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随着人工智能技术的快速发展，跨境电商行业也面临着新的机遇和挑战。最初，通过优化提示词（prompt engineering）来提升AI输出质量似乎是一种有效的策略。但从长远来看，真正能为企业带来竞争优势的是构建基于企业自身知识体系的人工智能系统，即“情境工程”（context engineering）。

在跨境电商领域，如果AI系统无法理解企业的具体业务情境，就难以有效地执行企业的战略。

AI难以规模化相关性

基于提示词的工具能够快速生成内容，但无法保证内容与企业实际情况的相关性。它们提高了效率，但并未提升智能化水平。当要求它们反映企业独特的价值主张、定价策略以及合规细节时，往往只能进行不准确的模仿。

大规模应用这种“即兴发挥”会带来风险。外媒在2024年报道称，虽然有78%的企业正在尝试使用生成式AI，但只有10%的企业从中获得了显著的利润增长。这表明，缺乏与业务目标对齐的大规模应用只会带来表面上的活跃，而无法转化为实际的收益。

更糟糕的是，早期试验阶段常常会疏远利益相关者：安全团队发现存在合规风险，董事会对投资回报率提出质疑，市场营销负责人发现，产出的内容更多，但效果却更差。

目前的企业AI应用已触及天花板，而这一瓶颈并非技术性的，而是架构性的。

通用AI只会产生通用结果

如果人工智能没有经过企业自身知识的训练，那就不是企业的资产，而是其他人的资产。如果跨境电商企业不掌握这种架构的主导权，其他人将会定义其发展方向。

这不再只是一个运营项目或数字试点，而是知识转化为收入方式的代际重置。如果营销、销售和客户体验团队不能重新控制局面，他们将继承一个为他人优先级构建的系统。因此，AI的下一个时代不是从更好的提示开始，而是从更好的设计开始。

情境是新的代码。

情境为王

能够驱动成果的人工智能系统并不依赖于技巧，而是依赖于知识——特别是企业自身的知识，这些知识需要经过结构化处理，并可以大规模访问。我们现在所经历的转变不是从模拟到数字，也不是从手动到自动，而是从提示输出到为人工智能设计情境。这种转变对市场营销团队有着巨大的影响。

跨境电商企业的产品越复杂，市场越复杂，买家旅程越差异化，人工智能就越需要了解情况，而不是猜测或概括。

这不仅仅是提高流畅度，更是为了实现更好的对齐。人工智能需要了解企业的目标客户、竞争优势、内容策略、定价原则以及成败逻辑。

人工智能需要了解企业的独特之处

当构建基于企业专有情报进行训练的人工智能系统时，企业就不再需要盲目追求生产力，而是可以实现精准性。企业不再需要问“如何使语气正确？”，而是开始问“如何将我们的信念付诸实践？”。

这就需要改变姿态：从实验转向所有权。生成式人工智能的早期阶段充斥着工具的无序扩张和战术上的胜利。自由职业者使用免费工具，代理机构拼凑资产，团队将提示粘贴到界面中，并称之为创新。这种方式在初期奏效，但最终难以为继。

专家训练模型并非在更多数据上训练的模型，而是在正确数据上训练的模型，包括销售过程、品牌声音、产品路线图、实地洞察、合规框架以及竞争策略。

将AI视为基础设施

这些是企业的护城河，人工智能应该反映这些优势。这意味着像对待基础设施一样对待它们：结构化、版本化、管理化、嵌入式。

为了实现这一目标，企业必须构建能够提取相关且受监管知识的检索层。他们必须使用能够嵌入产品数据、销售逻辑和买家画像细微差别的系统。他们必须在专有语料库上训练模型，而不仅仅是网络规模的内容。他们必须衡量成功的标准不是速度，而是信号：更高的共鸣，更少的噪音。

这不是对语言模型的否定，而是对通用部署的否定。基础模型非常出色，但如果它们只了解训练的内容（开源文本、抓取的内容和通用网络数据），那么它们永远无法超越竞争对手，因为它们接受了相同的语料库训练。真正的风险不是效率低下，而是商品化。

现在是从速度转向有效性的时刻。

从速度到有效性

专家训练的人工智能不仅能加快创作速度，还能提高创作的上限。但这需要战略，需要对知识捕获进行投资，需要重新思考治理、所有权和相关性。否则，结果将与现在无异：更多通用模型猜测专业任务，更多内容但转化率更低，更多外联但参与度更低。

更深层次的风险在于：企业不仅会错失边际效益，还会让其他人拥有自己的领域。

如果企业的知识不属于系统的一部分，那么其他人的知识就会成为系统的一部分。他们的逻辑（而不是企业的逻辑）将定义客户听到的内容、团队做出的决策以及企业未来的收入引擎。

每推迟一个季度重新构建人工智能堆栈，通用人工智能就会更深入地嵌入企业的运营模式中。提示变成流程，幻觉变成决策，战略变成被动反应。

我们正处于拐点。

有目的地建设

企业不需要从“无”开始构建，而是需要有目的地构建。哪些知识是企业独有的？这些知识存在于何处？如何进行结构化？谁来验证这些知识？以及如何将这些知识传递给最需要它们的人和系统？

从那时起，实施路线图就变成了设计的功能：

1. 检索增强生成（RAG）管道与战略领域对齐。
2. 嵌入反映企业目标客户、策略和产品真相的向量存储。
3. 指定关键知识资产所有者的治理结构。
4. 确保保真度、质量和信任的人工干预流程。

这就是从将人工智能视为实验过渡到将人工智能视为基础设施的过程。这不仅是可行的，而且是必要的。因为提示工程已经过时。未来不是由谁能写出更好的提示来定义的，而是由谁能嵌入更好的逻辑来定义的。

如果企业负责管道、品牌、内容或客户体验，那么这种转变就属于企业，而不是IT部门、采购部门或法务部门。企业现在构建的内容将决定企业战略的规模化或损失。

企业团队不需要更多的人工智能，而是需要正确的人工智能，这种人工智能经过正确知识的训练，并部署在正确的位置。当企业的知识成为企业架构的一部分时，人工智能不再只是听起来很聪明，而是开始变得有用。

对于国内的跨境电商从业者而言，需要密切关注人工智能技术的发展趋势，并结合自身业务特点，积极探索如何构建基于企业自身知识体系的人工智能系统，从而在激烈的市场竞争中获得优势。

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