AI落地别翻车!小白也能押中爆款场景
作者：微信文章你以为AI产品拼的是模型？错。真正决定成败的，早在你按下“启动”按钮前就定好了——选对场景，等于成功80%。
我们团队踩过上百个坑，也打出了几个王炸级应用。总结下来，所有能活下来的AI项目，都死磕了三个核心边界：体验 > 数据 > 模型。这不是理论推导，是拿真金白银换来的底层逻辑。
别再被PPT里的“智能理财助手”忽悠了，那种听着高大上、实则没人用的玩意儿，早该进坟墓了。真正值得All in的AI场景，往往长得“土得掉渣”。
一、用户要的不是AI，是“顺手解决麻烦”
先看三个真实提案：
A. 支付宝个人理财AI：根据消费记录提醒你“少买奶茶”，顺便推荐基金。B. 小店收款音箱自动生成方言促销语：“本店西瓜甜过初恋，两斤起卖！”C. “碰一碰”支付出问题时，AI秒回“钱付没付？”
如果你是决策者，投哪个？
答案很反直觉：A最炫，但最该砍；B和C才是印钞机级别的潜力股。
为什么？
因为A犯了AI圈最大忌讳——伪需求+数据孤岛+隐私雷区三连暴击。用户打开支付宝是为了付钱，不是听AI唠叨“你花多了”。更离谱的是，它只看支付宝账单，却不知道你在微信刚买了爱马仕。这种“贴心”不叫智能，叫冒犯。
而B和C呢？一个是千万小店每天重复喊话的痛点，一个是用户高频咨询的客服地狱。它们不酷，但足够“脏”、足够“重”，正因如此，才适合AI来提效。
这就是我们说的第一道生死线：体验闭环能不能跑通？
二、价值锚点在哪？找到那个“每天做三次”的动作
AI不是魔法棒，不能无中生有创造需求。它的本质是对高频、标准化任务的颗粒度拆解与自动化赋能。
怎么找？记住一句话：“所有你重复做三次以上的事，都值得交给AI。”
比如我们做的“保险秒赔”项目，团队把理赔流程拆成40多个原子操作：
条款解析 → 智能体抓取比价风控判断 → 全险种异动归因告警理赔执行 → 自动生成材料并提交
每个环节都有专属Agent，像流水线一样协作。这不是“AI加持保险”，而是把整个业务流重构为AI原生架构。
评估这类场景的价值，我有个硬核公式：
👉 综合效能 = 效率提升 × 准确率
光快没用。AI一分钟生成100条文案，点击率为零，那就是在高效制造垃圾。真正的高手，懂得通过收敛场景来拉升准确率。
有个失败案例特别典型：某C端AI集成了政务、健康、账单等十几项功能，结果90%用户根本不用，只问“周杰伦老婆是谁”……产品设计和用户路径完全错位。
所以记住：别教用户做人，要在他们本来就会走的路上铺高铁。
三、数据才是护城河，不是燃料那么简单
很多人以为有了大模型，数据就不重要了。大错特错。
Garbage in, garbage out——你的AI有多聪明，取决于喂给它的数据有多“干净”。
高质量数据看四维：
结构化（能不能直接喂模型）权威性（来源是否可信）真实性（有没有水分）持续性（能否源源不断更新）
但更牛的产品，不止用数据，还能创造数据闭环。
2015年做芝麻信用时，国内征信数据几乎空白。怎么办？
→ 推出芝麻分激励上传资产信息
→ 谈下公积金、水电煤数据合作
→ 用共享单车“免押金”绑定履约行为
这一套组合拳下来，形成了自我增强的数据飞轮，这才是真正的护城河。
现在类似的打法又出现了：
水印相机：工地巡检拍照自动带时间地点标签，AI轻松识别“工人没戴安全帽”电子工牌：4S店销售对话全记录，AI提炼金牌话术反哺培训体系
这些工具看似简单，实则暗藏杀机——它们正在把过去无法数字化的“灰域行为”变成可分析、可优化的数据资产。
当你评估一个AI项目时，一定要问一句：它能不能给我带来独家、持续增长的新数据流？ 如果能，战略价值远超眼前收益。
四、模型能力≠认知水平，产品经理必须亲自下场
最后才轮到模型。
别迷信榜单，也别等“下一个更强的基座模型发布”。现在的主流模型已经足够好，关键是你会不会用。
我们将模型能力拆解为几个关键维度：
✅ 指令遵循：能不能老老实实按你写的prompt干活✅ 工具调用：能不能调API、查数据库、发消息✅ 规划推理：能不能完成“订机票+酒店+接送”这种多步任务✅ 记忆与指代：能不能理解“那后天呢？”里的“那”指啥
了解这些，才能设计出扬长避短的产品逻辑。
但比技术更重要的，是构建者的认知边界。
在AI时代，产品经理不能再当“甩手掌柜”。最优秀的那批人，已经在自己搭Agent、跑测试集、调对话流。只有亲手试过千次交互，你才会明白：哪些问题是数据导致的，哪些是模型脾气问题，哪些根本就是需求错了。
你的认知深度，决定了产品的最终上限。
📋 实战 checklist｜AI场景筛选三板斧
Why：值不值得做？
是真实高频痛点，还是空中楼阁？是顺应用户习惯提效，还是强行教育用户？能否用【效率×准确率】或GMV、响应速度等指标量化价值？
What：有没有弹药？
现有数据是否结构清晰、真实可靠？是否能通过产品机制反哺新数据，形成闭环？获取成本和合规风险是否可控？
How：能不能打赢？
当前模型能否支撑核心能力（如工具调用、多轮对话）？技术路径明确吗？RAG？微调？Agent编排？团队有没有人真正动手调试过AI系统，还是只会画PRD？
AI浪潮汹涌，但别忘了：选择比努力重要，认知比工具关键。
别再追逐虚无缥缈的“通用智能”，扎进那些又苦又累的真实场景里，反而更容易打出王炸。
毕竟，在这个人人喊着“AI颠覆一切”的时代，真正稀缺的，是从喧嚣中看清本质的人。
页:
[1]