据@DeepLearningAI称，多数AI团队变慢并非模型差，而是对“成功”缺乏一致标准；同时优化准确率、召回率、时延与边界案例会导致停滞，高绩效团队会选择单一北极星指标并围绕其组织数据、评测与上线流程（来源：DeepLearning.AI 2026年2月14日推文）。据DeepLearning.AI报道，这种聚焦可缩短迭代周期、明确取舍并减少范围蔓延，从而提升MLOps的交付速度与商业回报。根据DeepLearning.AI，落地路径包括：将指标直接绑定业务目标（如客服助手的任务成功率）、在CI中设置发布阈值、将探索性评测与生产KPI分离，以提升部署效率与可靠性。

据 AndrewYNg 在 X 平台表示，关于 AI 导致大规模失业的担忧目前被夸大，而对实用型 AI 技能的需求正重塑招聘版图。根据 AndrewYNg 的分享，用人单位更看重可落地的机器学习、数据管道与提示工程实操经历，而非泛化证书。AndrewYNg 指出，融合行业知识与 AI 的复合岗位正在增长，例如结合 LLM 工具的营销分析、使用助手的客户运营、以及具备 MLOps 能力的软件团队。此外，据 AndrewYNg，总结性作品集（如 GitHub 项目、Kaggle 实战与已上线的协作助手）与短周期培训更受青睐。根据 AndrewYNg，企业聚焦可量化 ROI 的应用场景——推荐优化、客服自动化与代码加速——因此需要能在现有流程中集成 LLM、检索与评估的从业者。