App AI化遭遇用户抵触：从“AI疲劳”看产品与技术的磨合阵痛

事件概述

随着大模型技术普及，各类App纷纷内嵌AI助手、AI搜索或AI导购功能。尽管数据表明用户与内嵌AI的互动频率显著上升，但大量AI功能体验欠佳，导致用户产生强烈的抵触情绪，这种现象被称为“AI疲劳”。与此同时，互联网企业出于对市场份额流失的担忧和对新增长点的期待，不得不加速AI布局，形成了“用户反感”与“企业刚需”并存的矛盾局面。

核心信息

1. 数据趋势：内嵌AI成为主流交互方式

• 使用增速领先：根据QuestMobile数据，2025年全年，内嵌AI应用插件的月人均使用频次同比增速是独立AI App的2.8倍，月人均使用时长的同比增速更是达到3.3倍。
• 覆盖场景广泛：从微信、淘宝等超级App到音乐软件（QQ音乐、网易云）、电商平台（淘宝、京东、贝壳），甚至瑞幸、盒马等消费类小程序，均接入了AI能力。海外市场也将此现象称为“AI washing”（洗AI）。

2. 用户痛点：价值缺失与自主权丧失

• 体验干扰：AI总结遮挡关键链接、AI客服增加寻找人工服务的难度、部分功能增加学习成本，导致用户体验下降。
• 缺乏拒绝权：用户反感的核心在于失去了关闭或忽略AI功能的自主权。许多用户表示，如果AI不能提供超越原有使用方式的独特价值，反而会增加负担，他们会选择卸载重装旧版本或刻意忽略。

3. 企业动机：焦虑驱动与低成本试错

• 掉队恐惧：业务负责人普遍存在“不加入AI就会损失用户黏性和商业机会”的焦虑。当竞品（如Notion推出AI写作后，Google Docs、Microsoft Word跟进）都在迭代时，企业面临巨大的竞争压力。
• 路径拓宽：AI被视为替代传统全局搜索、提供更高层级用户路径的手段，有助于通过聊天式交互挖掘潜在需求。
• 门槛降低：调用API的成本大幅下降（同等能力模型价格降至原来的1/3以下），使得企业无需自研大模型即可快速集成AI，试错成本极低。

4. 现状与挑战：磨合期的探索策略

• 效果分化：打通全公司数据能力的AI（如电商导购）表现较好；而外挂式、无中生有的AI功能（如游戏实时攻略、音乐整理）常出现水土不服，引发负面反馈。
• 应对策略：企业正在通过小范围灰度测试、先推独立App（如美团“小美”）、或将入口隐藏至角落等方式，平衡创新与用户体验。
• 反思机制：部分团队在接入AI前会评估三个问题：用户真的需要吗？加上后能赢吗？这笔账算得过来吗？

值得关注

• 长期演进：现阶段AI能力尚未完全成熟，但企业必须保留入口以应对未来大模型与业务数据的深度融合。长期来看，AI可能不再局限于单个App内部，而是演变为一个全局入口，直接跨App调用服务完成任务。
• 必然阶段：当前的“鸡肋”感和用户抵触是AI应用早期发展的必经之路，关键在于如何在保持必要性的同时，逐步优化交互逻辑和价值交付。