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作者分享了在大型组织中多年落地 AI 的经验总结，推荐给所有正在复杂企业中实施 AI 的人。
文章认为，组织不应过早限制AI token用量以追求效率，因为广泛的试错对于建立深厚的AI专业知识和长期竞争优势是必要的，并以Uber和Amazon为例。
作者认为，与其让所有员工都提升AI技能，公司不如刻意拉大AI鸿沟，只让高熟练度的用户使用强大的AI代理，而其他人则专注于质量控制。这一有争议的观点引用了安全风险以及直觉威胁感知的必要性。