最近看了一篇关于产学合作的文章，作者是台湾元智大学的老师，写的是大学教育和业界实务之间的落差。这篇文章相当具有启发性，因为他写的，不只是大学生的问题，而是很多企业正在面对的困局。

我自己这几年持续在关注 AI 落地的趋势，也接触过不少刚入职场的年轻人，慢慢发现一个规律：不是工具不够好，而是人没准备好。

那篇文章里有一句话我觉得说得相当精准：企业一开始抛出的需求，通常很宏大——“我们要导入AI”，但这句话对实际执行来说，等于什么都没说。

而且这种情况并不少见。

老板有想法，团队听指令，结果做出来一个 “看起来很厉害” 的系统，却没有任何人能说清楚，这个 AI 在判断什么？数据从哪来？出错了怎么办？

这种项目不是在做工具，是在做表演。

原文作者访问了一位从管理学院毕业、在业界历练多年的人才，他把学校和实务之间的落差归纳成三点：法规知识、技术工具、实际工作流程。

这三点放在企业内部推动 AI 项目时，同样成立：

1. 法规与合规意识的缺失。 很多团队在做 AI 应用的时候，根本没想过数据隐私、客户授权、行业监管的问题。等到出事，才发现当初埋了地雷。
2. 工具会用，但不懂边界。 团队可能已经在用 ChatGPT、各种 AI 工具，但不清楚这些工具适合做什么、不适合做什么。结果就是什么都丢给 AI，然后对输出结果照单全收。
3. 流程没有跟着变。 AI 工具引进来了，但跨部门的协作方式、决策节点、谁负责验证结果——这些一个都没动。旧流程套新工具，效率不升反降，怨气反而更大。

这是我看完那篇文章最有共鸣的一点。

作者把这个能力叫做 “专案管理心智“——不是一堆证书，不是方法论，而是一种能把模糊的需求，拆解成可以执行的行动的思维能力。具体来说，有四个维度：

• 能把大目标拆成有顺序的阶段
• 知道每个环节该用什么技术、不该用什么技术
• 清楚每个人在团队里扮演什么角色
• 能用清晰有效的方式记录过程，让下一个人接得上

我观察下来，营销团队最缺的往往是第四点。大家很会开会，很会想 idea，但会议之后没有人知道到底决定了什么、谁负责什么、下一步怎么走。这不是 AI 的问题，这是执行力的问题。

第一，在启动任何 AI 项目之前，先写一页 “意向确认书”。 不需要很正式，但必须写清楚：这个项目要解决谁的问题、现在卡在哪、期待改善哪个流程、哪些判断必须由人来负责。这一页纸能帮你过滤掉 60% 的烂项目。

第二，要求团队能说清楚三件事：数据从哪来、系统怎么判断、结果怎么验证。 如果没有人说得清楚，这个项目就没有资格上线。这不是苛刻，这是基本的专业标准。

第三，把 AI 放在它应该在的位置。 AI 很擅长归纳、摘要、提醒异常、生成草稿。但涉及品牌判断、客户关系、合规风险的决策，最后一关必须是人。不要把商业责任外包给一个语言模型。

最后，我想说一句实话，AI 不会让你的团队变强，它只会放大你团队本来的样子。如果你的团队现在执行力混乱、分工不清、需求模糊，AI 进来之后，这些问题只会更快暴露，更难收拾。

真正的竞争力，从来不是你用了什么工具，而是你的团队有没有能力，把一个模糊的问题，一步一步变成一个可以交付的结果。

这件事，AI 帮不了你。

文章参考：数位时代