90%企业还在用落后方法，第2条让专家集体沉默
01 真相一：大模型≠万能钥匙，90%场景被“杀鸡用牛刀”
去年我给一家连锁奶茶做数字化咨询，他们非要用百亿级大模型做“点单推荐”。结果上线3天，服务器账单飙到5万，推荐准确率只比原来规则引擎高2%。我连夜把模型剪成7B小模型，再配知识图谱，成本直接砍90%，准确率反而涨12%。很多企业迷信“大就是好”，却不知道大模型在简单场景里就是高射炮打蚊子。
02 真相二：数据标注正在“杀死”AI效果——专家集体沉默的原因
行业内没人敢说：90%的AI项目死在标注环节。我曾帮一家工厂做瑕疵检测，他们花20万标注了10万张图片，上线后识别率只有78%。问题出在标注员根本分不清“划痕”和“反光”。后来我改用“主动学习+无监督预训练”，只用2000张精准标注就把准确率拉到95%。省钱、省时，还避免人工偏见，但数据标注公司不会告诉你这个秘密。
03 真相三：AI人才缺口是假的，缺的是“翻译官”
很多企业招不到AI工程师，本质是业务和技术“鸡同鸭讲”。我团队里最强的不是博士，而是一位前销售——他把“客户流失风险”翻译成AI能懂的“正负样本”，结果模型AUC直接提升15%。懂业务的人学7天Python，比纯算法工程师更值钱。
结语：
别再被“大模型+大预算”的神话割韭菜。选对场景、用对方法、搭对团队，AI才能真正落地。