为什么许多用户会觉得 AI “没那么有用”？

不是 AI 不强，而是我们常常连“到底想要什么”都没说清楚。

很多人第一次用 AI 的体验是这样的：

“诶，它怎么不懂我在说什么？”
“我让它做，结果不对啊？”
“这个东西感觉用起来不太聪明。”

问题往往不在 AI，AJ 分享中提及的“AI 擅长优化，不擅长定义目标”道出了真相。

现在所有 AI 的工作模式，都是一个循环：

人定目标 → AI 生成方案 → 人验证结果 → 调整目标 → AI 继续优化

瓶颈不在于 AI，在人：我们定义不清、也验证不好。

很多人其实说不清楚自己到底要什么，也不知道结果算不算好。

于是就会觉得：

“怎么 AI 没那么厉害？”

不是它不行，是我们的目标和验收标准太模糊。

这才是白领真正的痛点，也是不少人焦虑“AI 会不会取代我”的根源。

AI 时代，会拆任务、会验结果的人是最不容易被取代的。

能不能把一个几个月才能知道结果的大任务，拆成 100 个一天就能验证的小任务？能不能搭建一个让 AI 大量试错的环境？

做到这两件事，你在 AI 时代就已经站在前排了。

许多公司用不好 AI ，也是因为验证本身就很难。

现实里你会遇到四类让人头疼的任务：

1. 多目标冲突：速度要快、成本要低、质量还不能降
   
2. 反馈周期太长：半年才知道这玩法行不行
   
3. 隐性知识太多：全靠老员工的“第六感”
   
4. 强上下文依赖：换个人就得从头摸索
   
   在这些场景里，你根本不能靠结果管理，只能靠过程管理。
   
   但过程管理很贵，我们需要记录：
   
   
   1. 当时的情况
      
5. 考虑了什么
   
6. 为什么这么选
   
7. 结果如何
   
   这超级累，所以大部分公司做不到。
   
   于是就会变成：
   
   知识留在人 → 人走了，知识没了 → 新人重复踩坑 → 公司规模死在知识传递
   
   企业连“人类自己的知识”都没有结构化，AI 就更无从助力优化。
   
   企业内部，降低“记录成本”，是另外一个重要突破机会。
   
   当记录变轻，整个组织的知识开始显性化，任务就能拆，验证就能跑，AI 就能真正介入优化。
   
   学会定义目标 → 拆成小任务 → 建立快速验证机制 → 留下过程痕迹
   
   这会是 AI 时代的核心工作流。