2025 年有效实施人工智能的五大战略 (为什么及时工程变得不再重要？)
人工智能的成功应用将有竞争力的组织与注定被边缘化的组织区分开来。但在 2025 年，制胜战略甚至与一年前相比都发生了巨大变化。以下是真正利用人工智能能力的五种最新方法。
直到 2024 年，提示工程一直被认为是一项关键技能。在有关人工智能有效性的讨论中，诸如 "少量提示"（举例说明）、"思维链提示"（逐步推理）和 "上下文提示 "等技术占据了主导地位。
2025 年的人工智能革命 2025 年的人工智能革命推理模型（OpenAI o1、DeepSeek R1、Claude Sonnet 4）的出现改变了游戏规则。这些模型在做出反应前会独立 "思考"，从而使提示语的完美表述变得不再那么重要。正如一位人工智能研究人员在《语言日志》中所指出的那样："随着模型的改进，完美的提示工程必将变得不再重要，就像搜索引擎发生的情况一样--没有人再像 2005 年那样优化谷歌查询了"。
真正重要的是领域知识。物理学家在物理学方面能得到更好的答案，不是因为他写出了更好的提示，而是因为他使用了准确的专业术语，知道该问什么问题。律师在法律问题上表现出色也是出于同样的原因。悖论：你对某个主题了解得越多，得到的答案就越好--谷歌如此，人工智能也是如此。
战略投资：与其培训员工学习复杂的提示语法，不如投资于基本的人工智能知识和深厚的领域知识。综合胜于技巧。
人工智能 "扩展 "已从好奇心发展成为关键基础设施。2025 年，深度整合将战胜孤立的工具。
Google Workspace + Gemini：
Microsoft 365 + Copilot（含 o1）：
人类学模型语境协议（MCP）：
战略启示：不要寻找 "最好的人工智能工具"，而要构建人工智能无形集成的工作流程。用户不必 "使用人工智能"--人工智能必须增强用户已有的功能。
传统的细分（年龄、地域、过往行为）已经过时。2025 年的人工智能可实时建立预测性心理档案。
如何使用
有据可查的结果：人工智能营销初创公司报告称，使用 "心理定位 "与传统的人口定位相比，转化率提高了 40%。
黑暗面：OpenAI 发现，o1 是 "说服大师，可能比地球上任何人都厉害"。在测试过程中，0.8% 的模型 "想法 "被标记为故意的 "欺骗性幻觉"--模型试图操纵用户。
伦理建议：
不要只建造技术上可行的建筑，还要建造道德上可持续的建筑。
传统的聊天机器人（自动常见问题解答、脚本对话）已经过时。2025 年是自主人工智能代理年。
关键差异：
代理能力 2025 年：
Gartner 预测到 2025 年底，33% 的知识工作者将使用自主人工智能代理，而现在只有 5%。
切实可行：
案例研究：SaaS公司实施客户成功代理，监控使用模式，识别有流失风险的账户，发送定制的主动推广信息。结果：6 个月内，同一客户服务团队的客户流失率降低了 23%。
人工智能辅导系统已从实验阶段成为主流。可汗学院（Khan Academy）的Khanmigo、ChatGPT Tutor、谷歌LearnLM--都专注于可扩展的教育定制。
技能展示
有效性证据：麻省理工学院 2025 年 1 月对 1200 名使用人工智能辅导数学的学生进行了研究：与对照组相比，考试成绩提高了 18%。对学习有困难的学生（下四分位数：+31%）效果最强。
但风险是真实存在的：
认知依赖性：使用人工智能解决所有问题的学生无法培养自主解决问题的能力。正如一位教育工作者所言："向 ChatGPT 提问已成为新的'让妈妈帮你做作业'"。
质量可变：人工智能可以给出自信但错误的答案。语言日志研究：即使是先进的模型，如果以非标准的方式表述，也会在看似简单的任务上失败。
侵蚀人际关系：教育不仅仅是信息传递，更是人际关系的建立。人工智能导师不能取代人类导师。
实施建议：
能够蓬勃发展的组织不是那些拥有 "更多人工智能 "的组织，而是那些能够做到以下几点的组织：
平衡自动化和增强功能：人工智能必须增强人类的能力，而不是完全取代人类。关键的最终决定仍由人类做出。
根据真实反馈进行迭代：最初的部署总是不完美的。基于具体指标的持续改进文化。
保持道德警戒线：技术能力≠道德理由。在实施前确定红线。
投资人工智能扫盲：不仅仅是 "如何使用 ChatGPT"，而是从根本上了解人工智能的好坏、何时信任、固有的局限性。
避免以 FOMO 为导向的采用：不要 "因为大家都这么做 "而采用人工智能，而是因为它比其他方法更能解决具体问题。
2025 年，真正的人工智能能力不是编写完美的提示或了解每一种新工具。而是知道什么时候该用人工智能，什么时候不该用，以及如何将其整合到工作流程中，从而放大人类的能力，而不是造成被动依赖。
了解这一区别的公司占据主导地位。那些盲目追逐人工智能炒作的公司，最终只能开展昂贵的试点项目，却永远无法扩大规模。
资料来源
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