北京
大多数AI技术部署项目从根本上就搞错了问题。在定制小语言模型和GPT-5、Claude Sonnet 4.5这类现成大模型之间做选择，其实偏离了真正让专业服务AI项目失败的核心：协调。
一家会计事务所的案例显示，其月度AI开支从9000美元降至2100美元，模型完全没换。瓶颈几乎从不在于模型本身，而在于模型、系统和人员之间的交接环节。
眼下这个问题格外迫切。企业买家正在积极评估特定领域的AI技术，代理商、咨询公司和电商运营者都在权衡是精调、检索增强，还是直接采购。工具已经很成熟了，但决策框架远未跟上。
模型准确率几乎无关紧要，交接可靠性才是一切。一条6步流程链，即便每步准确率达到96%，整条链的端到端可靠性也会跌至78%。有团队花了几个月评测模型，却几乎没有思考过是什么在连接它们。
专业服务公司面临的问题更具体。律师事务所、会计师事务所、营销机构、咨询公司，还有运营精简的电商团队，他们的价值在于对结构化、重复性、高利害工作的判断：合同审查、财务对账、营销活动质量审核、订单异常处理。这些工作是协调性的，而非单体任务，涉及的交接环节没有任何单次模型调用能看全。
42%的企业将集成与协调列为生成式AI的最大阻碍。问题的真正框架必须转向：关键选择不在于模型规模，而在于协调逻辑放在哪里。
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