在传统软件开发中，用例选择固然重要，但在AI项目中，其战略意义和潜在影响被前所未有地放大。这主要源于AI技术本身的独特性质（如数据依赖性、概率性输出、潜在的不可解释性）、AI项目通常所伴随的高投入（人才、数据、算力）、高风险（技术不确定性、伦理困境、市场接受度）和极高的社会与用户期望。
- AI资源的极端稀缺性与高昂成本的持续挑战：尽管AI技术在过去几年取得了飞速发展，但顶尖的AI人才（如经验丰富的机器学习架构师、专注于特定领域（如医疗、金融）的AI伦理专家、能够驾驭复杂AI项目的产品经理）、高质量且经过合规处理的大规模标注数据集、以及支撑先进模型训练与推理的强大计算资源（如最新的NVIDIA Blackwell架构GPU集群或Google TPU v6等）依然是全球范围内的稀缺品，其获取和使用成本持续高企。2024-2025年，训练和部署一个业界领先的大型语言模型（如OpenAI的GPT-5级别模型、Google的Gemini系列、Anthropic的Claude 3.5系列，或国内的文心一言4.0增强版、通义千问2.5等）或复杂的多模态基础模型，其前期投入（包括数据收集与清洗、模型设计与训练、安全与对齐调整）动辄数千万甚至数亿美元，后续的推理和运维成本也极为可观。如果将这些极其宝贵的资源投入到一个价值密度不高、用户需求不明确、或商业模式存疑的用例上，无疑是对战略资源的巨大浪费，甚至可能拖垮整个创新业务。例如，一家中型企业若盲目跟风，投入巨资开发一个通用型的AI聊天机器人，试图与科技巨头竞争，而其自身缺乏独特的应用场景和数据优势，那么这个用例选择本身就可能是一个战略性的错误。
- AI项目固有的高不确定性与探索性，尤其在”智能涌现”时代：许多前沿的AI项目，特别是那些试图利用大型模型的”智能涌现”能力（Emergent Abilities）或探索AI Agent自主决策与执行复杂任务的项目，本质上具有比传统软件开发高得多的探索性和不确定性。模型在特定任务上的性能能否达到实用门槛？在真实世界复杂多变的输入下，模型的鲁棒性和泛化能力如何？用户能否理解、信任并正确地与概率性、有时甚至”行为不可预测”的AI系统进行交互？这些问题在项目初期往往难以给出确切答案，甚至在投入大量资源进行研发后仍可能面临”最后一公里”的困境。选择一个定义相对清晰、边界相对明确、核心技术风险可控、且有一定成功先例可循（或至少有坚实的理论与实验支撑）的用例，可以有效降低这种固有的不确定性。反之，如果选择一个过于宏大、目标模糊不清、或完全依赖于尚未成熟甚至理论上存在争议的技术突破的用例（例如，在2025年就试图商业化一个能够完全自主运营一家小型企业的通用AI CEO），项目失败的风险将呈指数级增高。
- 用户期望管理的极端重要性与信任构建的脆弱性：媒体对AI技术（尤其是生成式AI和AI Agent）的持续高度关注和部分厂商不负责任的夸大营销，往往导致公众和潜在用户对AI的能力抱有过高甚至不切实际的期望（所谓的”AI Hype Cycle”中的”期望膨胀期”）。如果一个AI产品所选择的用例，其对外宣传的功能远超当前技术所能稳定、可靠达到的水平，或者在用户最核心、最敏感的痛点上表现不佳甚至出错（例如，AI医疗诊断系统出现漏诊或误诊、AI金融顾问给出灾难性的投资建议），将极大地损害用户体验，并可能导致用户信任的瞬间崩塌且难以修复。选择一个AI能够真正胜任、能够创造可感知、可验证的真实价值、并且其局限性和潜在风险能够被清晰传达给用户的用例，是建立和维护用户信任的绝对前提。
- 数据依赖性的本质与”数据质量鸿沟”的挑战：绝大多数（如果不是全部）当前的AI系统，尤其是基于机器学习和深度学习的系统，其性能和可靠性高度依赖于所使用的训练数据的数量、质量、多样性、时效性以及与目标用例的高度相关性。”Garbage in, garbage out”是AI领域颠扑不破的铁律，而在2024-2025年，随着模型能力的增强，对数据质量的要求也水涨船高，形成了所谓的”数据质量鸿沟”。如果选择的用例所需的数据难以合法合规地获取、数据质量低下（如充满噪声、错误标注、不一致性）、存在严重的系统性偏见（如在人口统计学特征、社会经济地位等方面代表性不足）、或者数据标注和治理的成本高到无法承受，项目就可能从一开始就陷入”数据陷阱”而寸步难行。例如，一家希望开发高度本地化的AI教育产品的公司，如果其选择的用例需要大量反映特定地区方言、文化习俗和教育体系的高质量多模态数据，而这些数据在公开渠道难以获得，自行采集和标注的成本又过高，那么这个用例的可行性就值得怀疑。
- 伦理风险与社会责任的日益凸显，合规成为”生命线”：某些AI用例可能天然地伴随着较高的伦理风险、社会影响和法律合规挑战。例如，利用AI进行大规模、无差别的生物特征识别与监控；开发和部署具有自主决策能力的自动化武器系统；设计可能加剧社会不公、侵犯个人隐私或操纵用户行为的算法决策系统（如在招聘筛选、信贷审批、司法判决、个性化内容推荐、情感计算等领域的偏见性或掠夺性应用）。在选择用例时，必须进行全面、深入、前瞻性的伦理风险评估和社会影响分析，确保其严格遵守所在国家和地区的相关法律法规（如欧盟的《人工智能法案》及其配套法规、中国的《生成式人工智能服务管理暂行办法》等）、行业准则和普世的伦理价值观，并主动采取强有力的技术和管理措施来规避和缓解潜在的负面影响。一个在技术上可行、商业上看似有利可图但伦理上存疑或法律上处于灰色地带的用例，最终极有可能给企业带来毁灭性的声誉损害、巨额罚款甚至法律制裁。2024-2025年，全球范围内对AI治理和负责任创新的关注达到了前所未有的高度，这使得用例选择的伦理与合规维度从”加分项”变成了”生死线”。
- “杀鸡用牛刀”的资源错配与”牛刀不会杀鸡”的能力错位：前者指用过于复杂、昂贵和前沿的AI技术去解决一个相对简单、传统方法就能很好处理的问题，导致投入产出比严重失衡，例如用一个参数量高达万亿级别的大型语言模型去做简单的文本分类或关键词提取任务，而一个轻量级的传统机器学习模型或规则引擎就能胜任。后者则指试图用当前的AI技术去解决一个其本质上不擅长、能力尚有欠缺或理论上存在根本性障碍的问题，例如试图用当前的AI技术去完全替代需要高度原创性艺术创造、深层情感共鸣、复杂伦理权衡或真正理解世界因果关系的人类工作。选择正确的用例，意味着要精准地找到AI技术当前的能力边界与真实世界问题需求的最佳结合点，实现”好钢用在刀刃上”，避免不切实际的期望和资源的无效投入。