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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