用智能工具做项目 怎么避免屎上雕花 这几个判断

今年8月 智能工具 产品圈内有一个词被反复讨论：屎上雕花。这件事在被讨论的时候，背后其实是一连串具体的数字。一位在 智能工具 创业公司做产品总监的从业者原话：用 智能工具 做项目最常见的失败模式，就是把一个本来不成立的需求，用 智能工具 包装得看起来很漂亮，但用户最终发现还是不好用。这位从业者举了一个例子：他所在的公司曾经用 智能工具 给一个传统 客户管理系统 加了一个「智能推荐」功能，结果上线两个月，主动使用率只有 4%，最终只能下架。

把镜头拉近一点看现场。这位产品总监分享自己的避坑清单：第一个判断是「这个需求不依赖 智能工具 能不能成立」，如果不依赖 智能工具 也能做得不错，那 智能工具 就只是锦上添花而不是雪中送炭。第二个判断是「用户用 智能工具 的成本是否低于不用 智能工具 的成本」，如果用户用 智能工具 反而比不用更麻烦，那这个 智能工具 功能就是反向优化。第三个判断是「智能工具 的出错率是否能控制在用户容忍范围内」，如果出错率高到需要人工兜底，那这个 智能工具 功能就不该上线。

再把视角拉到行业层面做对照。把「屎上雕花」这件事放到整个 智能工具 应用细分领域的整体格局里看，目前国内 智能工具 应用创业公司里，超过 70% 的项目都存在不同程度的需求真伪存疑问题。这件事折射的是 智能工具 这个标签本身具有强大的注意力虹吸效应，但同时也让很多创业者陷入了「为了 智能工具 而 智能工具」的陷阱。从行业数据看，目前 智能工具 应用创业公司的两年存活率只有 18%，远低于其他科技创业细分领域。——这件事的真相往往藏在更细的颗粒度里。

账本摊开算一遍。显性成本这一块相对好算——模型调用、研发、设计、推广，每一笔都可以拉出明细。但隐性成本经常被忽略：用户教育成本、模型迭代成本、需求验证成本这三块加起来，往往超过显性成本的一半。经验是把这三块按项目预留 15% 到 20% 作为缓冲，否则账面上看着用户增长不错，到年底一算发现其实净利薄得可怜。做 智能工具 项目最怕的就是这种看起来数据好看、其实不挣钱的陷阱。——这个判断放在更长时间维度上同样成立。

再往深看一层。这件事折射的是 智能工具 应用这门生意里那些一直在被低估的事其实要重新定义。很多 智能工具 从业者原本以为只要模型够强就行，其实是在错过把需求真伪摸透的机会。把客户真正想要的场景摸透，比把所有 智能工具 模型研究透更值得花时间。这句话说起来简单，做起来往往要花好几个月甚至更久，但只要把这一条跑通，后面所有的事情才会顺。——把这两件事串起来看，结论会更立体。

回头看这件事，最有用的不是结论，而是过程里冒出来的那几个问题。比如：怎么判断一个 智能工具 需求是真需求还是伪需求？怎么在没看清用户场景的情况下先小步试？怎么在不被同行技术崇拜带偏的情况下走出自己的节奏？答案没法靠别人给，只能自己一笔一笔把账算清楚。算账这件事越早开始越好，因为它不看你有没有准备好，只看你愿不愿意把数字摆到桌面上。摆到桌面上之后，下一步才有得谈。——这件事之所以值得拆，是因为它带出了一连串连锁反应。

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