你不需要更多的 AI 用例——你需要更少但真正重要的用例。
Richard Teachout
Ashley Furniture Industries 首席技术官 —— 高管级技术领导者、创业者、AI 领导者、架构师、问题解决者、前开发者。
May 05, 2026
你不需要更多的 AI 用例——你需要更少但真正重要的用例。
大多数企业并不缺少 AI——它们有太多的 AI 想法。每个团队都维护着一份要自动化、改进或试验的计划清单，这制造了一种进步的假象，实际上却导致了碎片化。
核心问题
当 AI 项目数量激增时，精力被分散到互不相连的项目上。这会阻碍模式的重用、限制集成，并稀释整体影响。你得到的是「活动」，而不是「能力」。
广度 vs 深度
小而孤立的用例带来局部的改进，却缺乏可扩展性。每个都用不同的方法解决狭窄的问题，从而阻碍了能带来真正价值的复利效应。
解决方案：锚定工作流
高绩效组织专注于识别少数几个高影响力的工作流，而不是追逐大量的试点。这些锚定工作流应当是：
- 高流量
- 决策密集
- 运营上至关重要
对这些核心流程进行深度重构，才能产生可衡量的影响和可复用的模式。
关键建议
CTO 应当无情地进行优先级排序，专注于集成和标准化，而非数量。这一战略要求对许多想法说「不」，以便成功地执行少数几个——把碎片化转化为聚焦的竞争优势。
如果被迫砍掉 80% 的 AI 项目，哪些才是真正重要的？
那个答案，就是你的起点。