AI不是炫技，而是修行。80%企业的AI功能成了摆设，只因缺少这套实战方法论。

01热议：AI功能为何成为“僵尸模块”？

八月下旬，广州一场B端产品闭门会上，某知名SaaS企业的产品总监分享了一个令人震惊的数据：他们投入大量资源开发的12个AI功能中，有9个使用率不足5%，甚至有两个功能上线后几乎零访问。

“我们成了‘AI鬼城’的建造者。”他苦笑着说，“功能强大，技术先进，就是没人用。”

这不是个例。在过去一个月里，我参加了三场不同城市的产品经理交流会，发现大家面临相似的困境：

技术炫技型：盲目追求最新AI技术，与业务场景严重脱节

数据饥渴型：没有高质量数据支撑，AI模型效果惨不忍睹

价值模糊型：无法清晰定义AI功能创造的业务价值

落地困难型：实验室效果很好，一到真实环境就“见光死”

某制造业ERP产品的负责人告诉我：“我们去年投入200多万开发的智能预测功能，因为需要清洗3年历史数据才能使用，至今没有一个客户愿意尝试。”

问题来了：当我们斥巨资搭建了AI团队，购买了算力资源，接入了大模型API后，如何确保AI功能不是昙花一现的科技烟花，而是真正能够持续创造价值的业务引擎？

02破局：华为的“三层五阶八步”AI工程方法论

在近期华为828B2B企业节的一场分享中，华为云AI首席科学家提出了“三层五阶八步”AI工程方法论，这套方法正在华为内部和生态伙伴中广泛应用。

三层架构：打通AI落地的任督二脉

第一层：业务场景层（为什么做）

AI项目必须源自真实的业务痛点，而非技术人员的自嗨。华为要求每个AI项目必须明确回答“三个价值”问题：

客户价值：解决了什么核心痛点？

商业价值：如何带来收入增长或成本降低？

生态价值：是否能够增强合作伙伴粘性？

第二层：能力中心层（做什么）

避免重复造轮子，华为通过AI能力中心沉淀通用能力，包括：

自然语言处理中心：提供文档理解、智能对话等通用能力

计算机视觉中心：封装图像识别、视频分析等常见功能

数据智能中心：提供预测、推荐、异常检测等算法模型

第三层：开发平台层（怎么做）

ModelArts开发平台提供全套工具链，让AI开发从“手工作坊”升级为“现代化工厂”，实现从数据标注、模型训练到部署上线的全流程标准化。

五阶演进：AI落地的成熟度模型

华为将AI落地分为五个进化阶段：

单点实验：选择一个高风险、高价值的场景进行试点

局部推广：在3-5个类似场景中复制成功经验

规模扩展：跨部门推广，建立基础AI设施

体系融合：AI深度融入业务流程和决策体系

智能引领：AI驱动业务创新和模式变革

绝大多数企业卡在第一阶段到第二阶段的过渡期，因为缺乏明确的方法论和资源投入。

八步流程：AI项目的实施路线图

这是方法论中最实操的部分，我们将在下一章详细展开。

03实战：八步法打造高价值AI功能

基于华为方法论和本人多年的实战经验，我提炼了这套B端AI产品落地八步法，已经在我们团队多个项目中得到验证。

第一步：价值锚定–找到AI的“金矿”场景

核心原则：不是所有场景都值得AI化，选择比努力更重要。

四选四不选：

选高频场景，不选低频需求

选痛点明显场景，不选“锦上添花”需求

选数据丰富场景，不选数据荒漠

选效果可衡量场景，不选模糊需求

实战案例：我们曾经面临20多个可能的AI化场景，最终选择“智能合同审查”作为突破口。原因：

高频：法务团队每天处理50+合同

痛点明显：人工审查耗时易错

数据丰富：公司有10年累计上万份合同数据

效果可衡量：审查时间缩短比例、风险点发现数量

第二步：数据勘测–避免“垃圾进垃圾出”

常见误区：先建模后找数据，结果发现数据根本不存在或质量极差。

数据可行性验证清单：

数据是否存在？是否有历史积累？

数据可获取性？是否需要跨部门协调？

数据质量如何？需要多少清洗工作？

是否有标注数据？标注成本多高？

是否存在数据合规风险？

实战技巧：我们创建了“数据地图”工具，快速评估每个潜在AI场景的数据状况，避免陷入数据泥潭。

第三步：边界划定–明确人机协作边界

关键认知：AI不是完全替代人类，而是增强人类能力。

边界划定原则：

AI擅长：大数据处理、模式识别、重复性工作

人类擅长：复杂判断、情感交流、创造性工作

实战案例：在我们的智能客服系统中，AI处理80%的常见问题，复杂问题转人工客服，同时为人工客服提供实时话术建议和用户情绪分析，人机协作效率提升3倍。

第四步：MVP设计–最小可行产品验证

核心原则：用最小成本验证核心假设，快速试错。

MVP设计三要素：

最简功能集：只解决最核心的痛点

最短路经：用户最少步骤完成关键任务

最快反馈：建立数据收集机制验证效果

实战案例：我们开发的智能推荐功能，最初只基于一个维度的数据（购买历史），上线验证效果后再逐步增加更多特征（浏览行为、相似用户等），避免一次性过度开发。

第五步：迭代演进–数据飞轮驱动优化

核心机制：建立“数据-模型-反馈”的闭环循环，让AI功能越用越聪明。

迭代演进关键：

设计用户反馈机制：显性反馈（评分、点赞）和隐性反馈（使用行为）

建立模型评估体系：技术指标（准确率、召回率）和业务指标（转化率、满意度）

制定迭代计划：基于反馈持续优化模型和功能

第六步：规模推广–从1到N的复制扩张

核心挑战：如何将单个场景的成功复制到更多场景。

规模推广策略：

能力抽象：将已验证的AI能力抽象为通用组件

流程标准化：制定标准的接入和使用流程

生态赋能：为合作伙伴提供工具和支持

第七步：运营体系–让AI功能持续创造价值

常见误区：重开发轻运营，导致AI功能上线即巅峰，然后逐渐衰落。

AI运营四大体系：

效果监控体系：实时监控模型效果下降预警

数据回流体系：持续收集新数据用于模型优化

用户教育体系：帮助用户更好地使用AI功能

价值评估体系：定期评估AI功能的业务价值

第八步：组织保障–构建AI友好的组织环境

最后但最重要：再好的方法论也需要组织和团队支撑。

组织保障关键要素：

跨职能团队：产品、技术、业务人员深度融合

激励机制：鼓励创新和冒险，容忍试错失败

学习文化：建立AI知识共享和培训体系

04案例：八步法在制造业的实战应用

为了让理论更接地气，分享我们团队在某制造业ERP系统中应用八步法的实战经验。

项目背景：客户是中型装备制造企业，希望在生产质量检测环节引入AI技术，降低漏检率，提高效率。

4.1价值锚定阶段

通过现场调研和数据分析，我们发现：

质量检测是生产关键环节，漏检导致客户投诉频繁

现有纯人工检测效率低且一致性差

有2年历史检测数据积累，包含大量图片和检测结果

确定AI场景：基于计算机视觉的产品表面缺陷检测

4.2数据勘测阶段

收集历史数据：10万+产品图片，其中已有标注数据约3万张

数据质量评估：发现标注标准不一致问题，需要重新统一标注标准

数据增强方案：采用生成式AI扩充稀有缺陷类型的数据

4.3边界划定阶段

AI负责：初步筛查和疑似缺陷标注

人类负责：最终判定和复杂案例处理

设计人机协作界面：AI标注疑似区域，人类检验员确认或修正

4.4MVP设计阶段

最小可行产品功能：

只检测最常见的三类表面缺陷

集成到现有质检工作站，最小化改变工人操作习惯

设计一键反馈机制，方便工人纠正AI错误

4.5迭代演进阶段

初期模型准确率约85%，经过3个月数据收集和模型优化，提升到94%

增加缺陷类型覆盖，从3类扩展到8类

优化推理速度，满足生产线实时需求

4.6规模推广阶段

将训练好的模型抽象为通用视觉检测服务

推广到其他生产线和厂区

为合作伙伴提供相同能力，成为新的收入来源

4.7运营体系构建

建立模型监控仪表盘，实时跟踪各生产线检测效果

定期收集新数据用于模型迭代优化

为质检员提供定期培训，提高人机协作效率

4.8组织保障调整

组建专门的AI运营团队，包括数据标注员、模型工程师和业务专家

调整KPI体系，将AI使用效果纳入相关团队考核

建立月度复盘机制，持续优化整个系统

项目成果：

缺陷漏检率降低67%

质检效率提升40%

每年节省质量成本约300万元

成为产品亮点，帮助赢得5家新客户

05陷阱：B端AI产品经理常踩的5个坑

即使有了好方法论，实践中还是难免踩坑。总结5个最常见陷阱：

5.1技术驱动而非价值驱动

陷阱表现：盲目追求最新技术，而不是解决真实业务问题。

典型案例：某CRM产品强行加入区块链技术，结果完全没人使用。

避坑指南：每个AI功能必须能够清晰回答“这个功能为谁解决什么痛点，带来什么价值”。

5.2数据准备不足盲目启动

陷阱表现：低估数据准备工作的复杂度和耗时。

典型案例：某供应链预测项目，原计划3个月上线，结果数据清洗和标注就花了5个月。

避坑指南：在项目启动前完成详细的数据评估，包括数据存在性、质量、可获得性和合规性。

5.3忽略人机协作体验

陷阱表现：只关注模型效果，不关注最终用户的使用体验。

典型案例：某智能文档系统准确率很高，但结果展示方式让业务人员难以理解和使用。

避坑指南：在设计阶段就充分考虑最终用户的使用场景和认知习惯，设计intuitive的人机交互界面。

5.4缺乏持续运营计划

陷阱表现：以为模型上线就是终点，没有规划后续运营和迭代。

典型案例：某推荐系统上线初期效果很好，随着数据分布变化，效果逐渐下降，却没有迭代机制。

避坑指南：将AI功能视为需要持续喂养和照顾的“孩子”，而不是一次开发完成的“产品”。

5.5组织协同不足

陷阱表现：AI团队孤立工作，与业务部门脱节。

典型案例：某AI功能技术很先进，但因为与业务流程不匹配，最终被业务部门弃用。

避坑指南：建立跨职能团队，确保业务人员深度参与AI项目的全过程。

06未来：AI产品经理的能力进化

随着AI技术的普及，B端产品经理的能力要求正在发生深刻变化。

6.1三大能力升级

1.数据思维

能够评估数据可行性和质量

理解基本的数据处理和标注原则

设计数据反馈闭环机制

2.技术认知

理解AI技术的基本原理和局限性

与技术团队高效沟通

评估技术方案的可行性和成本

6.2工作重心转变

从“需求翻译员”转变为“价值设计师”：

以前：收集业务需求，传递给开发团队

现在：深度理解业务，发现AI可以创造价值的机会，并推动实现

07结语：AI落地是修行而非炫技

AI落地不是一场炫技的科技秀，而是一场艰苦的修行。它需要产品经理深入业务场景，理解用户痛点，尊重数据规律，设计合理的人机协作，并建立持续的运营机制。

华为的“三层五阶八步法”为我们提供了很好的框架，但每个企业、每个产品都需要根据自身情况灵活应用。最重要的是保持价值导向、小步快跑、持续迭代。

希望这篇文章能够帮助你在AI落地的道路上少走弯路，让AI不再是你产品中的“僵尸功能”，而是真正的业务增长引擎。

中信建投保荐联芸科技IPO项目质量评级C级 发行市盈率远超同行 实际募集金额大幅缩水登录新浪财经APP搜索【信披】查看更多考评等级　　（一）公司基本情况　　全称：联芸科技（杭州）股份有限公司　　简称：联芸科技　　代码：688449.SH　　IPO申报日期：2022年12月28日　　上市日期：2024年11月29日　　上市板块：上证科创板　　所属行业：软件和信息技术服务业　　IPO保