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产品人人都是产品经理·Thea小里··AI 生成
我做的 AI 工具两个月没人用，改了 3 处后业务主动找上门
一位产品经理独立开发薪酬答疑 AI Agent 的完整复盘。核心困境并非技术实现，而是工具上线后业务方无人愿用。作者通过三个关键改进——消除使用前置步骤、提升输出可信度、提供行动建议——最终获得业务方主动试用。文章提供了从个人痛点出发、小步快跑的产品落地经验，尤其适合内部工具产品经理阅读。原文 ↗
核心观点
- ▍内部工具的成功关键不在于技术有多先进，而在于用户是否愿意使用；建立信任比功能本身更重要。
- 01第一版工具上线后，业务方口头感谢但两周内无人使用，原因是：使用前需耗费时间调整表格格式、结论缺乏可信度、没有给出下一步行动建议。
- 02作者将“调表”这一前置步骤交给 AI 处理，用户无需修改原始表格即可使用，大幅降低了使用门槛。
- 03改为“摊开过程”的方式：AI 先圈定大范围、再逐条对比、最后才下结论，让用户能看见推导路径，从而建立信任。
- 04对于“下一步建议”这一高风险环节，作者先采用“人工+AI”模式，业务方认可后再逐步交给 AI，降低了心理防线。
- 05在薪酬差异对比场景中，作者最终采用“代码做精确计算、AI 只负责解释”的架构，避免了 AI 算不准和产生幻觉的问题。
- 06作者从自身痛点出发，发现薪酬答疑中最标准化、最耗时的场景是“差异对比”，并进一步缩小范围至海外地区，以降低复杂度。
反方 / 局限
- — 文章未深入讨论：如果业务方对 AI 的信任需求是“100%准确”，而当前方案本质上只是“人工先核验再移交”，这在规模化后是否可持续，仍有疑问。
- — 作者提到成功也依赖外部条件（公司解决了数据合规、业务方正好缺人手），这些运气因素在推广到其他场景时可能并不具备。
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