上篇文章发了之后，有几个同行的朋友私信我说：「写得挺真实，但你踩过哪些坑？能不能具体说说？」
好，这篇就来填这个坑。
声明： 以下内容全部基于真实经历，部分细节做了脱敏处理，但坑是真的坑。
技术层面的坑
坑1：以为买个大模型就能解决问题
这是最容易踩的坑，没有之一。
场景还原：
行业客户：「这个AI多少钱？能不能像ChatGPT那样？」
我：「能，但要调、要训、要对接业务系统……」
行业客户：「这么复杂？」
我当时信誓旦旦说「能」，结果项目一启动就傻眼了：
- 模型部署在哪儿？服务器够不够？
- 训练数据从哪来？质量行不行？
- 怎么跟现有系统对接？谁来写接口？
- 员工不会用怎么办？谁来做培训？
每一个问题都是一座山。
核心教训：
AI不是「买来就能用」的工具，是需要配套工程能力的系统性工程。
技术团队的实力，决定了AI落地的高度。
坑2：忽视数据治理，直接上马AI项目
这条坑得用钱来衡量损失。
我们曾经花了两周时间搭了一个智能客服原型，效果测试时正确率85%，领导很满意。
然后要上生产环境了。
一导入真实数据，正确率跌到40%。
为什么？
- 历史工单里有一半是「请稍等」「领导出差了」之类的无效对话
- 同一个问题有十几种表达方式，但数据标注只做了一种
- 很多敏感字段被清洗掉了，上下文全断了
核心教训：
数据质量决定了AI效果的上限。
上AI项目之前，先花一半时间做数据治理。
坑3：选型时只看参数，忽略部署和运维成本
这条坑用一句话总结就是：「用得起」比「最强」更重要。
我们曾经对比过好几个大模型：
- A模型：效果最好，但需要8卡A100，本地跑不动
- B模型：效果一般，但可以云端调用，成本可控
- C模型：开源免费，但需要专业团队维护
最后选了B。
不是因为它最好，是因为它最适合我们的现状。
核心教训：
选型标准：能用 → 用得起 → 用得好。
不要在PPT阶段就追求SOTA。
组织层面的坑
坑4：技术方案做好了，业务部门不配合
这是组织层面最大的坑，没有之一。
场景还原：
我花了2周时间做了个AI辅助审批的Demo，效果很好——能把平均审批时间从3天缩短到半天。
拿去给业务部门演示……
业务负责人：「行是行，但现在没空对接，年底再说吧。」
然后年底去问，他说：
「最近在忙XX项目，下个季度再说吧。」
然后就……没下文了。
核心教训：
技术方案要拉着业务方一起做。
让他们从「被动接受」变成「主动参与」，这才是正解。
坑5：客户说「先试点」，结果试点变成无限期
试点是个好策略，但执行变形了就变成了拖延借口。
场景还原：
客户：「这个AI项目很重要，我们先选一个部门试点。」
我：「好的，选哪个部门？」
客户：「综合部吧，他们需求比较简单。」
我去找综合部负责人：
「我们有个人员信息录入的场景，想用AI……」
「录入？我们有外包啊，成本比AI低。」
「那工作日志分析？」
「那个不太需要……」
试点了三个月，什么成果都没有。
核心教训：
试点要选「能出成果」的场景，不是选「风险最低」的场景。
找不到愿意配合的业务方，说明这个需求本身就是伪需求。
坑6：AI项目变成了「ZZ任务」
这条坑最让人无奈。
场景还原：
客户上级单位要求「必须推进AI落地」。
于是我们做了个PPT汇报材料：「AI赋能业务全景规划」。
客户：「很好，要有成果。」
我：「什么成果？」
客户：「要有成果。」
结果：花了两周做PPT，原定落地的项目不了了之。
核心教训：
区分「真落地」和「表演性落地」。
守住技术人的底线：宁可少做一个，也不要做假的。
心态层面的坑
坑7：想一口吃成胖子，一次推太多场景
我曾经列过一个清单：智能客服、代码审查、文档生成、数据分析、流程自动化……
一口气推了6个方向。
结果呢？
- 每个方向都浅尝辄止
- 没有一个做出深度效果
- 资源分散，客户觉得我们「什么都做了，什么都没成」
核心教训：
贪多嚼不烂。
选定一个场景，死磕到底，做出效果再复制。
坑8：被技术焦虑绑架，追逐新概念
这是程序员最容易踩的心态坑。
场景还原：
1月：GPT-4发布，赶紧研究
3月：Claude发布，赶紧研究
5月：Llama发布，赶紧研究
8月：Agent概念火了，赶紧研究
……
年底复盘：好像什么都研究了，什么都没落地。
核心教训：
选定一个方向，深挖下去。
比追100个热点重要，比焦虑100次重要。
坑9：以为AI能解决「人」的问题
最后一条坑，也是最容易被忽略的一条。
我们曾经想用AI来解决「流程冗长」「审批缓慢」的问题。
结果发现，这些问题的根因根本不是「效率低」——
而是利益格局。
AI可以让审批从3天变成3小时，但如果领导需要3天时间来「考虑」，那问题不在技术。
核心教训：
AI能优化流程，但改变不了人性。
先搞清楚问题的本质，再决定用不用AI。
写在最后
踩坑不可怕，可怕的是不敢开始。
我的经验是：踩坑是AI落地的必经之路。
重要的不是「不踩坑」，而是「踩过的坑不要白踩」——把每一次踩坑变成团队的经验积累，变成方法论的迭代升级。
下篇预告
「踩坑篇」写完了，下一篇我想写写：
「我是怎么从坑里爬出来的」
——实战复盘：一个最小可落地的AI项目是怎么跑通的。
敬请期待。
