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为啥AI用挺多，产出却没涨？
虽然公司都在赶AI这趟车，但大部分都没捞着好。 问题其实不在AI本身，而是我们用它的姿势不对。问题一：生产了一堆“AI垃圾”
哈佛商业评论甚至专门造了个新词叫“Workslop”，说的就是AI生成的那种看起来还行，但其实没啥用的东西。 你想啊，让一个通用的聊天机器人干专业的活儿，它给你的结果多半得大改，一来二去反而更费事了。问题二：工具乱七八糟，还有安全问题
平时干活，我们得在好几个AI工具之间换来换去，每个都有自己的毛病，学起来也烦。 更要命的是，快八成的人会偷偷用自己顺手的AI，根本不管公司规定，这就很危险了，数据安全和工作流程都可能搞得一团糟。问题三：AI的记性像金鱼
大部分AI助手，聊完天扭头就忘。 你要是搞个复杂项目，得花好几个星期甚至几个月，那每次都得把前因后果重新跟它说一遍，AI那点效率优势全被这给折腾没了。真正的出路：从通用聊天到“专业代理”
所以说，出路不在于搞更多的通用聊天机器人，而是得有专为某个领域设计的“专业AI代理”。 这就跟麦肯锡说的一样，是从“大家都在用”到“用得好、用得深”的关键一步。 跟普通AI比，这种专业的AI代理厉害在哪呢：领域专长：专门为金融分析、学术研究这种领域训练过，脑子里有专业知识。
工具集成：能直接连上Gmail、谷歌日历、Notion这些软件干活。
无限记忆：聊过啥都一直记得，能持续跟进复杂的项目。
多模型接入：能根据任务，在GPT-5.2、Claude Opus 4.5、Gemini 3 Pro这些顶尖模型里挑着用。
