工程化部署AI

将AI工具的引入视为一个系统工程，而非简单的工具采购。核心包括四个步骤：

1. 建立正确的度量体系：使用DORA、SPACE等工程效能指标，而非营收指标
2. 实施精细化算力管控：模型分级、缓存、预算限制、熔断机制
3. 重塑研发工作流：提高代码审查标准，让AI生成测试、文档、辅助故障排查
4. 建立先锋队制度：先试点再推广，沉淀内部最佳实践

这一方法论是避免[[企业AI转型陷阱]]的核心行动指南。