3小时，蒸发200万：一个AI客服引发的灾难

先从一个真实的案例说起。这个项目几乎涵盖了当下创业公司最常见的模块——薅平台流量。简单来说，就是帮一家公司做短视频、文档等内容，在不同平台投放，既涉及广告投放，也涉及自然流。自然流最典型的就是AI爆文。这里先拆解一下最基础的逻辑：

举个例子，一家卖化妆品的公司，在小红书上养了100个账号，每天只写一篇文章，然后用AI按各种维度和标题生成100篇文章。目的很简单：

很多公司已经做到了内容生产无人化。接下来就是用户留存环节——所有投放最终都是为了把公域流量变成私域流量。变成私域后，销售链路自然跟进，这里又涉及AI提效的地方。

整个全案设计难度不低，这里简单举两个AI提效的小例子：第一，用户上传身份证后，原本由客服手动誊抄，用OCR+AI能快速解决，至少节约了2个人力；第二，电销体系的线索分配逻辑很复杂——可能直接给销冠按效果分配，也可能发群里谁先抢到归谁。因为线索量高达数千条，原本有个5人小组天天做分配，后来这个板块完全由AI接手，又省了5个人力。

这个流量运营全案项目其实相当复杂、相当重。大家可能也注意到了，AI在整个方案中占比不到30%，而这恰恰是AI在企业应用中真实的常态。

以下是在做这个AI项目过程中沉淀下来的一些认知，值得细说。

AI项目认知

对一般企业来说，做AI应用的第一步是找场景。这里有一个简单口诀：找预算、分模块、能用AI就AI。翻译过来就是：什么花钱多就先做什么；具体做的时候把业务全景图梳理出来，能用AI的部分全部AI化。

其中梳理业务全景图，本质上就是整理SOP。这里涉及AI应用中最难的部分——可能碘伏很多人的认知——降本增效类AI应用，真正的难点其实是梳理SOP（或者说工作流）。

分享一个真实观察：

这恰好是扣子、dify、FastGPT这些Agent平台触及不到的地方，也就是我们常说的行业KnowHow。

而且，在很多公司里，真正阻碍AI大幅提效的往往不是技术问题，而是一些很“莫名”的事情——比如浏览器不行、显示器不行、员工不会用……

这里有一个重要的AI应用认知需要强调——看起来可能有些可笑，但这恰恰是这两年做AI项目最终得到的经验，也是身边很多人容易经历的心路历程：

1. 第一，AI什么都能做；
2. 第二，AI什么都不能做；
3. 第三，好像还是能做；
4. 第四，好像还是不能做；
5. 第五，貌似换个方式能做。

说白了，AI确实强大，但依然有自己的局限性。想把它用好，一定要多花功夫，尝试不同的方法组合。

结语

当时还为这个项目提供了AI客服功能。

这个功能大幅提升了客服团队效率——100人的团队能完成200人的工作。但，这里也出现了一个非常典型的案例：

AI客服也好，AI医生也罢，任何AI应用都很难做到100%。那这个时候怎么办？

还是这个项目。当时跟老板谈好按项目收益的20%付款，算下来小一百万，但最终企业老板只给了20万。为什么？系统运行一个月后出了事故。

事故本身并不是我们引起的——那天云服务器底层出了问题，导致系统挂了3小时（云厂商还不承认，气人）。这3小时正好是高峰期，产生了5万多的订单量，

。虽然系统很快恢复了，但公司必须面对平台的高额惩罚——可能是罚款，可能是降低流量权重。如果换算成钱，。

这就引出了一个必须正视的问题：AI确实能大幅提升效率——原来需要100个客服，后来可能只需要10个。但AI项目突然抽风了呢？一时之间你去哪里找90个客服？企业错得起吗？

目前来看，AI很难做到100%不出错，或者100%替换。我们替换了一个人80%的工作量，但这个人依然会存在，而且这种情况可能会持续相当长的时间。

这也是AI应用的一个难点——能不能做到100%稳定？或者100%一致？

综合来看，AI应用最开始以为是技术问题，做到底却会发现是工程问题、项目管理问题……