工作坊的产出应是可拒绝的方案切片，而不是「我们也要接入 GPT」的共识
品牌与产品团队决定「上 AI」时，最常见的启动方式是演示会：看几个竞品聊天窗，然后指定一个入口「先做机器人」。三个月后成本、幻觉与工单量一起上升。AI 产品探索工作坊怎么开，核心是把大模型从技术选择还原为产品决策：哪个用户任务值得自动化或辅助、失败成本谁承担、数据是否可触达、如何评测「够好」、第一期明确不做什么。可上线把 AI 探索嵌在 Discover 阶段：用工作坊逼出任务、红线、评测集与切片；设计阶段做助手/工作流交互，而不是先画吉祥物；开发阶段接模型、工具与观测；上线以评测门禁而非演示流畅度为准。下文给出可复制议程、必备产出与常见陷阱，适用于客户支持辅助、内部知识、生成式编辑与行业工作流，而不是又一次无边界的「智能客服」口号。
会前强制证据：工单、对话、文档与「人工怎么做」
没有证据的 AI 工作坊会退化成科幻头脑风暴。会前 72 小时收集：高频工单或销售问答 30–50 条、现有知识库目录、权限与敏感字段说明、竞品仅作风险参考而非功能清单。业务方准备「今天人工完整步骤」；技术方准备数据驻留与供应商约束。缺证据就改期，或把会降级为问题收集、不冻结范围。
任务地图：辅助、起草、检索、执行——四级风险
把候选能力标到四级：① 辅助理解（摘要、解释）；② 起草（需人发布）；③ 检索增强（带引用）；④ 执行（改数据、下单、发消息）。级别越高，评测与权限越重。工作坊只允许 1 个「执行级」进入讨论深挖，其余降级或删除。明确用户是内部员工还是外部客户——面向客户的失败成本默认更高，护栏与升级路径必须进首期。
价值假设与反证：什么数字会让我们停做
每条入选任务写：基线耗时/转化、预期提升、测量方式、反证条件（例如「人工修改率 >40% 则不做自动发送」）。禁止只有「提升体验」而无代理指标。成本假设单列：预估 token/调用量级、峰值、是否允许降级到非 AI 路径。ROI 讲不清的任务进停车场，不进 MVP。
数据与权限白板：能用什么，绝不能进提示
画出系统边界：只读知识、工单字段、PII、支付与健康等红线。决定：脱敏规则、租户隔离、日志保留、第三方模型是否允许。内部知识库项目（类 RAG）要标清文档主人与更新频率——过期文档比「没有 AI」更危险。工作坊结束时产出「允许/禁止数据表」，供法务与安全会签。
评测集责任人：没有金标就没有上线日
当场指定评测集 Owner（通常业务+质检）。最小集：50–100 条真实问题、期望要点或引用、失败样例（越权、胡编、竞品贬损）。定义严重级别与阻断上线的失败类型。明确回归频率（每次提示/模型变更）。可上线拒绝「上线后用户会教它」作为唯一质量策略——那是把客户当免费测试员。
体验原则：引用、拒绝、转人工、可撤销
设计议题在工作坊就要定原则：回答是否必须带来源；何时明确说「不知道」；如何一键转人工且带上下文；用户如何撤销误操作。空状态与加载态、流式输出中的可中止，写入原则而非留给开发临时发挥。品牌语气有边界：幽默不能压过安全拒绝。
MVP 切片与非目标：示范≠产品
第一期只服务 1 个角色、1 条主路径、1 个成功指标。明确非目标：全站入口、全自动执行、多模型路由炫技、无评测的「创意模式」。时间盒（如 6–8 周）与门禁：评测通过率、延迟、成本上限。示范日可以秀更多，但范围文件只认切片。织造/制造类客户的内部助手（如知识检索）与对外营销站能力要分开立项，避免一套提示词打天下。
议程时间盒与可上线产出模板
推荐一天版：上午证据朗读与任务分级、价值/反证；下午数据权限、评测与体验原则、MVP 与非目标签字。半天版只做任务分级+非目标，评测另开专题。产出物清单：任务地图、允许/禁止数据表、评测 Owner 与最小集计划、MVP 切片、开放问题编号表。需要主持时，把业务一页纸与样例工单发到 hi@keshangxian.com；我们按探索→设计→开发→上线把 AI 从口号收成可门禁的产品增量。
可执行清单
- 1会前已备 30+ 真实工单/问答与知识资产清单
- 2候选能力已标辅助/起草/检索/执行四级并限制执行级数量
- 3每条 MVP 任务有基线、测量与反证条件
- 4允许/禁止数据表与评测集 Owner 已指定
- 5MVP 切片、非目标与上线门禁（评测/成本/延迟）已书面确认
核心要点
- AI 产品探索工作坊怎么开：先任务与失败成本，后模型与供应商。
- 没有评测集 Owner 就没有可信上线日。
- MVP 只服务一个角色与一条路径；示范范围不得写进合同。
常见问题
- 工作坊一定要工程师参加吗？
- 必须有能否决不可行集成的人在场，否则产出只是愿望清单。若工程师半天，把数据权限与可行性段集中排期。
- 已经买了模型订阅，还需要探索工作坊吗？
- 更需要。订阅解决的是调用权，不解决任务、数据、评测与体验红线。工作坊防止把预算烧在错误入口上。
- 可上线的 AI 探索与通用项目探索有何不同？
- 在通用范围工具上增加任务风险分级、数据允许表、评测门禁与成本假设，并默认讨论护栏与转人工。联系 hi@keshangxian.com。