90%的AI项目死于第一行提示词之前

我见过太多这样的场景。

会议室里,技术团队摩拳擦掌,产品经理打开需求文档:"我们要做一个智能客服。"

然后呢?大家开始讨论用哪个大模型,怎么搭建架构,UI界面要不要酷炫一点。

三个月后,这个智能体出来了,长得很漂亮,但就是不会说人话。

这不是技术问题,这是业务理解的问题。

大多数人对AI的理解,就像是对电的理解——以为插上电,机器就自动会干活了。

错了。

AI不是电, AI是学徒。

你给一个从未接触过你行业的大学毕业生一台电脑,

让他去做销售、做客服、做咨询,他能干好吗?

不能。因为他不懂你的行业黑话,不知道客户的真实痛点,

更不明白那些只可意会不可言传的"临门一脚"。

那为什么你觉得AI可以?

这就是第一个认知陷阱:我们把短视频博主的快营销的AI，当成了全部。

工具需要使用者的智慧。

AI的上限,从来不是算力,不是参数,不是模型——而是你对自己业务的理解深度。

让我给你讲个真实的故事。

我们接了一个智能销售客服的陪跑项目,目标很简单:引导客户下单。

之前团队花了两个月,搭建了精美的系统,调试了无数次参数。

结果呢?怎么调都不准。

客户问:"你们这个产品和XX品牌有什么区别?"

AI回答:"我们的产品采用了先进的技术..."

完了。这一单彻底凉了。

为什么?因为我们根本不懂那个金牌销售是怎么回答这个问题的。

后来我们把那个销售高手拉过来,扒光了他的话术库。

我们才发现,他面对这个问题的真实回答是:

"您问得太专业了!确实很多客户都会拿我们和XX比较。坦白说,如果您只看价格,XX可能更便宜200块。但我问您一个问题——您买这个是自己用还是送人?如果是送人,您觉得收礼的人会在意那200块,还是在意您送的这份心意靠不靠谱?"

你看到区别了吗?

技术思维在解决"怎么实现",

专家思维在解决"怎么成交"。

AI只是放大器, 它放大的是你的认知, 小心被你的错觉引导放大了你的幻想。

这里有个更深层的真相:提示词的本质, 是领域专家决策树的文本化。

我经常拿一个做饭的例子来说明， 想象一下:

AI 的提示词的好内容应该 与 做一道好菜是一致的。

跟我学过的学生应该都看过这张图。

他们的独家菜谱在记录什么? 决策逻辑、经验判断、临界信号。

AI也一样。

你以为提示词是:"请帮我回复客户"。

实际上专家级提示词是: "

当客户第一次提到价格时,这是试探信号,不要直接报价;

当客户第二次问价格并且提到竞品,这是决策临界点,用价值对比法;

当客户第三次问价格且语气变急,这是成交信号,直接给优惠方案。"

你看,这不是技术,这是艺术。这不是代码,这是二十年经验的结晶。

大多数公司犯的错误:等AI做出来了,再让专家评测。

这就像是盖完房子再问建筑师:"你看这房子能住人吗?"

错了!专家应该从第一天就在场。

不要让专家当裁判,让他当教练。

问他:

挖掘,不是评估。参与,不是验收。

最值钱的知识,往往是专家自己都说不清的那部分。

金牌销售会告诉你:"这个客户一看就有戏。"

你问:"为什么?"

他说:"感觉。"

感觉?那是二十年经验压缩成的直觉。

你的任务,是把这个"感觉"拆解成:

这就是知识工程。你在做的,是把大师级的直觉翻译成AI能理解的决策树。

通用AI是什么?是一个什么都懂一点,但什么都不精的助手。

专业AI是什么?是一个只懂你这一个行业,但懂到骨子里的专家。

你要做的,是把AI从通才变成专才。

怎么做?

提示词的深度,决定了AI的高度。领域知识的密度,决定了AI的智能上限。

最后,我想说一个更深的洞察。

很多人焦虑AI会取代人。

但真相是:AI最先取代的,是那些自己都说不清自己在干什么的人。

如果你的工作价值,你自己都无法精确描述、无法结构化表达、无法传承给他人

——那你凭什么觉得你比AI更有价值?

AI不是威胁,AI是一面镜子。

它照出了你对自己业务理解的深度。 它暴露了你的组织知识管理的水平。

它揭示了你的团队经验沉淀的质量。

那些在AI时代依然无可替代的人,是那些能把隐性知识显性化、能把经验系统化、能把直觉逻辑化的人。

回到开篇那个问题:为什么90%的AI项目做不好?

不是模型不够强,是我们对自己的业务不够懂。

不是技术不够先进,是我们对专家的尊重不够深。

不是AI不够智能,是我们对知识的挖掘不够狠。

我得到的知识萃取营的清华的陈海滢博士，是著名的拖延症治愈教练，

说过一句话:"大多数人为了逃避真正的思考,愿意做任何事情。"

做AI也一样。

大多数团队为了逃避对业务本质的深度思考,愿意在技术细节上花任何时间。

但真相是:你的AI永远不会比你更懂你的业务。它只是一个放大器,放大的是你的认知边界。

所以,在你写下第一行提示词之前,先问自己:

"我真的懂我的业务吗?""我能把我们最牛的专家的决策逻辑完整地描述出来吗?"
"我能把那些只可意会的东西,变成可以传承的知识吗?"

如果答案是"不能",那你要做的不是调参数,而是回到业务本身,重新学习。

AI的时代,拼的不是谁的模型更先进,而是谁对自己更诚实。

思维跃迁,始于认知升维。

当所有人都在问"怎么用AI",真正的高手在问"我凭什么配得上AI"。