要调整人工智能生产力，应以业务目标与指标为牵引，构建质量、速度、成本与风险的评估体系，结合模型选择、多云与私有化策略、提示工程与工作流编排，夯实数据治理与RAG知识库，明确组织角色与培训，并以TCO与合规框架持续迭代；通过灰度发布与A/B测试实现端到端可观测与稳健扩展，最终在制度化与工程化路径上实现长期的效率与质量平衡。