客户要 AI 助手，我却直接砍掉了八成功能

我是书小哥，40 岁，带团队做企业 AI 落地。前面几篇记的是把客户那句「我要 AI」翻成需求，问题定下来了，我又卡住：下一步干嘛？先别急着画架构图。

客户说「销售重复劳动多，做个 AI 销售助手吧」，这句其实不算问题定义。能往下走得写成这样：20 名销售每周五要人工翻会议纪要整周报，平均 30 分钟一人，还容易漏客户进展，想压到 10 分钟。最后交出去的方案，功能砍掉了八成，他反而更认。

第一步是还原真实流程。起点得是可观察的业务事件，「客户会议结束」算，「AI 开始处理」不算。每个节点问六件事：谁做、什么触发、输入哪来、动作是什么、产出给谁、异常怎么办。我们以前的毛病是只画系统怎么交互，不画人在干嘛。

第二步叫影子工作法，派人真去看销售怎么干活。我在自己团队试的时候才发现：制度上写开完会当天补录，实际全堆到周五下午，边翻群聊边回忆，失真一大半。这名字挺形象：人在前台干自己的活，AI 在后台同步提炼，把「事后再补一遍」这条链路省掉。

现场有五个信号特别准：反复跨系统查、离不开个人表格、老找资深同事确认、月底周末集中补录、异常只能线下处理。撞上任何一个，写在制度里的流程基本就对不上了。

AI 擅长四类活：搬运、搜索、生成、判断。前三类当切口风险低，判断类要麻繁些，得留人在中间。

挑第一个场景一句话就够：优先级约等于业务价值除以 TTV，也就是多久能看见价值。这里有个坑，TTV 不等于开发周期。

场景定了别做完整产品，先做个 MVD，最小可交付。客户想要的能列满一页纸，第一版我只留四条，砍掉的差不多八成。留下的小闭环反而更完整，这也是它跟 demo 的差别：demo 证明能力能跑，它证明真有人在用。

九栏里我最写不出的，还是「明确不做」那栏。

今天最大的收获是从简往上选：能用规则就别上 workflow，能用 workflow 就别上 RAG，要理解和组词才轮到 LLM，真到多工具自己规划才轮到 Agent。销售这个闭环走到 LLM 就打住了。

人机边界分三档：建议、辅助执行、自动执行。写进业务系统、发给客户的话，一律停在中档，人确认了再动。

最后跑两周试点，三类指标不能互相替代：模型准不准、用户用不用、业务有没有变好。同时成立，才配说值。

这一整套跟我原来的习惯正好反过来，因为我一直是先想架构。回头看那些上线没人用的功能，多半是流程那步偷了懒。
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