企业AI落地：从内部培养比外招更有效 面对AI落地难题，企业不必急于高薪外聘专家，可从内部培养懂业务的员工。随着技术门槛降低，业务人员也能快速掌握AI工具，解决实际痛点。适合培养的对象包括高频使用AI的员工、产品经理及一线愿意尝试的员工。评估标准简单直接：看实际产出。落地初期应聚焦高频重复性任务，快速见效。若需外招，重点考察候选人的真实案例、跨部门经验及数据思维。以用促学是最高效的路径，内部培养结

AI落地不是画饼。这一年，我把财务对账、客服退单、HR入职全都重构了一遍。数十个真实案例，建议收藏备用。

目前，由于 AI 的理解能力有限，我们能控制智能体生成内容的方式还不多，主要集中在提示词、知识库和工作流上。我采用了提示词加工作流的方式。在工作流调试正常的情况下，问题通常出现在提示词上，调整提示词是一个耗时的过程，有时候有点“玄学”。不过，随着大模型的进步，我相信对提示词的要求会越来越低。

目前，由于 AI 的理解能力有限，我们能控制智能体生成内容的方式还不多，主要集中在提示词、知识库和工作流上。我采用了提示词加工作流的方式。在工作流调试正常的情况下，问题通常出现在提示词上，调整提示词是一个耗时的过程，有时候有点“玄学”。不过，随着大模型的进步，我相信对提示词的要求会越来越低。

目前，由于 AI 的理解能力有限，我们能控制智能体生成内容的方式还不多，主要集中在提示词、知识库和工作流上。我采用了提示词加工作流的方式。在工作流调试正常的情况下，问题通常出现在提示词上，调整提示词是一个耗时的过程，有时候有点“玄学”。不过，随着大模型的进步，我相信对提示词的要求会越来越低。

目前，由于 AI 的理解能力有限，我们能控制智能体生成内容的方式还不多，主要集中在提示词、知识库和工作流上。我采用了提示词加工作流的方式。在工作流调试正常的情况下，问题通常出现在提示词上，调整提示词是一个耗时的过程，有时候有点“玄学”。不过，随着大模型的进步，我相信对提示词的要求会越来越低。

之前写过一篇反响特别好，今天做个延展篇，在项目过程中，员工突然提离职，我们有什么办法让项目按时按质的上线。项目做多了，总会碰到这种情况。这里给大家介绍一个解决项目问题的分析方法：从问题本身、环境、问题的主体三个方面去思考解决方案。通常情况下，一个员工向上级提出离职，那意味着他已经下决心走了，你留得住人，留不住心。而且这段时间，最好别派太多活，他只想早点交接完早点离开。我们试着从环境、问题本身、问题

很多程序员其实是吃青春饭的，到了35岁之后，别说涨薪了，要是公司垮了，你换个岗位试试？不要过早地放弃编写代码的能力，因为如果你是纯管理者，你会面临一个问题，如果管理者失业了，你怎么办？这是个很现实的问题，你有专业技能，你能写代码，企业最需要这种人，岗位很多。你要是纯管理，开始也说了，每个公司的管理岗位很少，而且大部分都会在自己内部培养。当然，我更推荐你把工作中学到的知识，解决过的问题，通过写文章的

作为领导，你需要先搜集信息，并分析问题是什么？是什么导致的问题，支撑的事实又是什么？这里需要注意的是，在沟通之前定义的问题不一定是对的。这些信息只是支撑你去找当事人核实问题。

公司越大，会议越多。原本白天工作的时间被延期的会议占用了。很多程序员都是白天开会，晚上干活，导致看起来每天加班都很忙，产出却并不多。在有些公司，这也是导致项目延期的重要原因之一。我工作的第一家公司就有过一段时间经常开会的情况，每天早上有晨会，小组的周会，部门的绩效会，绩效出来后还要与组员一起单个沟通确认绩效。还有不定期的项目需求会、小组计划会、月度目标统一会、运营活动会议、复盘会等。光写出来我都感