真正的價值在於那些不引人注目的工作，組織在這些工作上浪費了時間。 更多想法：

從協調層開始。這是部署AI的最高效、最低戲劇性的地方。 任何企業內部最大的語言工作負載都是協調層：會議、筆記、文件、行動項目、狀態更新等。

目標是將組織的記憶轉化為結構化且可檢索的內容，這樣你就不必依賴當時在場的任何人來 (1) 實現討論的目標，以及 (2) 決定還應該通知誰。

企業 AI 的增長是累積的，如果你讓它們可以分享。 AI 存在於工作流程層面，最接近工作的那些人知道實際上哪裡存在摩擦。他們是那些會發現應該自動化、壓縮或完全重新設計的地方。

此外：編碼代理降低了分析成本，這改變了企業能夠負擔的問題類型。

語言模型在將混亂的現實轉化為結構化輸入方面異常出色——從投訴中提取行動項目，將逐字稿轉換為適合 CRM 的欄位，將非結構化文本轉換為您的系統可以使用的內容。

這是企業堆疊中最容易自動化的目標之一，它是人類世界與數據庫世界之間的橋樑。

贏家將是那些在早期就建立日常使用能力的公司，讓收益得以累積。現在就開始學習，否則將會看著優勢悄然流失。 簡而言之，也許你的目標不僅僅是採用，而是集體的AI理解。