在當下，AI技術正經歷著一場前所未有的變革，各大企業紛紛投身其中，探索其無限可能。然而，現實情況卻顯示，AI的全面應用并非一帆風順，其效果與預期存在較大差距。
盡管業界巨頭如阿里、百度等曾預言AI將重塑所有產品，但目前市場反饋卻表明，僅有約10%的產品因AI而煥發新生，其余90%的產品在融入AI后并未獲得用戶的廣泛認可，甚至引發部分用戶的反感。
以支付寶的“支小寶”為例，這款AI賦能的應用試圖通過智能對話提升服務質量，然而在實際操作中，其效果并不理想。用戶反映，使用支小寶進行某些操作，如查詢公交碼，反而比直接使用原生應用更加繁瑣。
支小寶的AI能力也備受質疑。用戶發現，一旦提問超出預設范圍，支小寶便難以準確理解意圖，回答往往無關緊要或毫無意義。這一現象在其他APP的AI助手中也普遍存在，許多產品經理選擇將AI入口深藏，生怕暴露其不足。
在電商領域，淘寶和京東也在積極探索AI的落地場景。然而，用戶體驗反饋顯示，這些AI購物助手在推薦精準度和多輪對話理解能力上仍有待提升。用戶普遍反映，AI推薦的商品往往與自身需求不符，且對話過程中容易出現理解偏差。
旅游類產品中的AI應用也面臨類似挑戰。攜程的“攜程問道”試圖為用戶提供旅行規劃建議，但用戶普遍感覺其推薦內容缺乏個性化和實用性，更傾向于使用小紅書等用戶生成內容的平臺。
大廠產品經理普遍面臨AI使用場景缺失的困境。他們發現，在已有成熟應用中嵌入AI能力，并未帶來指數級增長。這主要是因為許多產品為了跟風而加入AI，而非真正解決用戶痛點。
目前，真正成功的AI應用主要集中在幻覺率容錯程度高的場景，如AI占卜和虛擬女友。這些應用滿足了用戶的特定需求，如24小時隨時占卜和情感陪伴，但市場需求相對有限，難以成為現象級應用。
在嚴肅場景中，AI的應用更是寥寥無幾。由于嚴肅場景不允許錯誤，AI在銷售、客服、出行等領域的落地面臨巨大挑戰。例如，AI客服雖然能提升銷量，但往往導致客戶滿意度下降。
大廠在AI領域的探索也面臨成本問題。百度AI搜索雖然提升了搜索效率，但影響了廣告變現率，對傳統搜索業務帶來沖擊。而小公司則因算力成本高昂而難以承擔AI研發。
那么，AI如何賦能現有業務呢？一方面需要提升大模型能力，優化用戶提問方式；另一方面需要探索智能體技術，解決復雜問題處理難題。目前，已有一些閱讀類智能體在市場上取得了一定成功。
目前，AI已經落地的業務主要包括AI+寫作/圖像和AI+ChatBot。前者幫助創作者提高效率，后者則提供了情感陪伴等基礎服務。在一些嚴肅場景下，雖然已有一些AI產品出現，但距離成熟應用還有很大差距。
