一个号称要做自动化的产品，第一批结果却由人来整理，听起来是不是有点绕？
如果客户知道服务里有人参与，这种早期做法可以很合理。因为产品最先需要搞明白的，往往是结果到底怎样才算有用。程序该接管哪一步，要等具体工作露出面目，才容易判断。
创业讨论里把这种方式叫“礼宾式最小可行产品”。名字很长，意思很简单：先提供一段范围有限、人工参与较多的服务，看看客户是否需要这个结果。它不要求一开始就把完整软件开发出来。
Paul Graham在《做那些无法规模化的事》中，也谈到早期人工完成工作、再逐步自动化的思路。资料来源
设想有人要为小店提供每周损耗报告。第一轮先接收几家店的表格，人工整理，再用现成工具做出报告。过程中才发现，有的店把赠品记作损耗，有的店只记录报废，同一个字段背后是不同的业务习惯。
如果一开始就写好了自动合并程序，这种差异也不会消失。程序只会更快地把不同含义的数字加到一起。人工交付的价值，就在于这些原先没看见的问题提前出现了。
不过，人工服务受欢迎，也有解释边界。客户可能喜欢报告，也可能喜欢随时有人帮他理解，甚至依赖那个人替他追问其他门店。软件上线后若把这些帮助全部撤掉，客户收到的其实已经是另一种服务。
因此，从人工阶段学到的内容，不只是哪些步骤重复，还包括客户究竟在为什么付钱。
我觉得，AI自动化很容易让人对“能否代替人”产生兴趣，但实际项目里，“人原来在做什么”常常需要先被讲清楚。复制文件是一项工作，发现口径不一致是另一项；生成一段文字和决定这段文字能不能对外发，也不相同。
当然，人工参与也会占用成本，不能因为早期方便就忽略。透明地说明服务方式，是理解交易的基本前提；把人工包装成已经成熟的全自动能力，会让客户判断失真。
一个系统后来能自动做得稳，可能正因为早期有人认真弄明白了那几个细节。店里为什么少了这件货，先于报表用什么颜色显示。