直接回答
先给出可以用于决策的结论
两条路线的差别主要在产品边界，而不是是否调用大模型。存量系统升级会保留ERP、CRM、OA或行业软件作为主系统，让AI通过接口读取上下文、生成建议或执行受控动作；AI原生产品则把模型交互、工具调用、反馈数据和质量运营作为产品主链路。对于内部提效，渐进集成通常更稳妥；对于面向市场的新型助手、工作台或SaaS，可以先建设AI原生MVP，但仍要保留确定性规则和人工兜底。
判断前需要确认哪些条件
同一个问题在不同企业、数据和项目阶段下可能有不同答案。建议先核对以下条件，再把网上的通用结论代入自己的项目。
现有系统是否稳定且承载关键主数据AI能力是辅助功能还是产品核心卖点用户是否愿意改变原有工作入口和操作习惯企业是否具备持续评测、运营和模型成本治理能力
建议按什么顺序推进
01
先明确目标与边界
列出用户当前完成任务的完整路径。
02
验证关键依赖
判断AI应嵌入原入口还是形成独立产品。
03
形成可评审成果
用同一批真实任务比较两种交互与集成成本。
04
用真实结果决定下一步
先上线最小闭环，再依据采用率和业务结果扩展。
放到实际业务中如何理解
示例用于说明判断方法
销售团队已有CRM时，可在客户页面增加沟通摘要、跟进建议和邮件初稿，不必重建CRM。若公司要对外销售一套行业智能报价产品，则应围绕资料上传、规则匹配、报价生成、人工审批和客户交付设计独立AI原生应用。 示例不代表特定客户业绩，实际结论需要结合企业自己的业务量、样本、系统和责任边界验证。
最容易踩的坑
为追求新概念重复建设已有成熟的账号和业务模块
只做聊天界面，却没有进入用户真实任务
忽略模型效果会变化，需要长期评测和产品运营
最终应该怎样验收或确认
路线判断应输出产品边界、用户路径、数据主责、接口清单、模型任务、人工节点和阶段预算。上线后用任务完成率、使用率、人工修改率、处理周期和单位任务成本验证，而不是只统计调用次数。
准备与供应商或内部团队沟通时，建议带上当前流程、代表性样本、现有系统、计划时间和预算等级。先把未知项明确标注，再决定采用诊断、PoC、固定范围项目或持续研发，通常比直接索要一个缺少边界的价格和工期更可靠。