AI进入工作流程以后，反例成为说明的一部分

AI进入流程以后，一份“把费用分到正确类别”的说明，看起来已经很清楚，实际执行时仍可能不断出错。问题往往不在模型没有理解文字，而在规则只写了正常情况，没有写边界。例如，普通出差酒店可以归入差旅，但客户临时改期产生的取消费、混合私人行程的住宿、缺少凭证的紧急支出，究竟归类、退回还是交给人工判断，需要明确说明。

过去，这些例外常由熟悉业务的人凭经验补上。AI不会自然拥有这套未写出的组织惯例，它只能根据当前材料推断，而且会把不确定的推断包装成完整结果。因此，工作说明正在从“告诉别人做什么”变成“定义什么算完成、哪些情况不适用、何时必须停下来”。

这意味着好的AI工作指令不能只有规则，还应包括典型例子、反例和升级条件。例子告诉系统怎样执行，反例划出边界，升级条件保留人的判断入口。AI提高的不只是执行速度，也迫使组织把原来藏在人脑中的例外知识写出来。