AI 与商业约 3 分钟2026-07-26
我为什么认为 AI 产品不能从功能开始
从模型能力出发研发产品容易犯什么错误？如何识别真实业务痛点，谁愿意付出成本，以及如何定义最小可行性验证 (MVP)。
2024 年至今，随着大语言模型 (LLM) 能力的爆发，市场涌现了成千上万的 AI 应用。然而，绝大多数产品在新鲜感退去后，留存率迅速掉入谷底。
在尝试过几十种 Agent 架构并深入企业现场陪跑后，我坚信一条核心铁律：
所有的败笔，都始于“从 AI 能做什么功能”出发；而所有的成功，都始于“谁正在为哪个具体痛点付代价”。
一、 从模型能力出发容易犯的 3 大错误
- “万能助手”陷阱： 试图做一个既能写文案、又能分析财务、还能做客服的“全能 AI 大大脑”。结果是每个场景都只懂皮毛，在真实业务中一用就露馅。
- 忽视输入成本： 设计了极其复杂的表单和 Prompt 选项，要求用户手动输入上千字背景。在真实业务现场，用户宁愿手写也不愿填表。
- 把过程当成结果： 以为给用户看流水线一样的思考过程或代码生成很炫酷，但用户真正要的只是一张可打印的合格报价单或得体的微信答复。
二、 真实痛点识别与付费意愿判断
在启动任何 AI 产品前，我习惯先问 3 个硬核问题：
- 谁在为此付出极高的重复工时或错误成本？（痛点是否高频且痛）
- 如果不改动，当前的替代方案是什么？（是否已有笨办法在硬撑）
- 用户是否具备最小验证的决策权力？（能否在 3 天内试用并反馈）
三、 如何定义最小可验证方案 (MVP)
以 FoodOps 为例： 我们没有在第一天就去开发复杂的全套 SaaS 架构，而是先写了一个简单的脚本——每天早晨抓取美团点评新增差评，调用大模型生成带有情绪补偿建议的复信草稿，直接发送到连锁店长的微信群里。
当店长们反馈“这东西每天能让我少花 1 小时跟顾客扯皮，好评率真的保住了”的时候，这个 MVP 才获得了继续演进为独立产品的资格。
如果你也在规划自己的 AI 产品，不妨先退后一步，先拆解流程断点，再谈技术选型。