随着GenAI在各企业中的普及应用，一些潜在陷阱可能消解其带来的效益。唯有建立正确思维模式，方能规避这些风险。
凯捷咨询管理实验室专家Elisa Farri与Gabriele Rosani在其新著的《哈佛商业评论GenAI管理指南》中，深入剖析了GenAI应用中的典型误区。
人们对GenAI趋之若鹜的心态不难理解。"当你开始在日常工作中使用GenAI时，会经历一系列复杂情绪——既充满期待与好奇，也夹杂着些许隐忧。"两位专家指出，"建立对GenAI的正确认知框架，将助你以更自信、更负责任的态度开展探索实践。"
他们系统梳理了人机协作中常见的五大陷阱：
过度信任陷阱：研究者警示，当人们因思维惰性或对AI输出"表面合理性"的轻信，不假思索全盘接受时，极易陷入此误区。建议通过追问澄清、要求反向论证、识别逻辑漏洞等方式主动检验AI的推理过程。
捏造风险陷阱："将GenAI的答复视为既定事实而不加验证具有极高风险。更危险的是，多数人对此浑然不觉——语言模型笃定自信的表述方式更强化了这种认知偏差。"因此必须"对照权威信源核验信息真伪，并在陌生领域寻求专家意见"。
趋同倾向陷阱：为避免AI产出千篇一律的平庸内容，需在交互中注入具体语境。"例如提供企业价值观、独特价值主张、品牌调性等背景信息"，并"要求AI在整个创作过程中以此为准则"。
速度陷阱：技术应用中存在天然的效率崇拜倾向。但研究者建议"适当放慢节奏，深度参与人机对话。主动输出个人见解，构建辩证思考"。
单打独斗陷阱：完全依赖AI而中断人际交流将导致"团队知识共享减少、工作壁垒加深、多元视角缺失"。专家强调必须"定期回归线下协作，获取反馈意见，融合多元观点，促进同伴学习"。
为规避这些风险，研究者呼吁建立"GenAI思维模式"——既要善用技术优势，更要保持人类的主体性与批判意识。这包括以对话方式与系统互动、多模型测试验证、负责任地使用技术等维度。
这种思维模式本质上是持续学习的过程。"实践测试能揭示技术能力边界、使用技巧、潜在风险及应对策略。"作者强调，"保持'假如…会怎样'的探索精神，才能充分释放技术红利。"
在技能培育方面，建议从实践痛点切入。"当测试者在特定任务(如有效指令设计、人机对话框架搭建)中遭遇瓶颈时，正是团队能力建设的起点。"研究者特别指出，掌握基础查询与高级结构化指令技巧是首要技能，"众多企业已建立'提示词训练营'，并通过'指令知识库'实现经验沉淀与共享。"
