在當(dāng)下，AI技術(shù)正經(jīng)歷著一場前所未有的變革，各大企業(yè)紛紛投身其中，探索其無限可能。然而，現(xiàn)實(shí)情況卻顯示，AI的全面應(yīng)用并非一帆風(fēng)順，其效果與預(yù)期存在較大差距。

盡管業(yè)界巨頭如阿里、百度等曾預(yù)言AI將重塑所有產(chǎn)品，但目前市場反饋卻表明，僅有約10%的產(chǎn)品因AI而煥發(fā)新生，其余90%的產(chǎn)品在融入AI后并未獲得用戶的廣泛認(rèn)可，甚至引發(fā)部分用戶的反感。

以支付寶的“支小寶”為例，這款A(yù)I賦能的應(yīng)用試圖通過智能對話提升服務(wù)質(zhì)量，然而在實(shí)際操作中，其效果并不理想。用戶反映，使用支小寶進(jìn)行某些操作，如查詢公交碼，反而比直接使用原生應(yīng)用更加繁瑣。

支小寶的AI能力也備受質(zhì)疑。用戶發(fā)現(xiàn)，一旦提問超出預(yù)設(shè)范圍，支小寶便難以準(zhǔn)確理解意圖，回答往往無關(guān)緊要或毫無意義。這一現(xiàn)象在其他APP的AI助手中也普遍存在，許多產(chǎn)品經(jīng)理選擇將AI入口深藏，生怕暴露其不足。

在電商領(lǐng)域，淘寶和京東也在積極探索AI的落地場景。然而，用戶體驗(yàn)反饋顯示，這些AI購物助手在推薦精準(zhǔn)度和多輪對話理解能力上仍有待提升。用戶普遍反映，AI推薦的商品往往與自身需求不符，且對話過程中容易出現(xiàn)理解偏差。

旅游類產(chǎn)品中的AI應(yīng)用也面臨類似挑戰(zhàn)。攜程的“攜程問道”試圖為用戶提供旅行規(guī)劃建議，但用戶普遍感覺其推薦內(nèi)容缺乏個(gè)性化和實(shí)用性，更傾向于使用小紅書等用戶生成內(nèi)容的平臺(tái)。

大廠產(chǎn)品經(jīng)理普遍面臨AI使用場景缺失的困境。他們發(fā)現(xiàn)，在已有成熟應(yīng)用中嵌入AI能力，并未帶來指數(shù)級增長。這主要是因?yàn)樵S多產(chǎn)品為了跟風(fēng)而加入AI，而非真正解決用戶痛點(diǎn)。

目前，真正成功的AI應(yīng)用主要集中在幻覺率容錯(cuò)程度高的場景，如AI占卜和虛擬女友。這些應(yīng)用滿足了用戶的特定需求，如24小時(shí)隨時(shí)占卜和情感陪伴，但市場需求相對有限，難以成為現(xiàn)象級應(yīng)用。

在嚴(yán)肅場景中，AI的應(yīng)用更是寥寥無幾。由于嚴(yán)肅場景不允許錯(cuò)誤，AI在銷售、客服、出行等領(lǐng)域的落地面臨巨大挑戰(zhàn)。例如，AI客服雖然能提升銷量，但往往導(dǎo)致客戶滿意度下降。

大廠在AI領(lǐng)域的探索也面臨成本問題。百度AI搜索雖然提升了搜索效率，但影響了廣告變現(xiàn)率，對傳統(tǒng)搜索業(yè)務(wù)帶來沖擊。而小公司則因算力成本高昂而難以承擔(dān)AI研發(fā)。

那么，AI如何賦能現(xiàn)有業(yè)務(wù)呢？一方面需要提升大模型能力，優(yōu)化用戶提問方式；另一方面需要探索智能體技術(shù)，解決復(fù)雜問題處理難題。目前，已有一些閱讀類智能體在市場上取得了一定成功。

目前，AI已經(jīng)落地的業(yè)務(wù)主要包括AI+寫作/圖像和AI+ChatBot。前者幫助創(chuàng)作者提高效率，后者則提供了情感陪伴等基礎(chǔ)服務(wù)。在一些嚴(yán)肅場景下，雖然已有一些AI產(chǎn)品出現(xiàn)，但距離成熟應(yīng)用還有很大差距。