作者:企腾信息科技时间：
上周又有个老客户找我喝酒，三杯下肚就开始倒苦水：花了20万找外包做的AI社交APP，上线三个月日活还不到500。我拿过来一看，好家伙，算法用的还是三年前的推荐模型。这年头，ai开发app的水可比你想象的深得多。
别被技术名词忽悠了
现在市面上打着AI旗号的工作室，十个有八个在玩文字游戏。见过最离谱的，把简单的关键词匹配包装成"深度学习智能对话系统"。真正靠谱的ai开发app团队，开口问的第一个问题应该是："你要解决的具体业务场景是什么？"
去年我们接了个母婴电商的活，客户张口就要"像淘宝那样智能推荐"。聊了半小时才发现，他们真正需要的是根据哺乳期自动调整商品排序。最后用轻量级算法+用户标签体系，开发成本直接砍掉60%。
这三个坑千万别踩
第一是盲目追求大模型。有个做教育APP的客户，非要用GPT-4做题目批改，结果服务器月租比营收还高。后来改用定制化小模型+规则引擎，准确率照样做到92%。
第二是忽视数据准备。见过最惨的案例，某健身APP花大价钱做了动作识别，结果训练集全是欧美人的运动视频，亚洲用户识别率直接扑街。
第三就是低估运营成本。AI不是一次性买卖，上周刚帮个客户抢救他的智能客服——因为半年没更新语料库，现在用户问"怎么退款"它还在回答"欢迎光临"。
老板们的血泪经验
做这行15年，我总结出个"三三制"：预算的三分之一留给算法，三分之一给数据清洗，剩下三分之一必须留给迭代优化。去年有个做餐饮系统的客户就是不信邪，结果上线后发现中午订单预测永远不准——原来算法没考虑写字楼午休时间。
最近在做的知识付费项目更有意思。刚开始客户坚持要做成"学术搜索引擎"，调研后发现用户80%的搜索词都是"怎么快速通过XX考试"。现在这个APP的推荐算法，专门有个"应试技巧"权重模块。
说到底，ai开发app不是比谁的技术炫，而是看谁能用最低成本解决实际问题。下次有人跟你吹嘘用了多牛的框架，不妨直接问他："这个功能用户愿意多花三秒钟等待吗？"
