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原文观点是“别把AI当战略，而要先做好流程”，引发读者用自身经验检验这条结论。评论中有具体案例：记录某对冲基金“第7步”才发现流程认知不一；也有关于大型企业ERP或BPR项目定制超支的反例。多数人认为LLM/NLP在处理非结构化文本与意图识别上确实有用，但成功前提往往是先把流程、数据来源与边界理清。讨论同时触及组织债、顾问话术与写作风格（LinkedIn式或AI生成）的业界文化问题，提示技术与管理需并行解决。
多条评论用具体实例说明：把流程写下来常常会揭示团队对“实际做法”的分歧，从而推动达成共识并暴露错误。比如对冲基金的故事中，记录并展示“第7步”的文档后才发现大家一致认为文档是错的，但各自又对正确流程有不同理解，促成必要讨论。另有例子显示，撰写市场数据系统文档会让原本以为“不复杂”的人承认问题复杂性。也有人指出，出于担心“文档会固化错误做法”或被用来强制执行，组织有时会选择不记录，这反而阻碍改进和后续自动化的落地。
多位评论者直言把AI当作独立战略是误导性的，真正需要优先的是Business Process Optimization（BPO，业务流程优化）。有人总结“没有AI战略，只有BPO”，并警告在混乱的底层流程上套AI只是“以更快的速度产生垃圾”。现实代价也被列举：某家财富300强在Business Process Redesign上投入巨额资金后撤案，说明没有先做好流程设计就难以靠技术取胜。评论同时警惕高层的FOMO与顾问话术会把AI包装成捷径，但这类项目若脱离盈利或合规目标往往以失败告终。
评论普遍认可LLM（Large Language Model）和NLP在处理非结构化文本、理解用户意图与聚合零散信息方面确有独特价值：有实践案例用LLM把高摩擦的IT请求从4天缩短到数小时，通过解析文本、求补充信息与对接后端数据加速流程。医学检测等例子被用来讨论AI减少人为偏见的潜力，但争论焦点是AI能做“信息聚合与推理”，却不能替代对“什么是更好流程”的业务判断。评论同时提醒LLM会有幻觉与错误输出风险，且成功常依赖于对流程边界和数据来源的充分理解与先行设计。
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许多讨论把根本问题归到组织层面：所谓的“组织债”（org debt）来自并购、责任模糊、激励错位和多年的成本削减，单靠技术无法根治这些问题。评论指出“投人不等于解法”，小而高技能的团队往往比大量低效人力更有效，且不良流程会逼出所谓的“rockstars”来临时救场。管理层有时把文书与合规当成流程本身，导致不必要的摩擦；但流程也确实能防止懒散与数据垃圾，所以理想解法需要同时处理人（权限、例外、沟通）与技术（工具、自动化）。
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评论里有人讽刺原文为“LinkedIn式”套话或可能是LLM生成，指出文章里常见的营销语气和二分法论述让人反感。多条评论批评咨询公司和顾问会把技术重命名或夸大为省钱捷径以兜售服务，导致高层盲目跟风。这些行业噪音加上AI写作痕迹，让讨论聚焦于：在不改流程的情况下追逐AI热潮会放大浪费与失败风险，而不是解决根本问题。
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BPO（Business Process Optimization，业务流程优化）: 分析并改进企业内部工作流程以提升效率、合规性与可自动化性的实践。评论中核心论点是没有独立的“AI战略”，企业应优先做BPO再考虑用AI加速。
LLM（Large Language Model，大型语言模型）: 基于海量文本训练、能生成与理解自然语言的模型，擅长处理非结构化文本和意图识别。评论讨论其在工单分类、意图识别与信息聚合上的优势及幻觉等局限。
组织债（org debt / organizational debt）: 因组织结构、激励、职责不清或历史裁剪导致的长期效率与治理成本，常被用于解释为何“技术解决不了”的问题应靠管理与流程改进处理。
ERP（Enterprise Resource Planning，企业资源规划）: 用于整合财务、客户、库存等核心业务的套装系统。评论举例称把旧流程直接搬到新ERP会导致大量定制、超预算与实施失败。