自20世纪50年代人工智能（AI）的理论概念提出以来，这项技术就成为企业提升机遇与生产力的核心驱动力，尤其是机器学习系统的应用，极大优化了企业的预测与决策能力，为后续技术革新奠定了基础。而近年来生成式AI的兴起，更是通过“提示词交互”的模式，让AI体验走向大众化，进一步重塑了职场的工作方式。但在AI带来的诸多便利背后，一种名为“Doomprompting”的新挑战正悄然浮现，成为企业AI投资路上的隐形障碍。
所谓“Doomprompting”，可以类比为网络世界里的“末日滚动”——用户在没有明确目标的情况下，陷入对AI输出内容的无限迭代和反复优化，最终陷入成本攀升、收益递减的恶性循环。这种行为不仅违背了AI技术提升效率的初衷，还会消耗大量人力与资源，让企业的AI投资陷入“投入多、产出少”的困境。IEEE在2025年发布的《AI的隐性成本：小低效如何累积成大负担》报告就指出，看似微小的AI使用低效，长期积累后会演变为企业的重大经济负担。因此，如何帮助团队跳出这一循环，成为企业实现AI价值最大化的关键课题。
要破解“Doomprompting”的困局，首先需要理解其背后的核心诱因之一——“Workslop”（无效AI产出）。这一概念最早由《哈佛商业评论》提出，指的是那些看似合格、实则缺乏实质内容，无法推动任务有效进展的AI生成内容。这类“伪合格”产出就像多米诺骨牌的第一块，会触发后续的无限优化循环：团队为了修正内容缺陷不断调整提示词，却在反复迭代中逐渐偏离核心目标，最终陷入“越改越偏、越偏越改”的怪圈。
对此，企业需要在AI使用的“质量要求”与“投入边界”之间找到平衡。一方面，要明确任务的核心质量标准，避免为了追求完美而陷入无意义的细节打磨；另一方面，要通过系统的培训，让员工掌握更高效的提示词技巧，学会用清晰的目标引导AI输出，从源头减少无效迭代的可能。
除了优化员工的AI使用方式，借助智能体AI（Agentic AI）的自主能力，也是规避“Doomprompting”的重要路径。近年来，智能体AI凭借其自主处理复杂任务的能力，成为企业AI投资的新热点。这类AI系统能够自主拆解复杂任务，协调包括检索增强生成（RAG）、执行智能体在内的多个模块，自主决策并完成任务，无需人类通过多次提示词交互进行引导。
在AI驱动的IT运维（AIOps）领域，智能体AI的价值已经得到充分体现。传统IT运维中，团队需要花费大量时间手动调整系统、处理故障；而借助智能体AI，企业可以实现故障排查、事件响应、资源分配等核心功能的自动化。例如，当IT系统出现复杂故障时，智能体AI能够自主理解问题背景，协调推理智能体制定解决方案，通过执行智能体完成系统修复，还能通过学习智能体总结经验，优化未来的故障处理效率。这种自主化运作模式，彻底减少了人类反复输入提示词的需求，从根源上打破了“Doomprompting”的循环。
当然，技术工具的应用离不开完善的治理框架。麦肯锡2025年的调查显示，已有88%的企业在至少一个业务环节中应用AI，其中智能体AI的渗透率更是从2023年的33%飙升至近80%。但与之形成鲜明对比的是，企业AI治理的步伐明显滞后：2025年PEX行业报告指出，仅有不到一半的企业制定了AI治理政策，近三分之一的企业甚至尚未启动相关工作。
一套完善的AI治理框架，需要从多维度为企业的AI应用划定边界：首先要建立明确的AI使用准则，规范数据流转、决策流程与输出管理；其次要强化员工的AI素养培训，提升提示词使用的精准性；同时，要根据业务场景选择行业或任务专用的AI模型，通过企业专属数据训练模型，减少无效产出；最后，要制定清晰的AI开发与部署规则，确保AI系统的运作符合企业目标、伦理标准与监管要求。
对于企业而言，要跳出“Doomprompting”的循环，核心是转变思维模式——从“追求完美”转向“聚焦结果”。通过优化提示词技巧、采用场景化AI模型、引入智能体AI的自主能力，再辅以完善的治理框架，企业可以将宝贵的人力与资源从无限的AI迭代中解放出来，重新聚焦于核心业务目标。当团队不再被“完美主义”绑架，而是以可衡量的成果为导向时，AI技术才能真正成为企业增长的引擎，为企业创造可持续的价值。
原创文章，作者：王 浩然，如若转载，请注明出处：https://www.dian8dian.com/da-po-wu-xiao-xun-huan-qi-ye-ru-he-gui-bi-ai-doomprompting
