坑一：为用 AI 而用 AI
最常见的浪费。看同行上了 AI 就跟风，却不先问"我要解决什么业务问题"。没有业务锚点，AI 只会变成又一个烧钱的概念。
坑二：一上来就大投入
直接上全套平台、养团队、接一堆系统。正确做法是小成本下注：先在一个场景验证 ROI，成立再复制。大投入应该在"验证之后"，不是"之前"。
坑三：忽视数据和质量
AI 产出质量取决于输入。把混乱的文档、过时的知识喂进去，出来的就是混乱的结果。落地前先理清楚数据和标准。
坑四：没有验证标准
"感觉效率高了"不是证据。要定义可量化的指标：单条内容成本、响应时长、转化率。没标准，就无法判断该放大还是叫停。
坑五：指望一步到位
AI 落地是迭代过程。第一版通常粗糙，关键是用真实业务跑一轮、记录数据、再调。追求完美反而拖延。
我们把自己踩过的坑和方法论整理成了 工作方法，供企业参考。