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演示表现完美。法务部门已经批准。销售团队已经在向客户承诺该功能将在下个季度上线。接着，第一次生产环境故障发生了——模型言之凿凿地起草了一个引用了并不存在的合同条款的条文，销售将其发给了客户，法务部门花了三周时间进行损害控制。

这不是一个关于坏模型的故事，而是一个关于沟通失误的故事。工程团队知道模型可能会产生幻觉。法务假设它不会。销售假设任何故障在到达客户之前都会被拦截。运维假设有其他人在专门监控这一点。没有人撒谎。每个人都在基于同一个系统的不同心理模型工作。

大多数 AI 项目失败的根本原因不在于 AI 本身。根据兰德公司（RAND Corporation）对失败的 AI 计划的分析，“对问题定义的误解”——包括对能力限制的沟通误导——是单一最常见的原因。70% 到 95% 的企业 AI 计划未能交付预期成果，而技术本身很少是限制因素。限制因素在于，你组织中的每个团队都在悄悄地构建关于你的 AI 系统能做什么的不同理论，而没有人明确地纠正过其中任何一个。

你的公司花了六个月构建了一个内部 AI 聊天机器人。演示非常令人印象深刻——高管们频频点头，试点团队赞不绝口，甚至有人在 Slack 的一条消息中称之为"变革性的"。上线三个月后，你查看了分析数据：12% 的周活跃用户，而且其中大多数还是最初试点的那五个人。

这就是内部 AI 工具陷阱，几乎每家企业都会掉进去。工具本身没问题，技术是可靠的。但没人用它，因为你建了一个目的地，而你本应建一个交汇点。

你的 AI 功能三个月前上线了。DAU 在增长。会话时长在攀升。仪表盘一片绿色。但这里有一个让人不舒服的问题：你的用户到底是在真正采用这个功能，还是仅仅在容忍它？

大多数团队用衡量传统产品功能的相同指标来跟踪 AI 功能采用——日活跃用户数、会话时长、功能激活率。当功能表现是确定性的时候，这些指标运作良好。点击按钮，得到结果，衡量参与度。但 AI 功能有本质区别：它们的输出是变化的，价值是概率性的，用户通过反复接触建立信任（或不信任）。标准指标不仅无法捕捉这一点——它们还在积极地误导你。