产品接入AI的正确打开方式！4 种落地策略，照着做就行

一、全文速览图

「你们产品准备怎么接 AI？」

每次开会领导都会这么问，我的心里就一紧。

不是不想做，而是真的不知道从哪儿下手。

我试过一些「看起来很 AI」的方向：做个 IP 形象再配个 AI 问答（像噱头）、上个文生图（偏娱乐）、再不然就照着外面的「大厂玩法」抄一遍……但落到我负责的、以效率为重的 B 端产品里，总觉得哪里都不对。

更要命的是：网上的大 V 今天说「这个 AI 改变历史」，明天又说「那个 AI 代替岗位」，越看越焦虑。领导还把 AI 落地写进了我的 KPI 里。

如果你也在做产品 AI 落地，可能正卡在下面三种困境之一：

1. 不知道从哪里找方向（信息太杂、案例太散）
2. 有方向但不敢做（怕翻车、怕不受控、怕合规）
3. 自己能用 AI，但一牵扯到协作链路就落不下去（流程跑不通）

我在这种状态里彷徨了整整一个季度。直到和同事反复碰撞之后，我终于摸索出 4 种寻找 AI 落地点的策略。今天把它们完整分享出来，希望能帮同样困在「AI 怎么落地」里的你，少走一些弯路。

二、灵感从哪来

了解最新的 AI 资讯和 AI 产品，确实是最轻松、最快的方式——就算你不想看，也总会在信息流里刷到。

但问题是：这种广撒网效率很低。你越刷越觉得「都挺厉害」，但很难落到自己的产品功能上。

更高效的办法是：直接去找「和你产品功能类似」的 AI 竞品，然后倒推它们是怎么把能力做成体验的。

[Toolify.AI] 就能帮你快速定位：它把市面上的 AI 产品整理在 24 个一级分类、200 多个二级分类里，你可以很快精准地找到与你功能对应的 AI 产品。

链接： https://www.toolify.ai/zh/category

找到对应的竞品参考还不够，因为竞品也在参考你的产品。大家互相致敬，做着做着就长得差不多了。

这时候就需要做一些「微创新」的亮点：从具体页面、组件、交互细节里找差异化。

这里我推荐你看看优设的「细节猎人」：收录了大量产品的具体亮点或槽点（当然也包括 AI），还能按产品、功能、页面甚至组件维度筛选，每天都有新案例。

链接： https://www.uisdc.com/topic/ai

三、痛点怎么挖

每个岗位都有自己的流程步骤：每一步都有输入材料、输出成品。

而在每个步骤推进的过程中，又会涉及沟通、展示、发散创意、得出观点和结论。

把你工作的步骤、方法和产出物列出来，再逐一问一句：AI 能不能在这件具体的事上帮上忙？

之前即时设计发过一篇文章，把设计师工作的步骤，以及每个步骤 AI 能做什么梳理得很清晰，你可以把它当作「拆流程的方法参考」，再迁移到自己的岗位上。

链接： https://js.design/special/article/ai-assisted-design-workflow.html

四、协作怎么通

除了自己的工作，日常还免不了和同事打交道。

如果能从协作流程里找到「提效提质」的环节，也可以用 AI 来解决。

AGI 在网易云信的技术提效和业务创新

但如果只是局限在现有流程上用 AI 打补丁，效果可能并不会明显。AI 甚至可能带来新的生产方式，直接改变组织分工。

比如得物公司以前取消了前端工程师：有了 AI 辅助，设计师和后端工程师也能开发前端。相当于 AI 落地改变了产品设计开发的流程。

其他大厂也有类似探索：比如京东和字节跳动在研究设计师借助 AI-IDE 工具及设计工具，通过 MCP 打通设计数据与研发数据，实现将设计稿直接转译为符合开发规范、可上线的前端代码，极大缩短交付周期。

岗位与流程的变革只是冰山一角。最近的趋势是：AI 开始能直接调用工具和系统，把原本需要人在多个软件界面来回操作的事情自动跑完；跑完之后，还能把结果再包装成一个新的、可交互的界面。

有没有觉得被我这么一说，反而更不知道怎么让 AI 落地了——因为变化太快了。

后来同事点醒了我：我们可以从不变的东西出发——回到 AI 的本质能力，用它去对抗外部变化。

五、边界怎么守

这个「以不变应万变」的方法，可以分为 4 步来做。

第 1 步：总结 AI 大模型的优点和缺点

这一步虽然可以让 AI 代劳，但我更建议你自己也做一遍评判和思考，因为这会直接决定后面设计的质量。

优点：

1. 学习快：能在短时间内吸收大量资料并提炼要点。
2. 能总结：从数据中归纳规律，形成结构化结论。
3. 懂指令：能理解自然语言需求并给出对应输出。
4. 会生成：按给定风格与规则生成文本、图像等内容。

缺点：

1. 成本高：训练和部署需要大量算力与能耗。
2. 有偏见：训练数据偏差会被放大，影响公平性。
3. 难解释：推理过程像黑箱，且输出存在随机性。
4. 有风险：涉及隐私与合规问题，可能被滥用。

第 2 步：回顾产品的目标

以我负责的产品举例：这是一个供应商交付技术方案，由甲方审核留档的 B 端平台。

除了提高交付审核效率外，更重要的是精细化管理：出现问题能提前预警，而不是事后修补；把历史经验积累下来，做得好的继续迭代，做得差的反思规避。

第 3 步：列清楚功能清单

产品里所有功能都围绕目标展开。要解决 AI 应该在哪个功能落地，就得先把功能列出来，一个个看。

以我负责的产品为例，可以分成 4 类：

1. 编辑提交：供应商填写各类技术方案向甲方提交
2. 审核批准：甲方对供应商的方案进行审核，批准或驳回
3. 查询和提升：甲方查询历史方案中的优点和错漏进行总结，并应用到后续新产品中
4. 常规功能：B 端产品通用能力，比如任务列表、使用说明等

第 4 步：根据边界为功能赋能

有了功能和目标，AI 落地就应该让功能更接近目标；同时也要考虑 AI 能力的边界，避免让 AI 帮倒忙。

一个很实用的原则是：让 AI 提建议，不让 AI 直接背锅。

比如在「编辑提交」里，我设计了类似秘塔写作猫的错误提醒和建议修正。

为什么不让 AI 自动填写和修正？因为 AI 的缺点之一是难解释、存在随机性。万一 AI 填错，后面整个流程都会被带偏。

但只让 AI 来「检查错误」，就正好用上了 AI 学习快、会总结的优点。

秘塔写作猫检查错别字和语法问题（图片来自 小众软件）

而在「审核批准」里，我加入了自动审查建议功能。逻辑类似：让 AI 自己做决定有风险，但 AI「快速总结/识别常见错误」的能力，确实能帮审核者节省大量时间。

MeFlow 智能合同管理的 AI 审查意见

在「查询和提升」里，比起让同事定期写 SQL、做报表再手动筛选数据，我设计了类似 Excel 的对话式查询：利用 AI 能理解自然语言需求并输出结果的优点。以后同事动动嘴，就能把想要的信息查出来，直接生成报表或 PPT 去汇报。

Excel 的对话查询

在常规功能里，我参考飞书做了「效率诊断」：让 AI 帮你看清企业整体审批效率；定位效率较差的具体流程、部门与审批人，并针对当前效率提出改善建议。

飞书审批的效能诊断

写在最后：坐标怎么用

回到开头那个问题：AI 到底怎么在自己的工作里真正落地？快速回顾一下前面提到的 4 种策略——看灵感、找痛点、通协作、守边界。

但我更想强调的是：这四种策略并不是相互独立的，它们之间存在一种更深层的结构关系。

如果把它们放到两个维度上，你会发现它们天然形成了一个十字坐标：

1. 纵轴是认知深度——从哪里找答案？向外看（灵感）：从竞品和行业案例中找方向；向内看（边界）：从 AI 的本质能力中找约束。
2. 横轴是作用范围——给谁用？聚焦自身岗位（痛点）：优化个人工作流；拓展到跨岗位（协作）：优化团队协作流程。

四种策略两两交叉，就形成了 AI 落地的四种典型场景。

比如前面提到的「只做错误检查，不做自动填写」，就是边界 × 自身痛点的产物；而得物取消前端岗位，就是灵感 × 跨岗协作驱动的流程变革；设计对话式查询替代写 SQL，则更偏向边界 × 跨岗协作的落地实践。

最后给这张坐标一个「使用说明」，你就能随时把自己从焦虑里拉出来：

1. 没方向：先向外看（灵感）
2. 有方向但怕翻车：向内看（边界）
3. 只优化了自己：向右走（协作）
4. 方案看起来很炫但落不下去：向左走（痛点）

你不需要按固定顺序走完四步，而是可以在这个十字坐标里随时移动：遇到瓶颈就向外看灵感，拿到方案就向内想边界；先从自己岗位切入验证，跑通了再拓展到协作链路。

用得越熟练，你就越能快速定位当下最需要的策略，离「真正可用、可持续的 AI」也就越近。