摘要：在AI火热的当下，很多产品团队都在忙着“上AI”。老板催、用户看、投资人问，“你们产品AI了没？”但真正能落地、能跑起来的AI项目，寥寥无几。
在AI火热的当下，很多产品团队都在忙着“上AI”。老板催、用户看、投资人问，“你们产品AI了没？”但真正能落地、能跑起来的AI项目，寥寥无几。
为什么？大多数AI项目败在了第一步——场景选错了。
我们在集团内部参与了上百个AI项目，从搜索助手到智能客服，从营销内容到政务咨询，见过太多“PPT里光鲜、上线后无声”的案例，也见过不起眼的“小功能”带来千万级业务增量。背后的分水岭，往往就是：场景选得对不对。
这篇文章，我们不讲空洞理论，只讲一套实践中反复验证的“三边界”心法：体验边界、数据边界、模型边界。
很多人一上来就问：“这个功能AI能不能做？”这是最低优先级的问题。真正要紧的，是这个场景有没有真实痛点、能不能带来可衡量的价值提升。
举个很常见的例子——有团队想做一个“智能理财助手”，根据用户的支付记录来给理财建议。听起来是不是很“AI”？但真实情况是：
用户根本不想在支付App里被提醒“你月初花多了，别乱买了”；数据不完整，支付宝看到的只是用户部分消费；提醒太“贴心”，反而让人反感。这就是典型的伪需求。
反观那些不起眼的场景，比如“小店语音播报营销文案”，或者“碰一碰支付时的AI客服”，虽然听起来不性感，但都是高频、刚需、痛点明确的场景，带来的体验提升肉眼可见。
一个判断场景价值的简单公式：
综合效能 = 效率提升 × 准确率
比如一个原本人工处理要1小时的文案，AI 1分钟搞定，效率提升60倍。如果生成的内容还能保持70%以上的点击率，那就是妥妥的效益增长。
但如果准确率低、内容没人看，那AI只是高效地产生垃圾。
所以，选场景的第一步，不是看AI能做什么，而是看用户真的需要什么。
体验确定后，能不能做，还得看有没有数据，数据好不好。
我们总结出一个判断数据质量的“四要素”：
结构化：能不能被模型理解和处理；权威性：数据来源是否可靠；真实性：是否反映了真实业务；持续性：能不能不断更新和补充。很多项目失败，不是因为模型不行，而是因为数据是“垃圾”。Garbage in, Garbage out。
更进一步，好的AI产品，不只是“用数据”，而是“造数据”。
比如：
水印相机，看似简单，却为工地、维修等场景积累了大量带标签的真实图像，AI就能识别“戴没戴安全帽”；电子工牌，把原本难以数字化的销售对话，变成了AI训练的宝贵素材。一个真正有战略价值的AI场景，一定能带来新的、独有的数据流。
最后才是模型层面。
AI模型不是万能的。你得知道它擅长什么、做不到什么，别做“高射炮打蚊子”的事。
模型关键能力包括：
指令遵循：能不能按你说的来，不跑偏；工具调用：能不能配合外部系统，比如调接口、调用数据库；推理与规划：能不能完成复杂的多步任务；多轮对话与上下文理解：能不能记住“上文说了啥”。更重要的是：不是模型的边界限制了你，是你的认知限制了产品。
现在的产品经理，不能只提需求交给算法团队。最优秀的PM，已经开始自己上手做Agent，调模型，跑prompt，测效果。
AI产品不是“想象力”的游戏，而是“认知力”的博弈。你能不能把业务问题，拆成AI能理解的任务？能不能根据数据和模型能力，设计出合理的实现路径？
AI产品选场景，最怕“想当然”。我们总结出一套“三问法”，避坑保命，供大家参考：
有没有真实痛点？ 是用户每天都在做的事吗？ 是重复、标准化的流程吗？有没有可用数据？ 数据结构化吗？真实可靠吗？ 能不能通过这个产品采集更多高质量数据？模型能不能胜任？ 模型能力匹配吗？ 实现难度和成本是否合理？别被“AI”两个字冲昏了头。真正能跑出来的AI产品，一定是体验扎实、数据可靠、模型合适的三者结合体。
选对场景，AI才能真正落地；选错方向，越智能越无用。
来源：球哥开侃