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🎯 特别栏目 · 塔迪GEO判断工程
不讨论如何被更多人看见，
只讨论在 AI 必须下判断时，
系统为什么会用你。
判断工程不是教你多下判断，
而是让"可以被系统使用的判断"
变得极其稀缺。
如果你的判断被系统反复使用，
那你是否准备好，
为它的后果长期负责？
为什么越来越多AI项目，最后都输在判断力供给？丨FDE重新理解持续运营
为什么越来越多AI项目，最后都输在判断力供给？丨FDE重新理解持续运营 2024年2月，瑞典先买后付（BNPL）巨头Klarna和OpenAI合作打造的AI客服助手，接管了相当于700名全职客服的工作量，处理了公司约三分之二的客户对话。这家服务全球约1.5亿用户的金融科技公司，一时间成了"AI替代人力"的样板——这个故事后来还成了Klarna在纳斯达克上市时最核心的卖点之一，帮它在2025年7月上市时股价单日上涨30%，估值冲到196.5亿美元。 ...
为什么AI上线以后，真正的工作才开始？丨FDE重新理解AI上线
为什么AI上线以后，真正的工作才开始？丨FDE重新理解AI上线 基于大语言模型或自适应机器学习架构的AI系统，不会表现得像一个稳定的实体。它们和不断变化需求与行为的用户交互，被整合进并非为它们设计的机构工作流里，还会接收更新、微调和配置变更——这些变化未必会立刻被部署它们的组织看见。 AI不是一个稳定实体。 传统软件是稳定实体。一段代码写好、测试通过、上线，只要没有人再去改它，它的行为就是稳定的。今天调用它，明天调用它，输入一样，输出一样。上线那一刻，交付完成，剩下的工作是常规维护——出了问题，找到那行代码，修好，结束。 ...
为什么AI创造了价值，企业却看不见？丨FDE重新理解价值兑现
为什么AI创造了价值，企业却看不见？丨FDE重新理解价值兑现 79%的企业说，他们看到了AI带来的生产力提升。 但只有大约25%的AI项目实现了预期的ROI（投资回报率），只有16%做到了全企业规模化，只有大约29%的企业表示自己能够相对准确地衡量ROI。 MIT Sloan复盘了300个公开部署案例和153份高管调查，得出一个更直接的数字：95%的生成式AI试点，没有在损益表上产生任何可衡量的影响。麦肯锡的数据讲的是同一件事：超过80%的企业没有从生成式AI里获得可感知的企业级利润影响，尽管88%的企业都在积极试验。 ...
为什么老板觉得AI很好，员工却越来越不愿意用？丨FDE重新理解组织信任
为什么老板觉得AI很好，员工却越来越不愿意用？丨FDE重新理解组织信任 2026年，一项覆盖近14000名员工、横跨19个国家的调查发现一个反常的现象：员工使用AI的频率在2025年上升了13%，但他们对AI的信心却下降了18%。 这个方向是反的。正常情况下，用得越多，应该越熟悉，越熟悉应该越放心。现实却是，用得越多，反而越不敢信。 调研负责人的原话是：AI的采用在加速，但信心在降低。 ...
为什么AI项目越来越像组织工程？丨FDE重新理解AI建设
为什么AI项目越来越像组织工程？丨FDE重新理解AI建设 2024年，全球企业在AI上的投入达到2523亿美元。 同一年，只有6%的企业报告了显著的盈利影响。 94%的投入没有产生可测量的业务回报。钱花出去了，系统跑起来了，结果没有。 这件事让企业管理者很困惑。模型选对了，架构搭好了，系统上线了，为什么项目还是不成功？ MIT的研究给出了一个让人坐不住的答案：技术只占AI转型挑战的20%，人、流程、文化占剩下的80%。 ...
为什么企业真正缺的不是模型，而是现场？丨FDE重新理解Context
为什么企业真正缺的不是模型，而是现场？丨FDE重新理解Context 两家公司，同一个模型供应商，同样的RAG架构，同样的工程团队规模。 一家的AI客服系统上线三个月，准确率稳定在82%，用户投诉率下降了40%。另一家上线六个月，准确率徘徊在47%，客服团队开始绕过系统，回到人工处理。 技术栈几乎一样。结果天差地别。 哈佛商业评论今年发表了一篇文章，描述了两家几乎一模一样的B2B企业——同样的销售流程、同样的CRM系统、同样的客户群——用同样的AI工具，效果差异巨大。作者的结论是：当所有公司都能用同样的模型时，真正的差异化因素变成了组织Context。 ...
为什么Agent越来越聪明，却越来越难进入企业？丨FDE重新理解Agent工程
为什么Agent越来越聪明，却越来越难进入企业？丨FDE重新理解Agent工程 做一个能对话的AI助手，和让一个AI Agent真正在企业里工作，是两件性质完全不同的事。 这个区别，大多数人在看到Agent演示的时候不会意识到。演示很流畅：Agent接收指令，调用工具，返回结果，一气呵成。看起来和用一个更聪明的聊天机器人Chatbot没什么两样。 但它不是聊天机器人。 Chatbot输出语言。Agent输出结果。 ...
为什么AI Demo越来越容易，真正上线却越来越难？丨FDE重新理解AI交付
为什么AI Demo越来越容易，真正上线却越来越难？丨FDE重新理解AI交付 做出一个AI Demo，从来没有这么容易过。 调用一个模型API，接上RAG（检索增强生成），搭一个简单的对话界面，一天之内，一个看起来能回答业务问题的原型就能跑起来。放在会议室里演示，效果很好，领导点头，客户感兴趣，项目获批。 ...
甲方自建FDE能力：从找种子人到方法论落地丨三条路径和三大陷阱
甲方自建FDE能力：从找种子人到方法论落地丨三条路径和三大陷阱 上一篇说：国内AI落地不缺人，缺的是有人对价值结果负责。FDE做的那些事分散在售前、实施、运维、产品经理身上，没有一个人的成败和"AI在客户现场真正产生了价值"绑定。 这篇换到甲方视角。如果你在企业内部，想把这个能力建起来，从哪里开始，怎么建。 NotebookLM的音视频概览，解读的比较通俗易懂，对于时间比较紧张的读者朋友，可以听听，会有启发。 ...
FDE在中国：title换了，工作对象没变丨判断一个岗位是不是FDE的四个问题
FDE在中国：title换了，工作对象没变丨判断一个岗位是不是FDE的四个问题 上一篇讲的是迭代节奏——现场经验怎么反哺系统，怎么让下一次的起点比这一次高。 目前FDE落地地图的主体框架部分我们已经介绍完成，大家已经形成了对于FDE落地工程的初步理解。 这一篇换一个角度，不讲方法论，讲一下FDE这套体系在国内，是谁在执行？有什么特点。 NotebookLM的音视频概览，解读的比较通俗易懂，对于时间比较紧张的读者朋友，可以听听，会有启发。 ...