- 那些光鲜亮丽的企业集团在人工智能应用方面出人意料地失败的真正原因 - 随着一些无需编写任何代码就能轻松驾驭 Python 的从业者涌现，生产力差距如今已变得难以逾越。 在同一个时代，既有向 ChatGPT 询问“我今天午饭吃什么？”的人，也有使用人工智能将包含 30 项数据的 Excel 财务模型完全转换为 Python 代码的人。 最近，Martin Alderson 撰写的一篇文章在业内广为流传。文章标题直白，但其核心内容是：人工智能用户如今被清晰地分为两类，而且他们之间的差距正以惊人的速度扩大。 说实话，我也有同样的感受。即使他们使用相同的人工智能工具，有些人也能实现 80% 的工作自动化，而另一些人却仍然停留在“帮我总结一下”的阶段。 1. 高级用户 vs. 聊天机器人用户：同样的 AI，不同的世界 • 第一类用户是所谓的“高级用户”。他们积极使用 Claude Code、MCP 和各种代理工具；令人惊讶的是，其中相当一部分人并非开发人员。财务、规划和管理人员正在他们的终端上运行代码代理。特别是，据报道，财务人员通过突破 Excel 的局限，进入 Python
- 那些光鲜亮丽的企业集团在人工智能应用方面出人意料地失败的真正原因 - 随着一些无需编写任何代码就能轻松驾驭 Python 的从业者涌现，生产力差距如今已变得难以逾越。 在同一个时代，既有向 ChatGPT 询问“我今天午饭吃什么？”的人，也有使用人工智能将包含 30 项数据的 Excel 财务模型完全转换为 Python 代码的人。 最近，Martin Alderson 撰写的一篇文章在业内广为流传。文章标题直白，但其核心内容是：人工智能用户如今被清晰地分为两类，而且他们之间的差距正以惊人的速度扩大。 说实话，我也有同样的感受。即使他们使用相同的人工智能工具，有些人也能实现 80% 的工作自动化，而另一些人却仍然停留在“帮我总结一下”的阶段。 1. 高级用户 vs. 聊天机器人用户：同样的 AI，不同的世界 • 第一类用户是所谓的“高级用户”。他们积极使用 Claude Code、MCP 和各种代理工具；令人惊讶的是，其中相当一部分人并非开发人员。财务、规划和管理人员正在他们的终端上运行代码代理。特别是，据报道，财务人员通过突破 Excel 的局限，进入 Python
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