AI产品技术很强却没人用，多数团队把账算到模型能力和渠道资源头上，但17家企业的落地复盘显示，12家在上线3个月内主动下架或缩减AI模块——能否嵌入用户已有工作流，才是决定AI产品能否被持续使用的分水岭。
一、需求断层与用户视角错位
“能回答”不等于“该存在”：AI客服插件背《消费者权益保护法》全文，AI文案生成“尊敬的尊贵用户”，技术正确，但用户需要的是解决具体问题
需求原子化：把“提升体验”拆成可测量指标，如“临期商品周转天数从7.2天压缩至≤5.5天”，可归因、可证伪
三秒测试：用户不看说明书、不问同事，能否在3秒内理解按钮功能，出错后能否撤回
二、场景选型偏离核心业务卡点
边缘场景无法拉动主营：智能客服、发票识别、会议室预定批量上线，业务影响力有限，无法对核心指标产生实质贡献
小切口切入核心场景：先从单一品类的供应商风险评估做起，用可量化成果建立信任后，再逐步扩展至全品类
高价值场景方向：人机协同决策（大额采购风险评估、经营计划压力测试）和合规风控（合同条款审查、异常预警）
三、分发嵌入需要隐形支持
独立入口工具活不过一个月：真正用起来的AI，是嵌进OA、客服台、代码编辑器等员工日常系统里的
两个成功案例：选品助手只在商品后台增加“竞品定价建议”小标签，图纸审查插件只在CAD里增加“风险提示层”
首日跑通价值闭环：用两周、20万以内的MVP验证真实痛点，拿到量化数据后再规模化