Yes, Your “AI Strategy” Is Just a Thin Wrapper on Linear Regression
- Lauren Balik
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标题：是的，你的“AI 战略”只是披着皮的线性回归
2025 年，每家公司都声称自己“由 AI 驱动”。投资者演示文稿里到处是生成式的流行词，产品经理在介绍功能之前就先说 LLM，董事会的幻灯片频繁提到“预测智能”。
但现实是——大多数所谓的 AI 战略，其实只是换了个包装的基础统计模型。
先说清楚：线性回归并没有错。错的是假装它是别的东西。
AI 戏剧：每个会议室正在上演
如果你公司的“AI 战略”包含以下内容：
- 用 AutoML 工具预测数据趋势
- 在 Google Sheets 中加几个基于经验法则的评分公式
- 仪表盘里添加一个叫 “Smart Insights” 的筛选器
那么你不是在做 AI，你只是在跑一个略微高级的分析流程——并且可能对不了解差异的利益相关者进行了误导。
这不是吹毛求疵。这是一个可信度的问题。
当高管把统计报表当成机器学习展示，数据团队和投资人都会失去信任。大家都在说“要让 AI 模型可解释”，但连内部使用的术语都不透明，谈何可信？
如果你的“流失预测模型”是基于 18 个月使用数据训练的逻辑回归模型，没问题——但别假装它是 OpenAI 等级的基础设施。
真正的“AI 驱动功能”长什么样？
我们看到的大多数 2025 年“AI 产品功能”，其实是这样的：
- 回归模型或决策树包在产品 UI 里
- 用 batch 脚本部署的 Scikit-learn 模型
- 把“算法”换成“AI”的文案
- 一个 API 接口调用 LLM，总结用户评论
缺少的是什么？
- 可解释性
- 行业特定微调
- 性能监控
- 闭环反馈机制
- 真正的 ML 团队
换句话说：缺少一整套 AI 战略。我们看到的，只是涂了一层“AI 美学”的确定性逻辑。
为什么还会这样？
1. 够用就能“骗过会议室”
一个能 80% 时间奏效的简单模型，往往比一个没调好、没有保护机制的神经网络更强。它更容易搭建，更好解释，而且在很多场景下真的有效。但与其实话实说，很多团队更愿意披上 AI 的外衣来打动管理层。
2. 没人愿意维护真正的 AI 模型
机器学习需要迭代、重训练、验证和负责人。而大多数公司根本没配备好这样的团队。相比之下，一次性产出一个模型并包装成“产品”要轻松多了。
3. 假 AI 更容易拿到预算
如果你把分析团队包装成“AI 团队”，就更容易申请预算、获得估值。夸大的诱因是结构性的，而大多数决策者也不知道该如何识破。
但这并不全是坏消息
好消息是：基础模型仍然能带来真正的商业价值——只要你对准了业务目标。
我们在 2024–2025 审核过的一些最成功的 AI 功能，其实用的是：
- 带季节性调整的时间序列预测
- ElasticNet 回归，用来给潜在客户打分
- 简单聚类，用于个性化用户引导流程
这些模型不会让 Stanford 的机器学习博士印象深刻，但它们带来了业务成果——而且不需要“提示工程师”来执行。
真正的经验是：你不需要伪装成 AI 高手，才能从数据中提取价值。
那么，真正的 AI 战略该是什么样？
如果你想跳出“伪 AI 戏剧”，真正迈入 AI 应用，以下是关键要素：
- 明确的 ML 负责人：不是数据科学家的副项目，而是产品级别的职责
- 重训练与性能监控流程，嵌入产品生命周期
- 模型治理机制，让法律、产品、工程等知道谁负责什么
- 与业务成果挂钩的评估标准，而不是单纯的准确率
- 产品与设计团队的共同参与，围绕“智能系统”构建 UI
它不必是生成式的，不必是最前沿的。
它只需是实际的、可控的、有用的。
底线
在 2025 年，AI 的可信度比 AI 的野心更重要。
用回归模型没什么可耻的，但假装在做 AI 代价极高。
“AI 戏剧”侵蚀信任、放大预期、扰乱产品策略。
如果你真的想在产品中植入智能，那就从一个有价值的问题开始——而不是从一个“听起来高端”的模型开始。
最后拜托：如果它是逻辑回归模型，请你就叫它逻辑回归。
Lauren，你在吗？