2025 年值得构建的 10 个 AI 产品创意 --- 10 AI product ideas worth building in 2025 --知识铺

如果你的产品团队像大多数团队一样，正在努力寻找将人工智能（AI）融入产品中的最佳方法。

毕竟，使用 AI 技术的选择似乎无穷无尽：你可以构建从企业级 AI 搜索 （回答用户的问题）到代表用户执行各种操作的 AI 代理等一切。

为了帮助您识别、优先排序和实施最佳的 AI 产品创意，我们将带您了解多个行业中的多种选择。

提供一流的在线商店支持

想象一下，你经营着一家电子商务商店，并希望提高你提供的客户支持质量。

为了帮助您，您可以开发一个 AI 代理，它可以访问并使用您 ERP 系统中的交易数据来诊断和解决问题。

例如，如果客户想要修改订单，AI 代理可以查看订单是否已经发货。根据它发现的情况，它可以决定适当的解决方案（例如，允许客户修改现有订单）并为您的客服代表准备相应的消息，以便与受影响的客户沟通。

Ema，一位通用 AI 员工，提供帮助代表大规模管理客户问题的代理

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赋予产品经理有效分析产品问题和机会的能力

您可以提供一种产品智能解决方案，该方案可以监听客户对话，并按照预定义的节奏，使用大型语言模型（LLM）从这些对话中生成关键主题。然后，这些报告可以通过 Slack 或电子邮件发送，以便产品经理可以轻松找到并快速审阅它们。

为了帮助产品经理更好地理解哪些问题更重要，并据此进行优先排序，您还可以将它们与 CRM 集成，并将某些数据导入特定报告——例如受影响的账户及其总年度经常性收入。

Twine，一个产品智能平台，使用 LLM 根据客户通话总结产品问题，并使用集成的 CRM 数据填充与该问题相关的“客户影响”。

构建一个能够回答员工问题的 AI 企业搜索

假设您提供内部网络解决方案，并希望帮助用户快速回答他们的问题。

为了帮助实现这一点，您可以与他们的文件存储解决方案集成，并将文档输入到您使用的 LLM 中。

LLM 可以利用自然语言处理（NLP）来理解并回答用户通过其摄取的文件内容提出的问题。

LLM 甚至可以使用访问控制级别（ACLs）从用户可访问的文件中获取信息。如果用户想了解更多，响应可以链接到源文件。

Guru 的企业级 AI 搜索解决方案可以回答员工的问题，并链接到相关来源，帮助用户深入了解答案并信任它。

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提供 AI 驱动的销售推荐

想象一下，您的平台服务于销售团队，您希望帮助他们大规模地找到最佳线索。

为了帮助您做到这一点，您可以与客户的 CRM 系统集成，并同步他们机会的数据，以便更好地了解他们最近关闭的账户类型、与这些交易相关的年度经常性收入（ARR）、冠军联系人等等。

您使用的 LLM 可以利用这些洞察力，结合用户的输入（例如，“我想针对欧洲的企业 SaaS 公司的 CTO”）来持续识别和推荐最有可能以相对较高的 ARR 关闭的线索。

望远镜，一个销售自动化平台，利用客户的 CRM 数据推荐高度匹配的潜在客户

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为财务团队创建和修改财务模型

假设您提供了一种财务规划和分析（FP&A）解决方案，可以帮助财务团队分析和预测关键财务指标，如他们的运行率和人员成本。

为了帮助用户更快、更轻松地分析这些指标，您可以将其与他们的 ERP 解决方案集成，并从损益表等文档中同步财务数据。

然后，您可以将这些数据输入到您使用的 LLM 中，LLM 可以利用这些数据自动计算用户感兴趣的财务指标。此外，如果用户需要，LLM 还可以使用财务数据来填充可定制的模型（例如，Runway 预测）。

Causal 是一个财务规划平台，它提供了一个“AI 向导”，可以计算财务指标并创建财务模型。

使招聘团队能在几秒钟内识别数千名候选人

假设你提供招聘自动化解决方案，并希望帮助人才团队快速找到空缺职位的顶尖候选人。

为此，您可以与客户的 ATS 解决方案集成，并在您平台实例中展示客户的开放职位。

一旦他们点击一个角色，集成 ATS 中的职位描述就会被检索并传输到您使用的 LLM，触发 LLM 根据职位描述启动候选人搜索（LLM 将接着在几秒钟内生成数千名候选人）。

Juicebox，一个 AI 招聘平台，让用户通过他们支持的 ATS 集成，只需点击按钮即可识别目标候选人

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实时解答财务团队的问题

您可以为会计公司提供一款 AI 助手，通过集成他们的 ERP 系统，代表用户执行多项任务。

例如，AI 助手可以根据需要将交易添加到客户的 ERP 系统中；运行报告以验证某些数据的准确性；通过纯文本分析财务数据并提出关键结论，等等。

帮助临床医生避免在患者病历上记录笔记

想象一下，你提供了一个支持临床医生对患者进行记录的医疗保健平台。

为了帮助临床医生节省时间，您可以提供基于 AI 的速记员，它能够听取与患者的对话，并根据对话自动填写临床医生使用的任何格式的医疗记录。然后，临床医生可以在您的产品中审阅这些记录，一旦他们批准，这些记录就会自动粘贴到电子健康记录中。

Freed 提供一款 AI 速记员，帮助临床医生节省大量时间

赋予 AI 代理权力，代表客户团队完成任务

想象一下，你提供了一个支持面向客户的用户，如客户经理和客户支持代表的平台。为了进一步帮助这些用户，你可以添加具有代理 AI 功能，能够参考用户输入和集成数据来检索信息和执行相关操作。

例如，销售经理可能想要创建一个定制的销售仪表板，以便更好地了解他们的团队表现以及他们如何跟踪销售目标。

为了帮助销售经理做到这一点，你可以与他们的 CRM 系统集成，并获取与他们机会、客户、代表等相关联的数据。然后，AI 代理可以使用集成的 CRM 数据和销售经理的输入来填充他们想要的仪表板，并且代理可以持续更新它。

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让管理人员有效支持团队

最后，假设你提供的是一个绩效管理平台，并希望帮助管理人员确定他们的直接下属需要努力工作和改进的顶级领域。

为了解决这个问题，你可以与客户的 HRIS 解决方案集成，将绩效评估数据输入到 Slack 中的 AI 驱动的聊天机器人，并让管理人员请求聊天机器人根据最新的评估为特定个人制定发展计划。

PeopleLogic，一个绩效和认可平台，提供 Nova，一支 AI 工作者团队，以帮助员工更轻松地管理团队。

如何构建差异化的 AI 产品

为了帮助您构建持久且具有影响力的 AI 解决方案，以下事项值得您牢记。

分析产品使用行为以识别最佳的 AI 机会

考虑到 AI 的所有可能性，许多公司试图构建尽可能多的 AI 功能和产品。

现实是，您的用户和潜在用户只会从您产品中的少数几个 AI 用例中受益。如果您倾向于尽可能多地构建，您可能无法足够快且有效地解决这些用例。

为了帮助您确定您产品中最重要的人工智能功能，您可以依靠数据驱动的策略：分析产品使用行为，寻找用户陷入困境或远离您产品的模式。

例如，如果客户对您的产品采用缓慢，您可能希望优先考虑帮助客户快速实现价值的人工智能功能。

让您的功能在客户工作的场所可用

正如我们许多示例所展示的，AI 产品可在 Slack 等工具以及特定功能的应用程序（例如，Zendesk 客户支持）中使用。

这使得采用您的 AI 产品的过程相对无缝，这有助于推动采用，进而改善客户体验。

考虑到这一点，在构建解决方案之前，值得研究您的用户通常工作的平台以及他们希望您的 AI 产品与之兼容的平台。

外包您的客户界面集成

您的 AI 产品可能需要干净、最新和准确的用户数据。此外，它可能还需要来自多种类型解决方案的数据——无论是文件存储平台、CRM、ATS、票务工具还是 ERP 解决方案。

构建这些客户界面集成的过程——更不用说维护它们——可能需要您的开发者数百小时的时间，这阻止了他们专注于他们需要完成的核心理解 AI 开发任务，以帮助您将尖端解决方案推向市场。

您的团队可以转而寻求统一的 API 解决方案 ，这允许您构建一个单一的、聚合的 API，将数百个集成添加到您的产品中。

开发者只需构建一次统一 API，即可访问他们产品所需的上百个集成

此外，使用领先的统一 API 解决方案 Merge，您的工程师无需维护这些集成，您的客户团队可以访问他们需要的工具来管理每个集成。综合来看，您的客户界面集成将经历很少的停机时间——这使您使用的 LLM 能够随着时间的推移收集所有所需数据。

将数百个集成添加到您的 AI 产品中

通过安排与我们的集成专家进行演示，了解 Merge 如何帮助像 Ema、Telescope 和 Guru 这样的公司构建前沿的 AI 产品。

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