将 AI 能力封装到业务系统中，需结合业务流程特性选择合适方案，无论是流程融合、聚合助手还是入口导流，都需兼顾用户体验与技术落地，以实现 AI 与业务的高效协同。
之前有分享过一些“企业内部B端产品落地AI”的经验，里面提到在企业内部，构建AI相关系统是要以“All in one”为核心，从而实现AI能力整合、业务经验、业务流程、应用场景的All in one。
而在应用场景层面的All in one中，我们主要通过以下两种方式来实现：
1.构建AI能力聚集地：我们可以将已有的AI能力聚合到一个系统上，从而覆盖各种AI的使用场景，并由此来培养 “这个平台有所有AI能力” 的认知，让更多人养成使用习惯。
2.封装并分发到各业务系统：大部分公司原本就有一定的业务系统建设，用户也养成了相关的使用习惯。因此我们可以把AI能力封装成API、浏览器插件等形式，让其他业务系统按需调用。
刚好最近在review其中第二点“封装并分发到各业务系统”，其中有一些思路，特此用此文分享一下。而这里的思路，也一定程度上和“已有系统如何落地AI能力”这个问题相匹配。
因此，本文主要探讨“AI能力封装到已有业务系统时候的经验和思路”。
AI能力封装已有业务系统的三类方案简单盘点了下，AI能力封装到已有业务系统有三类方案。
方案一：基于业务流程的融合将AI能力无缝编织进用户既有的、熟悉的核心业务流程中。AI不再是独立的功能模块，而是作为流程中一个智能化的“步骤”或“增强环节”自然出现。
比如在客服工单系统中，用户填写问题描述时，实时触发AI智能推荐解决方案或知识库条目（辅助决策）。
如图为AI编程模拟画面。
优点：
1.用户体验流畅自然，学习成本低；
2.AI价值直接作用于核心业务环节，效率提升或风险控制效果显著；
3.易于被用户采纳；
缺点：
1.需要对现有业务流程有深入理解并进行针对性改造，集成开发工作量相对较大，需要配合其他技术团队；
2.需要确保AI输出的稳定性和即时性，否则可能阻塞流程；
3.如果要在企业内部构建产品认知，这种方式无疑是无法做到的，用户只会觉得是“XX系统”比较牛逼；
方案二：提供聚合的服务助手将分散的AI能力（如智能搜索、文档摘要、图像识别、数据预测等）聚合成一个统一的、功能丰富的“智能助手”或“AI服务面板”。这个助手作为系统内的一个独立功能区域存在，业务方和用户可以根据需要按需取用特定能力。
比如在知识管理平台，提供一个AI助手悬浮球，提供“智能搜索”、“文档问答”、“自动摘要”等聚合入口。
1.功能集中，便于用户发现和使用多种AI能力；
2.降低各业务模块重复集成AI的成本（一次集成，多处可用）；
3.便于统一管理、更新和推广新的AI能力；
4.用户拥有主动选择权，按需使用；
缺点：
1.相比起方案一，业务流程被割裂到两个系统，AI利用效率相对更低。需要考虑当前业务场景和AI助手之间的结合方式。
2.所有能力的聚合，会面临用户“想不起来用”或“不知道用哪个”的问题。
方案三：提供入口导流在现有业务系统的界面（如导航栏、工具栏、信息卡片的操作项）中，放置一个指向独立AI应用或功能模块的入口链接/按钮。用户点击后，通常会跳转到一个专门设计的AI功能界面或外部系统。
优点：
1.实现简单快捷，开发成本、维护成本低，对原有系统侵入性最小；
缺点：
1.用户体验割裂，功能分布在完全独立的两个系统上，用户可能因跳转而放弃使用；
2.难以深度结合业务数据进行智能处理（除非有良好数据打通）；
3.可能面临独立AI应用与主系统风格/体验不一致的问题。
各类方案的落地要点下面分别讲讲个人在这些方案落地时候的要点思考，小的会按照落地步骤进行盘点。
方案一：基于业务流程的融合1.盘点业务流程中的AI切入点。
我们需要先拆解业务流程，比如设计的核心流程是“寻找灵感”、“制作草稿”、“收集素材”、“成稿”、“上线”。
接着，我们要分析这些流程中AI的切入点，重点是找到其中的痛点，比如重复、低效、易错、信息过载等的情况。
这个过程十分考研我们对业务的理解能力，所以我们可以通过“业务调研”、“业务访谈”、“业务轮岗”等方式挖掘其中的切入点。
然后，评估这些 切入点是否能被当前（基于团队能力的）AI技术解决或优化，并分析其中的 可行性难度。
假设我们从设计领域的“寻找灵感”方向找到“行业情报收集”、“灵感提取”切入方向，我们可以线去分析其中所需的AI技术。
比如行业情报收集需要信息采集，也就是爬虫技术，这里基本最核心的功能不涉及AI，AI只会在“提高采集精准度”上发挥作用，所以这个方向整体实现难度是“简单”。
又比如灵感提取需要对多模态物料进行分析，提炼出可供素材设计的灵感。这里涉及到“图片/视频内容提取、图片/视频内容分析”两方面的技术，目前内容提取相对较为简单，但是分析出行业所需信息是难的，所以这个方向实现难度是中等。
我们可以按这个表格的形式，尝试列举到所有的切入点，并盘点其中AI技术的实现难度。
2.找到合适的AI嵌入模式。
盘点完AI切入点后，我们需要找到合适的AI嵌入方式。
由于AI融合到业务上是一个影响“用户体验”的环节，我们需要考虑基于“业务连续性”、“AI响应速度”进行嵌入模式的分类。
下面分开讲讲两个维度的区别。
高连续性业务、低连续性业务的区别在于“流程的中断是否会导致业务价值断裂或不可逆损失”。
高连续性业务“一步错步步错”，流程必须按预设步骤线性推进，中断会导致任务失效或严重损失。低连续性业务“可暂停可分心”，流程允许临时保存、跳过业务步骤或并行处理同业务的其他任务，中断后仍可接续。AI响应速度是指“发起AI请求后，AI返回结果的间隔”。比如目前文本生成AI（非思考模型）、音频生成AI的响应速度普遍较快，可以在很短的时间内响应，而文本生成AI（思考模型）、图片生成AI、视频生成AI的响应速度往往很慢，无法在时效性要求高的业务上直接使用。
按照上面两个维度，我们可以对AI嵌入模式分为以下四类。
1）实时无缝切入（高连续+快响应）：
在AI响应速度足够快的前提下，对于高连续性的业务，我们可用直接采用一种“实时无缝切入”的方式来嵌入AI。AI产生结果后直接用于主流程的操作。
比如验证码实时风险检测，在用户操作验证码时，实时检测用户是否存在风险行为。
这里的注意要点有：
AI的响应速度需要快到不影响主流程体验，否则得走另外的嵌入模式；需要预备AI超时情况的，在AI超时的时候启动应急方案。比如验证码流程中，AI超时了，需要跳过本次AI检测，避免影响原有业务流程。2）即时辅助工具（低连续+快响应）：
在AI响应速度足够快，但业务连续性不高的时候，我们可以采用“即时辅助工具”的形式。这里可分为：
（1）系统主动辅助：在业务流程推进的过程中，AI基于业务的使用情况，主动进行AI结果推荐，给到业务操作相关参考。比如客服话术推荐功能，在客服接收到用户的问题时，AI给到话术建议，客服可以选择其中一种作为参考。
（2）用户主动操作：在业务功能流程上，放置AI功能入口，用户按需发起使用，短暂等待后即可获得AI的结果。比如WPS的AI辅助协作，就是一种低连续性场景下的快速响应式AI应用。
需要注意，AI的结果是可选项，并非必选项，需要以一种不干扰主流程的“交互形式”。比如在原本的功能界面上划分一个单独的AI工具区域。或者是参考WPS的形式，采用悬浮气泡的形式，在原流程外独立运转。
3）主流程阻塞（高连续+慢响应）：
在高连续性的业务中，如果AI响应速度很慢，超过业务流程的容忍上线，需要考虑把AI变成“流程”本身，用户必须等待AI结果才能推进流程。
比如具有高度风险性的审核操作，必须要经过AI审核才能够走到下一步流程，因此需要在AI执行的过程中截断“业务主流程”，在完成审核前需要进行等待。
值得注意的是，这类嵌入方式需要考虑：
（1）业务对等待的容忍度，如果容忍度低，或者等待会导致不良的结果，需要考虑放弃AI的嵌入。
（2）同“实时无缝切入”，需要预备AI超时情况的，在AI超时的时候启动应急方案。
（3）为避免“等待过程”对用户造成的不良体验，需要保证等待过程的可控。可以通过显示等待时间等方式，实现进度可视化。
（4）对于部分暂时关闭本业务流程，进行其他不同业务的场景。我们需要提供“用户暂时关闭”情况下的功能，比如：
任务入口保留：任务跳出本业务流程后，可以再次进入同一个业务流程，并保留相关进度。任务进程通知：在业务流程进行到关键节点时，可以通知到用户，把用户召回到原本流程上。4）异步后台处理（低连续+慢响应）：
在低连续性的业务中，如果AI响应速度很慢，我们可以直接采用异步流程进行后台处理，在处理完成后再把结果返回到业务流程上。
比如素材相关系统的分镜管理功能中，用户在填写分镜内容的时候需要生成画面参考，这时候可以发起一个画面生成请求，在等待AI生成的过程中，同步进行其他的分镜内容填写操作。在AI生成完画面参考后，再由系统提醒到用户，并自动填充到原本的功能位置上。
这里的注意要点有：
1）需要提供用于进度管理和进度通知的“任务队列”功能，并允许通过该功能回溯所有的生成历史，以便业务在多个业务中回溯历史生成过的内容。
2）为了提高操作体验的流程流畅性，AI生成的成品需要打通主流程，避免用户在其他地方下载成本再黏贴到主流程上，造成效率损耗。
3.兜底逻辑设计。
在确定AI能力嵌入方式后，需系统性设计容错机制以应对模型幻觉风险。兜底逻辑的必要性取决于“错误成本评估”，即“AI错误可能导致的业务损失”。
对于“错误成本不可接受”的情况，可以考虑以下手段：
1）分级人工审核：
在AI生成物直接应用于业务前，将AI生成给到人工审核，由人工进行兜底。这个方式需要消耗人力，如果能够提供初筛规则，可以利用AI、规则进行机审，再把高风险内容给到人审，降低人力消耗。但这种方式大多适用于文本类的AI生成物（其他模态的内容，AI暂时无法较好审核）。
2）可修正性设计：
对AI生成物体提供修改能力，可对错误内容进行调整，避免产生更严重的错误。
比如，文本/表格类提供实时编辑。图片/视频类支持局部重生成（如仅替换错误区域）。
4）中台品牌宣导。
在业务流程中融合AI能力时，需强化中台技术品牌的感知度，避免价值被归因至业务部门。可通过以下策略实现：
1）技术标识：
我们可以在诸如以下场景标识AI产物的来源：
在AI功能界面添加技术提供方标识（如“PoweredbyAI中台”）。在生成物嵌入动态水印（如“本报告由XXAI引擎生成”）关键节点添加技术说明浮窗（如“智能审批节省耗时70%”）2）成果主动宣导：
我们可以建立AI效能仪表盘（如调用量/准确率/人力节省），定期向管理层、业务层推送。其次，可以包装案例，定期进行部门宣导或路演，展示最新能力与应用案例。
方案二：提供聚合的服务助手以下为关于方案二落地的各步骤要点汇总。
1.聚合各AI能力：
由于我们采用的是一种“服务助手”的概念，会需要把所有的AI能力整合到一个菜单目录里面，用于给到业务后台进行调用。
如图为AI编程模拟画面。
聚合各AI能力需要做到：
1）各功能之间解耦：
每个功能都是独立的模块，需要做到即开即用，无需复杂的前后逻辑。
2）通用能力标准化：
如果多个功能之间存在共通的功能模块，则需要进行标准化处理，以达到更优质的使用体验。比如图片编辑类的功能都有通用的“物料输入”、“物料处理”、“物料输出”环节，我们可以把“物料输出”环节抽象成“任务列表”模块，用于统一管理进度。
3）业务流程通过助手实现闭环：
助手不仅仅是能力的入口，还要能串联起业务流程，实现从需求触发、能力调用、结果反馈到后续处理的全流程闭环。例如，用户在对话中提出需求，助手自动识别、分配到合适的AI能力，处理后再指导用户进行下一步操作，直到业务目标达成。
比如业务在助手中操作AI图片生成，助手需要完成图片生成需求，然后把生成的成品图片呈递给到业务，而不是仅仅把业务跳转到对应的工具上。
因此，对于需要异步处理的业务场景，至少需要提供“任务列表”、“进度通知”模块，用于承载异步的流程结果。
4）统一权限与身份管理：
聚合的AI能力模块往往涉及不同的数据和操作权限。需要有统一的权限校验和身份管理机制，确保用户只能访问和操作授权范围内的能力与数据。
5）能力扩展与热插拔：
支持AI能力的动态扩展和下线（热插拔），方便后续业务发展和技术升级。每个能力模块应有清晰的注册、注销、版本管理机制。
6）统一的交互规范与体验：
不同AI能力的交互应有统一的UI/UX规范，如输入输出格式、错误提示、操作流程等，避免用户在切换能力时产生割裂感。
2.提供快速检索机制：
当我们提供的服务量级足够大时，需要考虑如何快速帮助业务找到自己所需要的能力。
举个例子，现在的工作流AI工具网站，在AI能力积累到一定程度之后，会给到新进入工具的人带来困扰——“我是谁”、“我在哪”、“我要用的东西在哪”。
如图给到的案例，各种AI能力十分繁多，眼花缭乱。
因此，需要提供快捷的检索机制，用匹配“需求”和“能力”。
而提供匹配“需求”和“能力”的功能，可以从以下方向切入：
1）多维度检索：
我们可以提供多维度的搜索功能，不仅仅是从关键词信息进行搜索，还可以通过业务场景、历史使用记录、智能推荐等多维度帮助用户快速定位所需能力。
2）系统推荐：
可以基于使用量数据、使用效果数据、专业成员建议角度进行推荐，给到刚使用系统的人建议，辅助他们探索到适合自己的工具。
3）自然语言搜索：
基于目前LLM强大的现状，我们可以构建用于“需求匹配”的RAG工程。通过对每个能力进行功能、场景、案例描述的完善，实现自然语言搜索。
用户可以直接用对话方式描述需求，助手自动理解并推荐或调用合适的AI能力。
4）能力标签与分类体系：
为每个AI能力打上多级标签，建立完善的分类体系，方便用户按业务领域、操作类型、常用程度等维度筛选。
方案三：提供入口导流关于方案三，其实并没有什么好讲的，因为这本身是一种偷懒的封装方式，只做到前端入口的整合，并无过多的业务结合。在人力成本允许的情况下，不建议采用这种方式。
小结以上，便是最近思考到的关于“AI能力封装到已有业务系统”问题时候的一些思考总结，欢迎补充讨论。以上三种方式并非单选项，而是多选项，可按实际情况使用。
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