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一位自动化顾问警告说，在不理解工作流原始目的的情况下进行自动化，可能会把过时的仪式和丢失的上下文编码进系统。他讲述了一个毫无意义的24小时等待期在旧批处理系统退役后依然存续的故事。
一篇观点文章，认为那些裁员并用AI替代员工的CEO们往往需要重新招聘，因为AI缺乏员工拥有的机构知识。真正的获胜策略是用AI工具增强熟练员工，而非替代他们。
Orgvue的一份报告发现，39%的公司进行了与AI相关的裁员，但许多领导者对此感到后悔，因为AI在处理需要判断力和机构记忆的任务时遇到困难，从而引发了重新雇佣潮。
本文认为，公司真正的判断力并非藏于存档文件中，而是体现在资深员工在工作最终定稿前所做的编辑（差异）中；AI 应学习这些差异以捕捉机构知识。
福特承认过度依赖自动化系统和人工智能导致质量下降，迫使公司重新雇用经验丰富的工程师来纠正错误并重新训练系统。
一位为物流公司构建多智能体运维系统的开发者探讨了在不进行微调的情况下赋予智能体机构知识的挑战，选择了带有‘人在环中’审批机制的检索层方案。