为什么大部分 CEO 的 AI 尝试都在假装进步
本文解读 Bain & Company 发布的企业 AI 转型 CEO 指南，指出多数企业的 AI 尝试只是“假装进步”：把试点数量当转型深度、在旧流程上叠加 AI 按钮、用短期 ROI 筛选项目、误把供应商能力当自身能力、战略激进但机制保守。文章认为真正拉开差距的是三样买不来的核心资产：专属数据、编码化工作流和闭环学习机制，并介绍了企业 AI 转型需要做对的七项核心决策。
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忘记ARR：AI公司尽调需要打开代码库
作者通过实际案例指出，传统财务与技术尽调方法不适用于AI公司收购评估。一家宣称拥有'专有AI平台'、ARR达420万美元并年增长40%的公司，打开代码库后发现仅是调用gpt-4o的API包装：一个系统提示词加React前端，600行胶水代码。作者提出AI尽调的四大盲区：模型依赖风险、训练数据责任、以及AI产品与传统SaaS的根本差异，强调评估AI公司必须超越财务报表，直接审查代码库的真实技术壁垒。
