Daniel Miessler认为：“并不是公司不想用 AI，而是它们根本用不了。人们对 AI 无法实现预期效果的大部分沮丧，本质上源于他们无法清晰描述自己到底想要什么。”

下面是对该主题的思考：

1、AI 的本质是执行。没有清晰的意图，再强的模型也无能为力。

2、一家靠谱的公司，能在 30 秒内回答——为谁解决什么问题、方案胜在哪里、阶段目标是什么、量化指标是什么、谁负责、花了多少钱。

3、衰落的公司，每个季度都在重定战略。走进这种公司，问一句：“请描述一下你们的目标、战略、痛点、流程。”得到的，通常是茫然的脸。

4、Karpathy说：提示词就是规格说明（spec）。规格模糊，输出必然模糊。瓶颈不在模型里，在你脑子里。未来大量的代码会由 AI 写，但前提是有人能把“要写什么”说清楚。

5、名为“参差前沿”的研究发现：AI 在企业中的收益极不均匀，差距并不来自模型，而来自使用者对自身工作的理解程度。

6、AI 时代真正的杠杆，属于那些清楚自己在做什么的小团队；现在一两个人，就能撬动过去一整个部门的产能。

7、清晰思考比聪明更重要，“问出更好问题”的能力比“得到更好答案”的能力更重要。

8、有个比喻：AI 是 Copilot，不是 Autopilot——它需要一个知道自己要飞向哪里的飞行员。

那么，应该如何行动？

一、停止问“AI 能为我做什么”。换个问法：“我的公司，是否处于一种 AI 能帮上忙的状态？”

二、如果不是，就以最快的速度——调整到那种状态。

三、用3页纸说清楚自己。一页讲业务（为谁、解决什么、凭什么赢），一页讲流程（关键工作流、瓶颈、负责人），一页讲指标（季度目标、当前数字、距离差多远）。

四、AI入场券不是预算、不是算力、不是人才。入场券是——你能否清晰地说出，自己到底想要什么。

五、如果说不清楚，把 AI 当苏格拉底，让它对你提问，一步一步捋清。没准儿AI帮你解决了隐藏已久的战略混乱。

六、从“AI 战略”切换到“AI 楔子”。不要做“AI 全公司战略”，挑 1-2 个最具体的瓶颈，用 AI 撬开。

七、重做关键工作流，而不是修补它们。把核心工作流（客服、研究、销售线索处理……）当作“AI-Native”重写一遍。

一句话：清晰比聪明更重要。