今天，楚川的线下沙龙。几个老板的描述是，说他们买了ChatGPT会员或者是其他大模型会员，还培训了全员使用，结果三个月过去了，内容产量还是上不去。
"楚川，是不是AI这东西，就是个噱头?"
仔细沟通大家的AI使用记录，以及如何落地的一些东西。
我就明白了——他们根本没在做"AI内容工程化"，只是在"用AI做内容"，对于模型的使用率不超过10%。
所以，这是两回事。
一、90%的公司,都卡在这三个坑里
坑一：把AI当实习生用
"小王，你去用ChatGPT写10篇小红书文案。"
然后小王打开ChatGPT，输入："帮我写一篇关于×××的小红书文案。"
AI吐出来一篇，复制粘贴，改改错别字，发出去。
第二天，继续这个流程。
这不叫AI内容工程化，这叫"换了个更便宜的实习生"。
本质上还是"一个人+一个工具=一份内容"的手工作坊模式。
坑二：迷信"完美提示词"
很多人以为，只要找到那个"完美提示词"，AI就能自动生产爆款内容。
于是花大量时间研究提示词技巧，调参数，改指令。
结果呢?
今天这个提示词效果不错，明天换个话题就不行了。后天换个人用，又得重新调。
为什么?
因为内容生产不是"写一篇文章"的问题，是"持续稳定产出符合标准的内容"的系统问题。
坑三：老板不下场，员工应付差事
最常见的场景:
老板开会说"咱们要拥抱AI"，然后让运营总监去负责。
运营总监让内容主管去研究。
内容主管让编辑去试用。
编辑心想:"这玩意儿学会了，我是不是就要失业了?"于是随便用用，证明"AI还是不如人写得好"。
最后老板总结:"看来AI这东西，还不成熟。"
二、什么才是真正的"AI内容工程化"?
我2025年接手的夏令营陪跑服务的公司，有5个城市。
他们之前的内容生产模式:
总部1个内容总监+3个编辑和运营 每个月产出120条内容(公众号+朋友圈+短视频) 人力成本每月4.5万 平均一条内容成本375元
我给他们做了AI内容工程化改造:
第一步：内容框架设计
不是让AI"随便写"，而是先设计好内容框架。
比如"妈妈关心的100个问题"，每个问题对应的内容结构、关键词、转化路径,全部标准化。
这一步，AI干不了，必须人来设计。
第二步：素材库建设
把他们过去3年的:
2万多个客户案例 10多位专家的专业知识 所有服务项目的话术 历史爆款内容
全部结构化录入知识系统。
这一步，AI也干不了，得人工整理。
第三步：批量生产流程
设计好工作流，让AI基于框架+素材库，本地系统批量生产内容。
这一步，AI才开始发挥作用。
第四步:质量把控机制
不是AI生产完就直接发，而是建立"AI生产→人工审核→修改优化→发布"的流程。
前期人工审核占80%，后期AI生产质量稳定后，人工审核降到20%。
结果呢?
现在他们:
每月产出1200条内容(10倍增长) 人力成本降到1.5万(只留1个内容运营+1个审核专员) 平均一条内容成本12.5元(从375元降到12.5元，成本降低30倍)
三、AI内容工程化的核心，不是"工具"，是"系统"
我见过太多老板，花几千块买了一堆AI工具，以为这就叫"AI转型"。
错了。
AI内容工程化的核心，是建立一套"可复制、可规模化、可迭代"的内容生产系统。
这套系统包括:
框架层：内容矩阵设计、关键词策略、转化路径规划 素材层：结构化知识库、案例库、话术库 生产层：批量生产流程、质量把控机制 分发层：多平台适配、发布节奏、数据追踪
AI只是这套系统里的"生产引擎"，不是全部。
就像汽车工厂,你不能说"我买了一台机械臂,就能造汽车了"。
你得有图纸、有流程、有质检、有供应链,机械臂才能发挥作用。
四、老板不下场，AI内容工程化100%做不成
这是我这一年最深的体会。
凡是AI内容工程化做得好的公司,都有一个共同特点:
老板自己下场,亲手跑通第一个100条内容。
为什么?
因为AI内容工程化的本质，是"把老板脑子里的经验和方法论，系统化地输入给AI"。
如果老板自己都没搞清楚"什么样的内容能转化、为什么这个角度用户爱看、怎么设计内容才能引导咨询"，怎么可能教会AI?
员工只能做执行，做不了顶层设计。
这也是为什么我的AI内容工厂服务，第一个月必须老板本人参与workshop，和我一起设计内容框架。
框架设计对了，后面的批量生产才有意义。
框架设计错了，生产得越多，浪费越大。
五、2026年，不是"要不要做"的问题，是"怎么做"的问题
去年这个时候，还有人问我："AI内容，靠谱吗?"
今年没人问这个了。
大家都知道AI靠谱，问题是"怎么让它为我所用"。
我的答案很简单:
别把AI当工具，把它当团队成员。
你不会对团队成员说："给我写10篇文案。"然后就不管了。
你会告诉他:
我们的目标用户是谁 他们现在遇到什么问题 我们的解决方案是什么 这条内容要达到什么目的 什么样的内容算合格
AI也一样。
你得先把这些"系统化"，AI才能发挥价值。
这就是AI内容工程化。
