数据驱动的工作方式在效率提升方面具有显著优势，但其局限性也不容忽视。以字节跳动为例，数据驱动的模式在飞书等全新项目中面临挑战。
由于中国SaaS市场缺乏历史数据，飞书难以进行快速的数据驱动实验，这与拥有海量用户互动数据、能够快速迭代的抖音形成了鲜明对比。这种差异凸显了数据驱动方法论在创新项目，尤其是在高风险或充满未知变量的项目中的局限性。
AI的局限性与人类的不可替代性虽然AI技术在某些方面效率极高，但其局限性同样存在，这引发了一个经典的讨论：AI和算法能否完全替代人类？对于常规任务，AI可以出色完成，但面对新事物或高风险情况，AI的表现则显得力不从心。生成式AI尤为如此，它依赖历史数据进行统计生成，而非基于逻辑规则进行推理。
这种统计学方法使其难以识别某些复杂情况。例如，Reddit上的一些内容如果被AI错误地识别为有用信息，就可能造成严重误导。
即使是人类，识别潜在风险也并非易事，更何况AI。
金融市场中的数据驱动与人类判断量化投资的盛行佐证了数据驱动在金融领域的广泛应用。然而，量化投资更多是作为辅助手段而非终极方案。
金融市场中存在许多历史上未曾出现过的新变量，需要基于新的因素进行判断。例如，2022年以来，各国央行（尤其是中国）大量购买黄金，打破了黄金价格依赖实际利率的传统框架。
这种变化需要人类引入新的判断因素，而非仅仅依赖历史数据进行分析。
人机协同：未来发展方向AI技术的介入无疑是未来发展的必然趋势，但在某些决策和创新方面，人类的参与仍然不可或缺。行为经济学研究表明，人类的决策会受到情绪和其他非理性因素的影响，这进一步凸显了在AI辅助下，人类智慧的重要性。
人机协同，将人类的创造力、判断力和风险意识与AI的效率、数据处理能力相结合，才能更好地应对未来的挑战。
