企业AI应用：别只顾速度，找对方向才是关键
一个让众多公司徒劳无功的根本误解谷歌曾有一套令人费解的招聘机制：每位候选人需经历约二十次面试。单看效率，这简直是个噩梦。招一个人耗时半年多，面试官的时间开销、候选人的等待成本，怎么算都不合算。但谷歌的逻辑是：一旦人选合适，他可能在公司干上十几年，持续带来正面价值。那么，花半年找到这个对的人，与花一小时招个凑合的人，哪个更值得？这正是效率与效能的差异。效率聚焦于“把事情做得快”，效能则强调“做该做的事”。我在调研时发现，国内企业特别精于“效率”。一个项目，能否一周出成果？一个需求，能否三天上线？这种速度在全
人工智能热潮下，如何看待“人工”与“智能”
从去年底DeepSeek突然爆火，到今年龙虾持续引发讨论，我们生活中的热门话题几乎都被人工智能填满。直到今年公司产研团队开始推动“all in AI”的工作方式转变，再加上网上还有段子调侃“在X厂上班，听到AI就开始头疼”。可即便如此，我还是想简单梳理一下自己的几点感受： 1️⃣表层的工作总量并没有发生根本变化。我们确实摆脱了一部分传统、重复、低门槛的劳动，但与此同时，也迎来了另一种新的繁杂——不断对话、不断调试，很多时候工作只是换了一种表现形式，现阶段（⚠️）并没有真正减少（基础代码和通用文案除外）；这