Ce construiesc de fapt când un client spune „Adăugați AI la produs”

„Adăugați AI la produs” este scurtarea pe care o primesc cel mai des acum și nu este aproape niciodată o caracteristică. Dedesubt se află, de obicei, una dintre cele patru locuri de muncă diferite: o casetă de chat sau de căutare care transmite un răspuns în loc să arate un filator, un pas de proiectare la cod care creează o componentă din Figma în loc de de la zero, un instrument intern care citește ceva dezordonat (o captură de ecran, un PDF, o foaie de calcul) în loc să forțeze pe cineva să introducă textul sau o caracteristică multimodală în care este introdusă din nou textul. toate. Numirea căruia este de fapt decide întreaga construcție.

Aș prefera să petrec primul apel sortând brief-ul în aceste patru decât să încep cu o foaie de calcul de comparare a modelelor. Modelul este rareori partea grea. Instalațiile din jurul acestuia - starea în timp ce token-urile circulă, un fișier Figma pe care un agent îl poate analiza de fapt, o coadă pentru capturile de ecran pe care trebuie să le proceseze un bot intern - este locul în care trec săptămânile.

1. Interfața de utilizare în flux cu Vercel AI SDK

O casetă de chat care răspunde dintr-o dată, după o așteptare de cinci secunde, se simte ruptă chiar și atunci când modelul este rapid - oamenii citesc prima propoziție în timp ce încă tastează, nu după. Cârligele useChat și useCompletion ale lui Vercel AI SDK se ocupă de fluxul de simboluri, dar partea pe care clienții o judecă de fapt este ceea ce se întâmplă în jurul lui: un buton de oprire care anulează cu adevărat solicitarea, o regenerare care nu dublează ultimul mesaj și o interfață de utilizare care nu sare când un bloc de cod sau un tabel se difuzează în mijlocul propoziției.

Modul de eșec pe care îl văd cel mai mult în versiunile existente nu este fluxul în sine - este starea. O componentă React care redă din nou întreaga listă de mesaje pe fiecare token, un flag de încărcare care nu se resetează niciodată după o solicitare anulată, o intrare care rămâne dezactivată după o eroare. Nimic din toate acestea nu apare într-o demonstrație cu un mesaj despre calea fericită; toate acestea apar după al zecelea mesaj al zilei al unui utilizator.

2. Figma-to-Code prin MCP, și unde umanul încă trebuie să se uite

Un server MCP care expune un fișier Figma permite Cursor sau Claude să citească aspectul real - nume de cadre, simboluri de spațiere, variante de componente - în loc să ghicească dintr-o captură de ecran. Aceasta aduce rapid o primă schiță a unei componente într-o stare rezonabilă: structură corectă, spațiere aproximativă corectă, nume reale de clasă în loc de substituenți.

Nu primește puncte de întrerupere receptive, accesibilitate sau stările pe care un designer nu le-a desenat niciodată - hover, dezactivat, gol, încărcare - chiar fără ca o persoană să verifice. Tratez ieșirea MCP ca pe o primă versiune rapidă, nu ca pe un PR pregătit pentru fuzionare: timpul pe care îl economisește este în introducerea textului, nu în recenzie.

3. Instrumente interne bazate pe inteligență artificială și unde multimodalul dă roade

Funcția AI cu cel mai bun ROI pe care îl construiesc este rareori orientată către clienți. Un instrument intern care citește factura PDF a unui furnizor și completează câmpurile pe care un contabil obișnuia să scrie din nou, sau unul care analizează o captură de ecran a unui raport de eroare și redactează biletul - mize mai mici decât un chatbot public, volum mai mare decât se așteaptă majoritatea oamenilor și pe nimeni nu-i deranjează pentru că își economisește timpul.

De asemenea, AI multimodal - un model care citește o imagine sau un PDF în loc de doar text - își câștigă costul. Adăugarea unei imagini de intrare la o funcție orientată către client „pentru că este posibil” nu merită de obicei suprafața de defecțiune adăugată. Adăugarea acestuia într-un formular pe care un angajat îl completează de patruzeci de ori pe zi, înlocuind un document pe care altfel l-ar reintroduce, se plătește singur în prima lună.

Concluzie: numiți caracteristica înainte de a numi modelul

„Adăugați AI la produs” se transformă într-un plan doar odată ce este unul dintre acestea: un chat care se difuzează corect, un pas de proiectare care redactează în loc să înlocuiască un dezvoltator, un instrument intern care automatizează o anumită sarcină de rescriere sau o intrare multimodală reală. Le construiesc pe toate patru, conectate cu Vercel AI SDK, MCP și orice model se potrivește locului de muncă, mai degrabă decât oricare dintre cele mai puternice în acea lună. Scrieți prin formular cu ceea ce AI ar trebui să citească sau să spună de fapt și vă voi spune care dintre aceste patru este.