01 从行业经验到AI上下文

AI能否落地关键在于你这些年攒下来的行业认知、流程经验,能不能变成AI的context。

核心洞察

AI能否落地关键在于你这些年攒下来的行业认知、流程经验,能不能变成AI的context。

不管是做法律AI、医疗AI还是写作AI,关键都在于团队懂不懂领域内的"脏活累活",因为那些AI不知道的痛点才是做AI产品最应该知道的context。

等到有一天,你能把行业经验无缝地转化为AI的背景信息时,你就会发现,你做了一款很棒的AI产品。

深度解析

为什么行业经验是AI落地的关键?

大多数人认为做AI产品需要:

✅ 强大的技术能力
✅ 最新的模型
✅ 充足的资金

但实际上,最稀缺的是:

🎯 深度的行业认知 - 知道真实工作流程的每一个细节
🎯 隐性知识的显性化 - 把"只可意会"的经验变成可描述的规则
🎯 痛点的精准识别 - 知道哪些环节AI能真正帮上忙

Context转化的三个层次

Level 1: 表面需求 (90%的AI产品止步于此)

例子: 法律AI
表面理解: "律师需要快速检索法条"
产品形态: 法律知识库 + 搜索功能
结果: 用户不买单,因为这不是真痛点

Level 2: 流程认知 (10%的产品能到这里)

例子: 法律AI
流程理解: "律师在写诉讼文书时,需要:
  1. 先理解案件事实
  2. 找到相似案例
  3. 提取关键法律观点
  4. 适配到当前案件
  5. 调整语言风格符合法庭要求"

产品形态: 诉讼文书AI助手
结果: 有一定用户,但留存率不高

Level 3: 隐性知识显性化 (1%的产品能到这里)

例子: 法律AI
深度认知: "律师在写辩护词时:
  - 会根据承办法官的风格调整论证方式
  - 在证据链条中故意留白,等对方反驳后再补充
  - 相同的法条在不同地区法院的采纳度完全不同
  - 某些'潜规则'决定了文书的实际效果

  这些认知无法从书本学到,只能从实战中积累"

产品形态:
  - 知道不同法官的判决偏好
  - 能识别地区性的司法实践差异
  - 提供策略建议而非模板填空

结果: 成为律师离不开的工作伙伴

如何将行业经验转化为AI Context

步骤1: 记录"脏活累活"

在你的领域中,什么是:

最繁琐但必须做的事?
新人最容易犯错的地方?
老手凭"感觉"就能判断的事?
行业内不成文的规矩?

实操练习:

拿出笔记本,完成以下句子:

1. "在我的行业里,最烦人的是每次都要______"
2. "新人总是不知道______"
3. "这个活儿看起来简单,但实际上______"
4. "只有干过的人才知道______"
5. "表面上要做A,但实际上更重要的是B:______"

你的答案就是最有价值的context

步骤2: 识别隐性决策点

在日常工作中,你做了哪些"不假思索"的判断?

案例: 医疗AI

显性流程:
  患者描述症状 → 医生询问 → 开检查单 → 诊断

隐性决策:
  - 患者说"头疼"时,医生会观察:
    * 说话时的表情 (真疼还是装的?)
    * 衣着打扮 (生活习惯?)
    * 年龄性别 (高发疾病?)
    * 就诊时间 (急性还是慢性?)

  - 这些观察在0.5秒内完成,决定了后续的问诊方向
  - 教科书里没有,但每个医生都在用

转化为Context:

# 伪代码示例
class MedicalContext:
    patient_verbal = "头疼"
    patient_nonverbal = {
        "表情": "痛苦",
        "就诊时间": "凌晨3点",
        "年龄": 45,
        "性别": "男"
    }

    # 隐性规则显性化
    if 就诊时间 == "凌晨" and 表情 == "痛苦":
        优先级 = "高"
        初步方向 = ["脑血管意外", "偏头痛急性发作"]

    context_for_AI = f"""
    患者情况:
    - 主诉: {patient_verbal}
    - 非语言信息: {patient_nonverbal}
    - 临床经验提示: 凌晨就诊+真实痛苦表情,需优先排除急性脑血管疾病
    - 问诊策略: 先快速排除高危情况,再详细询问
    """

步骤3: 构建场景库

不要追求"通用AI",先做"场景AI"

反例: 通用写作AI

Prompt: "帮我写一篇文章"
结果: 平庸,因为AI不知道:
  - 写给谁看?
  - 目的是什么?
  - 发布在哪里?
  - 什么风格?

正例: 场景化写作AI

场景库:
├── 小红书种草文
│   ├── 必须有: 个人经历 + 使用感受 + 购买链接
│   ├── 避免: 硬广感、术语堆砌
│   └── 语气: 闺蜜聊天
│
├── 知乎深度回答
│   ├── 必须有: 结构化论述 + 数据支撑 + 个人洞察
│   ├── 避免: 鸡汤、废话、没有论据
│   └── 语气: 理性客观但不失温度
│
└── LinkedIn职场分享
    ├── 必须有: 职业经验 + 行业观察 + 成长思考
    ├── 避免: 太私人、太随意
    └── 语气: 专业但平易近人

每个场景对应一套完整的Context模板

步骤4: 测试与迭代

最重要的检验标准:

行业老手看到AI的输出,会不会说"这才是真懂行"

测试方法:

1. 让AI处理一个真实案例
2. 拿给行业专家看(不说是AI生成)
3. 问: "这是新人做的还是老手做的?"
4. 如果回答是"新人",说明Context还不够深
5. 如果回答是"老手",说明你成功了

真实案例

案例1: 建筑设计AI

失败版本:

功能: 根据需求生成平面图
问题: 生成的图纸虽然"合理",但实际不可用
原因: 缺少隐性知识

成功版本:

Context库包含:
- 当地日照间距规范(不同城市不同)
- 消防车通道的实际操作要求(不只是规范里的数字)
- 施工便利性考虑(纸面可行但工人很难做到的设计要避免)
- 成本敏感点(哪些设计会显著增加造价)
- 报规时容易被卡的点(不同审批员的偏好)

结果: 生成的方案能直接用,而不是"参考"

案例2: 电商客服AI

失败版本:

训练数据: 标准客服话术手册
结果: 回答正确但用户不满意

成功版本:

Context包含:
- 用户问"什么时候发货"的真实诉求:
  * 如果是刚下单10分钟 → 其实是想确认有没有下单成功
  * 如果是下单3天 → 真的在催促
  * 如果是618活动期间 → 担心缺货

- 用户说"质量不好"的实际情况:
  * 收到就说 → 可能是价格后悔
  * 用了一周才说 → 真有问题
  * 对比其他店铺说 → 期望退差价

- 不同时间点的应对策略完全不同

结果: 用户感觉"被理解",满意度提升