如何在不破坏产品的情况下加入 AI

作为创始人，你大概率正感受到把 AI 融入产品的压力。

但是，如果你过快地推出 AI 功能，代码库可能会陷入混乱；如果动作太慢，又可能错过时机。

下面是正确加入 AI 的方法——无论你是在为用户构建产品，还是在为团队设计流程。

第一步：选择 AI 的落点（产品与流程）

AI 并不是所有地方都需要，事实上，有些部分永远不该有 AI。

首先，保护那些绝不能出错的部分：

• 计费

• 权限

• 数据库写入

• 交易

这些地方永远不能引入 AI。

完成之后，再去寻找 AI 能安全帮忙的地方：

• 面向客户：个性化推荐、更快的答案、更智能的搜索。

• 面向团队：总结 PR、标记 bug、优先级排序工单。

清晰的边界会让后续一切更简单。

第二步：分层构建，而不是打补丁（仅产品）

把产品想象成三层结构：

第一层——确定性的核心

这是应用中绝不能出错的部分：

• 定价逻辑

• 权限

• 数据库写入

• 交易

这一层必须始终可预测，AI 永远不要介入。

第二层——通过辅助函数提供上下文

AI 的价值取决于它能访问的数据。

这就是辅助函数的作用——小段代码，专门抓取 AI 执行任务所需的上下文。

示例：

get_user(email): { plan, usage }  
lookup_policy(slug): { title, body }  
search_docs(query): [{ snippet, url }]  
get_owner(table): "[@oncall](/oncall)"  

这些函数让你控制 AI 所能看到的内容，并让调试更容易。

第三层——AI 作为助手

当基础牢固、函数干净后，AI 就变得有用了。

它能帮你做：

• 草拟客服回复

• 总结 PR

• 标记异常行为

• 建议下一步操作

黄金法则：

• 自动化低风险、可逆的任务：总结、打标签、排序。

• 保留人工处理高风险、不可逆的任务：计费、退款、破坏性操作。

记住：AI 只提议，你的代码来执行，最终你来决定。这样才能保持稳定和可信。

第三步：从一个痛点流程开始（仅流程）

不要一上来就把所有东西“AI 化”。先挑一个流程，从小做起。

• 用户功能：选择能提升客户体验的点，例如更智能的搜索、个性化推荐或 AI 辅助表单填写。

• 内部工具：选择拖慢团队的流程，例如总结 PR、给客服工单打标签、在日志中标记异常。

为这个流程设定清晰的成功指标。比如：

“将首次响应时间从 9 小时缩短到 2 小时。”

先赢下一个流程，再拓展到下一个。

第四步：把 AI 放在最关键的位置（仅产品）

当你为用户构建 AI 功能时，不要把它藏在额外的点击或单独的面板后面。

把 AI 放在工作本来就发生的地方：收件箱、控制面板、搜索框。

当 AI 自然出现时，用户更容易信任并真正使用它。

第五步：把 AI 当成“不可靠的实习生”（产品与流程）

AI 很强大，但它会犯错。设计时要接受这个现实。

• 内部工具：始终保留人工审查环节。

• 用户功能：绝不要让 AI 自动执行不可逆操作。

同时，展示来源、隐藏低置信度结果、默认输出草稿，都会有所帮助。

这样，你就能快速迭代，而不会破坏信任。

第六步：先做检索，不要急着微调（产品与流程）

你大概率还不需要自研模型。

先确保 AI 能找到正确信息：

• 常见问题（FAQs）

• 文档

• 政策

• 历史工单

并让这些东西可被检索。

这种方式对客服助手和内部工具都适用，能在无需花数月训练模型的情况下获得大部分价值。

第七步：记录一切（产品与流程）

AI 的失败很隐蔽。如果你不记录，就像在盲飞。

需要记录：

• 输入

• 抓取的数据

• AI 输出

• 最终用户操作

然后每周检查三项指标：

• 成功率：用户接受 AI 输出的频率

• 回退率：用户选择升级或人工处理的频率

• 延迟：交互式功能保持在 <3 秒

能测量，才能修复；不能测量，就只能盲目发布。

第八步：运行每周“可靠性循环”（产品与流程）

每周抽 1 小时，让 AI 更好：

1. 从日志中挑 10 个失败案例。

2. 标记根因：缺少数据、工具损坏、提示模糊、推理错误。

3. 修复其中最重要的两个问题。

4. 下周重新测试这些案例。

这个小仪式会带来巨大的质量提升。

第九步：有计划地扩展（产品与流程）

当第一个 AI 功能跑通后：

• 只有在 KPI 提升之后，再进入第二个流程。

• 尽量复用已有的检索层和工具。

• 保持确定性核心的干净，AI 永远在上层，而不是嵌在核心里。

这样你就能避免制造一个脆弱、不可维护的烂摊子。

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