主要观点：高科技销售和营销专业人士被告知应使用 AI，但常忽略测试这一关键步骤，本文通过对大型开发者社区数据的测试得出相关结论。
关键信息：

• 测试 AI 需理解所处理内容、评估输出并知道何时搁置，避免浪费时间、得出错误结论等。
• 自然语言接口和大语言模型不同，输入流畅不意味着输出准确，要具体提问并校准信任。
• 目前 AI 与电子表格融合不佳，LLM 常难处理多表或非标准格式文件，易误解文件结构，且消耗大量 AI 令牌。
• AI 不擅长清理数据，常逻辑不一致或虚构数据，可将大表拆小或先清理源数据再用 AI 辅助。
  重要细节：
• 介绍了三种主要用于销售和营销的 LLM：GPT-4o（OpenAI）、Claude 3.7 Sonnet（Anthropic）、Gemini（Google），包括其使用案例、优势和定价。
• 公司测试发现 LLMs 清理常见 B2B 营销和销售数据问题效果不佳，如逻辑不一致、虚构数据等。
• 建议像测试新销售代表一样测试 AI，给其结构化输入、让其执行可重复任务并检查结果，以确定其价值和不足。