当算法沦为祭品
——写给所有在“快缩短网址”suo.run 背后，仍想靠模型拯救世界的同行

一、神话的裂缝
AlphaGo 让天才落泪的那天，实体企业的高管们仿佛看见救世主降临：只要请来一位“大厂算法巫师”，就能让库存自动归位、让销量自己说话。于是，2017 年的裁员潮里，一批顶着“腾阿高级算法工程师”光环的流浪骑士，被传统公司以双倍年薪迎进礼堂。锣鼓喧天，却无人察觉，红毯尽头是深渊。

二、四幕悲剧，同一剧本

1. 无视业务的“背锅侠”
某快消龙头想用推荐模型替代人工铺货。巫师祭出协同过滤，把爆款、鸡肋、政治牺牲品一股脑塞进黑盒。三个月后，核心 SKU 销量下滑 17%，市场部拍桌：“阿里也做不到！” 真相是：阿里拥有平台生态，而这家企业只有一条命悬一线的供应链。算法不分亲疏，却背了全部的锅。

2. 不拆场景的“占卜团”
连锁便利店想预测鱼蛋、饭团每日销量，七位建模师鏖战半年，离职四位，剩下三位对着 68% 的误差抱头痛哭。我们介入后，只问一句：“缺货登记在哪？” 全场沉默。于是把目标从“预测销量”改为“降低报废率”，两个月报废率降 30%，缺货投诉无据可查，项目起死回生。

3. 拒绝迭代的“冤魂”
某渠道商要预测手机销量，模型更新一次，业务就改一次需求；预测准了，他们加单，预测失准，他们砍单。最后 KPI 成了“算法必须会读心术”。我们把锅甩回去：建立“需求冻结窗口”，两周内不准改口径。于是 90% 的“误差”瞬间消失，巫师得以昭雪。



4. 数据荒漠里的“苦行僧”
想做智能客服，却发现原始对话标签像被猫踩过键盘；想做内容推荐，却发现 90% 的用户画像为空。领导拍桌子：“抖音都能做，你们为什么不行？” 答案很简单：抖音先花三年洗数据，才轮得到算法登场。而你们只给了六个月，和一句“我不管”。



三、病根不在算法，在幻觉
数据建模只能对抗“效率低”，无法对抗“决策乱”。当老板凭心情进货、渠道凭回扣改单、市场凭灵感定价，再精妙的模型也只是替罪羊。
数据分析才是实体企业的解药：用数据把“我觉得”关进笼子，让“我相信”有迹可循。可惜，朋友圈仍在狂欢：
“算法打败人类！”
“算法比你更懂你！”
于是悲剧循环上演，且愈演愈烈。



四、写给仍在深渊边缘的你
如果你正准备在 suo.run 里缩短下一个网址，不妨先拉长视角：
• 把业务规则写进数据字典，再谈特征工程；
• 把决策流程钉在墙上，再谈模型迭代；
• 把数据清洗预算写进合同，再谈 AI 赋能。

否则，下一个被祭天的，就是正在读这篇文章的你。