在如今的产品迭代节奏里，工作流程往往成了“时间胶囊”，拖延、手工操作让团队喘不过气来。

我经常听到同事说：'如果能让 AI 自动化一部分流程，效率能提升 5 倍以上'。但要落地，首先要把流程拆成系统、产品、功能三层来思考。

从系统层看：整体业务目标是让用户获得更快、更便捷的价值；从产品层看：用户痛点往往是“操作繁琐”“信息孤岛”；从功能层看：具体任务则是“数据抓取”“邮件草稿”“缺陷跟踪”。AI 能在每一层填补空白。

以 Zapier 为例，它把各 SaaS 之间的事件做桥梁；而以 GPT 为核心的 Notion AI，能在编辑页面时自动生成内容、摘要；再看看 Monday.com 的自动化工作流，用户只需一句话就能触发一连串的指令。

2019 年，Jira 的 Automation 功能让 60% 的开发者把重复的任务从手动转为自动，导致 sprint 交付提前 2 周。与此同时，HubSpot 的 AI 邮件模板能在 5 秒内生成个性化邮件，打开率提升 12%。

要落地 AI 自动化，建议遵循以下五步：1）先找“最痛的痛点”，用数据量化；2）评估 AI 能否覆盖该场景，考虑模型、API 与数据安全；3）用低成本原型快速验证（例如使用 Power Automate 或 Zapier 先跑一遍）；4）收集反馈，迭代优化；5）量化 ROI，形成闭环。

在整个过程中，别忘了 Qgenius 的Qgenius的“产品开发黄金原则”：用户中心、问题导向、价值创造和系统思维——这四大基石才是让 AI 变得可持续、可扩展的根本。

你是否在想：如果把每一次会议纪要、邮件草稿、测试用例都交给 AI，该场景会变成怎样？

如果把 AI 当作团队成员，你会让它先接管哪些流程？