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企业AI部署通常实现高采用指标，如登录或使用次数，但未能提高生产力，因为它们未解决根本的工作流程问题，并且衡量了错误的结果。

作者认为，关于前沿实验室中未发布的AI模型的担忧是合理的，但企业AI在实际应用中仍然进展缓慢。

本文批评了客户服务中那些仅在通话后分析的AI工具，倡导实时指导，并讨论了反乌托邦式使用、客服采纳度和成长型公司的可扩展性等问题。

本文讨论了工程团队在采用AI编码代理时面临的实际挑战，如任务安全性、上下文检索、输出审查和协调，并提出了一个用于评估的准备度模型。

本文探讨了阻碍人形机器人在工厂大规模落地的实际障碍，包括安全性、成本与可靠性要求。文章梳理了潜在的工业应用场景，并深入讨论了在行业标准、电池续航及人机协同方面仍需克服的挑战。