今天一早到公司，我就叫来技术主管，讨论最近我用WorkBuddy编写的采编发智能运营系统的一个bug。这个系统本该在凌晨两点自动抓取目标抖音号的文案，却触犯了抖音的风险机制，账号被封了。结果，今天整个采编、生成、发布短视频的流程都中断了。找技术来就是为了讨论该怎么办。

今天还有另一项工作要讨论：上面提到的采编发数字人短视频系统，是用于红娘口播视频矩阵账号获客的。下午我又和红娘部门的负责人讨论，接下来的技术突破重点——是跑通抖音发布后，接着去跑视频号，还是在抖音跑通后，专注于账号的运营和获客？最后我们一致决定，还是先专注于运营获客。

因为，所有不以交付客资为结果的开发，在业务部门看来最终都是花架子。跑通获客的闭环才是当务之急。

今天这两件事给我的触动和启发很大。刚好，我看到"人人都是产品经理"公众号发了一篇文章，叫《做完demo之后，AI项目为什么总要重新来一遍》。

文章说，一个AI产品做出demo后，总会有一段兴奋期。因为它能实现最初设计的功能，初步跑通了流程。领导觉得有想象力，业务一线部门也觉得未来可以开源节流、增效提值，技术团队也感到有成就感，帮助公司落地了一个AI项目。于是，这个刚刚跑通的demo就敲锣打鼓地准备上线了。

上线后，问题开始一个接一个出现。Demo里的问题都是提前准备好的，但真实用户的问题却没有那么规则。Demo里的知识库资料是干净的，可业务部门的资料总是有缺失，甚至不遵守规范。Demo只需要展示一次成功，而真实产品却要每天被无数人使用，在无数场景里会遇到各种莫名其妙的小问题。

对此我太有感受了。我们给红娘部门开发的"语音转文字，用AI分析用户通话记录生成画像"这个功能，就遇到了类似情况。

在AI产品开发Demo的初期，我们喂给AI的语音文档命名很规范。但实际过程中，红娘销售并不是每次都按规范命名原始语音文件，甚至有不少红娘老师忘了录音、忘了上传。因此，AI根据录音生成销售记录和用户画像时，就会缺少关键资料，或者因为数据不齐，无法生成全面合理的用户画像。

还有我们之前做的招投标系统，测试时我们假设招标文件是一个文档。但极少数客户发标书时可能有多个文档，而我们的客户经理在分析时，没有合并文档，而是一个一个上传。可想而知，这样怎么能生成完整的招投标分析报告呢？

因此，各种问题会在我们难以预料的场景下，以五花八门的bug形式出现。有用户反馈，我们去修改，这总归是好事。最怕的是，同事们用了之后遇到bug，觉得效果达不到预期，心想"所谓的赋能工作也不过如此"，慢慢就不用了。那就违背了开发这个系统的初衷。

那么，为什么一个系统或项目在初期，技术团队跑通测试后，往往还要再重来一遍呢？

因为Demo阶段证明的是"AI能不能做这件事"，而真正应用到业务中，需要证明的是"这件事能不能长期稳定地跑下去"。两者的标准完全不同。Demo只需要让人看到可能性，实际业务应用要关心：用户愿不愿意用？出了错谁来负责？结果能不能被跟踪？团队是否有能力维护？产生的价值如何被看见？

这些问题在Demo阶段经常被跳过，因为它们不够"好看"，不适合向领导和同事们展示。但真正决定一个AI落地应用能否活下去的，往往正是这些细节。

因此，做AI项目的具体应用落地，重点不是把Demo包装得多么酷炫、功能多么花哨，而是要真正走进业务一线，结合真实需求，把业务场景带进来思考：员工会如何与这个AI产品交互？他们可能会问什么问题？在什么情况下需要人工介入流程？谁来维护AI产品的知识库和规则？上线运行一段时间后，真实用户有多少？如何判断这个AI落地项目还值得继续投入？

如果这些问题没有提前考虑，项目就可能越做，用的人越少，最后不了了之。

所以，AI技术在企业业务场景中应用的难点，不是让AI产品显得多么聪明、高大上，是让它在实际业务中真正可用、可持续。

在各种不确定的情况下，它还需要可控、能够持续迭代、能够真正交付业务所需的结果，并且让更多人愿意使用。这也是我这半年来，带着团队在多个实际业务场景中结合AI进行产品开发，所得到的经验和心得。

所以我对技术主管说，未来他和技术部的同事们，除了担任产品架构师和AI训练师，可能还会多一个角色——"AI捉虫师"。这个角色负责在AI产品上线后，专门查找bug、打补丁，帮项目从Demo阶段，走向人人愿意用、能稳定交付的成熟产品。