主要观点：

• AI FOMO 源于看到他人的 AI 成就与自身的实验、失败和困惑对比，引发了相关人员的焦虑。
• 实际中 AI 成功故事背后存在信号失真、“AI 羞耻”等现象，大部分团队仍处于早期阶段且不均衡。
• “Good-Enough Agile”正在终结，AI 成为“控制论队友”，暴露了浅层次实践，如工具旅游等。
• 有实用的利用 AI 进行敏捷的方法，如产品团队将定性输入转化为假设等。
• 应从焦虑转向结果素养，以学习速度替代比较，通过小实验等应用 AI 于敏捷。

关键信息：

• 领导者宣称 AI 优先但数据卫生滞后，影子 AI usage 夸大进展。
• MIT 研究显示只有 5%的商业 AI 倡议产生有意义价值。
• 公司在生成 AI 倡议上平均花费 190 万美元，但 CEO 满意度低。
• 个体工人每周节省 2.2 - 2.5 小时。
• AI 让浅层次实践暴露，如工具旅游等模式。
• 有实用的 AI 应用于敏捷的案例，如产品团队等。

重要细节：

• 使用 Gemini 2.5 Pro 的深度研究报告。
• 提到多个相关研究报告及来源，如 Gartner、Scrum.org 等。
• 强调判断、伦理和责任在 AI 应用中的重要性。