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(淺談企業(yè))內(nèi)部B端產(chǎn)品:落地AI的實(shí)!踐

企業(yè)內(nèi)部B端產(chǎn)品如何有效落地AI?作者結(jié)合實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn),詳細(xì)剖析了其中的難題,并分享了一套實(shí)用的方法論,助力團(tuán)隊(duì)在AI落地過(guò)程中實(shí)現(xiàn)認(rèn)知對(duì)齊與業(yè)務(wù)價(jià)值最大化。

正文開(kāi)始前,這里先疊個(gè)甲。

1.小弟只是拋出自己在實(shí)踐過(guò)程中的一些方法論總結(jié),并不會(huì)涉及到具體的技術(shù)實(shí)現(xiàn)、AI方向問(wèn)題,這些不在這篇文章的討論范疇內(nèi)。

2.小弟的觀點(diǎn)可能是錯(cuò)的,因?yàn)槲抑皇菑奈业囊暯菕伋鲆恍┪铱偨Y(jié)的方法論,這不一定適用于其他場(chǎng)景,歡迎各位大大理性討論。

在內(nèi)部B端場(chǎng)景落地AI的各種難題

想必做內(nèi)部B端產(chǎn)品的各位,在最近兩年AI爆發(fā)后,都遇到了一個(gè)問(wèn)題“怎么把AI給整合到我們的業(yè)務(wù)上來(lái)?”

大家都期望利用“強(qiáng)大”的AI來(lái)實(shí)現(xiàn)“增長(zhǎng)、盈利、降本、增效”這幾個(gè)目的,但是實(shí)際操作起來(lái),或許就犯難了。

這里會(huì)遇到的問(wèn)題,我分成了兩類:

1.人的問(wèn)題

這是指在AI落地的過(guò)程中,與我們相關(guān)聯(lián)的各利益方會(huì)拋給我們各種各樣的問(wèn)題,這些問(wèn)題會(huì)阻礙我們的業(yè)務(wù)推進(jìn)??梢苑譃閳F(tuán)隊(duì)自身、業(yè)務(wù)方、公司高層方面的問(wèn)題。

首先,團(tuán)隊(duì)自身層面可能出現(xiàn)“定位”、“路徑”等的問(wèn)題。

比如,大家常常會(huì)感到困惑,不知道AI到底能幫我們做什么?具體應(yīng)該怎么做?能做成什么樣?

想不清楚這些問(wèn)題,我們對(duì)待AI落地,無(wú)從下手。

其次,來(lái)自業(yè)務(wù)方會(huì)存在“AI方向”、“資源調(diào)配”、“認(rèn)知對(duì)齊”等的問(wèn)題。

比如,AI這個(gè)領(lǐng)域方向太多了,技術(shù)路線也很多元。有時(shí)候,團(tuán)隊(duì)會(huì)有點(diǎn)迷茫,不知道該往哪個(gè)方向發(fā)力,不知道哪個(gè)方向才是最適合我們業(yè)務(wù)、最能出效果的。

又比如,業(yè)務(wù)會(huì)出于各種原因不配合我們,像是“覺(jué)得AI會(huì)取代我們,不積極支持”、“想法天馬行空,可能他們經(jīng)常被各種“行業(yè)顛覆的”短視頻洗腦。一開(kāi)口就是訓(xùn)練個(gè)行業(yè)大模型,明天就業(yè)務(wù)全鏈路升級(jí)”。

想不清楚這些問(wèn)題,執(zhí)行起來(lái)困難重重,還容易走錯(cuò)路。

最后,也會(huì)感受到來(lái)自“管理者”的“認(rèn)知對(duì)齊”等問(wèn)題。

有些管理者對(duì)AI的期望值可能定得過(guò)高了,天天想著用AI去替代某個(gè)團(tuán)隊(duì)、干掉某個(gè)流程,追求顛覆性的效果。這也有可能是很多自媒體天天鼓吹行業(yè)顛覆有關(guān),很多高層是充滿焦慮的。

他們可能不能很清晰地認(rèn)識(shí)到AI當(dāng)前能力的邊界在哪里,對(duì)團(tuán)隊(duì)的實(shí)際能力和項(xiàng)目落地的復(fù)雜性,認(rèn)知也可能存在偏差。

這一塊如果沒(méi)有處理好,我們可能無(wú)法獲得資源支持項(xiàng)目。甚至可能被懷疑我們能力問(wèn)題,導(dǎo)致職場(chǎng)生涯受到影響,甚至工位不保。導(dǎo)致“AI真正落地到業(yè)務(wù)”這個(gè)愿景,就無(wú)從談起了。

2.事的問(wèn)題

對(duì)齊人的認(rèn)知之后,就是怎做事的問(wèn)題。在這個(gè)過(guò)程中,可能遇到以下方面的問(wèn)題:

AI落地的步驟應(yīng)該是怎么樣的?先做系統(tǒng),還是先想辦法讓業(yè)務(wù)用起來(lái)?

設(shè)計(jì)系統(tǒng)框架的時(shí)候,要怎么設(shè)計(jì),才能和已有的業(yè)務(wù)系統(tǒng)結(jié)合起來(lái),而不造成成本的浪費(fèi)。

諸如此類的問(wèn)題,都對(duì)應(yīng)著AI落地的“方法論”,缺乏方法論的指引,可能使得AI的落地困難重重,導(dǎo)致項(xiàng)目由于實(shí)現(xiàn)成本、人力資源、價(jià)值呈現(xiàn)等諸多原因而流產(chǎn)。

前期工作,認(rèn)知對(duì)齊!

下面,就來(lái)講講我對(duì)于這兩類問(wèn)題的解決思路。

首先先講講“人的問(wèn)題”,人的問(wèn)題其實(shí)都是“認(rèn)知”層面的問(wèn)題。為了解決這些層面的問(wèn)題,需要分別進(jìn)行自我、業(yè)務(wù)、向上等3個(gè)方向的認(rèn)知對(duì)齊,也對(duì)應(yīng)著來(lái)自3個(gè)方向的問(wèn)題。[自我認(rèn)知]明確自身團(tuán)隊(duì)的定位和邊界

首先是自我認(rèn)知,這里第一步是要“明確自身團(tuán)隊(duì)的定位和邊界”。

我們要先明白,我們當(dāng)前團(tuán)隊(duì)在AI應(yīng)用層面的定位是怎么樣的?我大致分為4個(gè)類型的團(tuán)隊(duì)及其能做到的AI探索程度:

第一類是無(wú)相關(guān)開(kāi)發(fā)能力的團(tuán)隊(duì)。是指我們沒(méi)有相關(guān)的技術(shù)人力資源來(lái)構(gòu)建AI相關(guān)的功能。這種情況下,只能聚焦部署成熟開(kāi)源項(xiàng)目、工具,或者是購(gòu)買第三方的成熟AI服務(wù)。比如在圖片生成場(chǎng)景直接使用MJ、SD,在視頻生成場(chǎng)景使用可靈、即夢(mèng)。

第二類是有基礎(chǔ)開(kāi)發(fā)能力的團(tuán)隊(duì)。是指能夠配置僅用于開(kāi)發(fā)系統(tǒng)的技術(shù)人力資源,但并無(wú)AI相關(guān)的技術(shù)人才。在這種情況下,只能進(jìn)行AI能力相關(guān)的API與業(yè)務(wù)系統(tǒng)整合,或者單獨(dú)開(kāi)發(fā)面向內(nèi)部的AI系統(tǒng)。此外,還可以進(jìn)行RAG技術(shù)應(yīng)用,進(jìn)行簡(jiǎn)單的大模型調(diào)教,用來(lái)滿足企業(yè)定制化的訴求。

第三類是有小模型開(kāi)發(fā)、微調(diào)能力的團(tuán)隊(duì)。是指團(tuán)隊(duì)中有基礎(chǔ)的AI技術(shù)人才。在這種情況下,可以嘗試特定場(chǎng)景的模型微調(diào)、定制化小模型開(kāi)發(fā),用來(lái)滿足特定場(chǎng)景下的業(yè)務(wù)訴求。

第四類是有大模型自研能力的團(tuán)隊(duì)。有這種能力的團(tuán)隊(duì),基本上已經(jīng)是大廠級(jí)別了,可以進(jìn)行更深層次的創(chuàng)新應(yīng)用的探索。

第一類和第二類重點(diǎn)在于“整合”,即“通過(guò)研究市面上對(duì)業(yè)務(wù)有用的AI能力”,結(jié)合業(yè)務(wù)流程整合到業(yè)務(wù)上來(lái),提供”業(yè)務(wù)+AI“的提效效果。而第三類和第四類重點(diǎn)在于“創(chuàng)新探索”,需要結(jié)合業(yè)務(wù)訴求和AI能力進(jìn)行模型開(kāi)發(fā),相對(duì)來(lái)說(shuō)“存在投產(chǎn)比不可預(yù)估”的風(fēng)險(xiǎn),但是如果成了,收益也是十分顯著的。

我們可以對(duì)標(biāo)目前自身團(tuán)隊(duì)的配置,明確下我們屬于那一類,也了解下目前我們能基于AI做到什么樣的程度。

這里的關(guān)鍵是清晰認(rèn)知團(tuán)隊(duì)當(dāng)下真實(shí)能力水平,不盲目追求高大上。

[自我認(rèn)知]AI落地B端的多個(gè)階段

基于我們對(duì)自身團(tuán)隊(duì)定位和邊界的認(rèn)知,我們也可大致了解下AI落地B端的多個(gè)階段,從而認(rèn)知到我們可以做到什么程度。

階段一,是單點(diǎn)接入賦能

指將AI作為獨(dú)立工具解決特定、孤立的業(yè)務(wù)痛點(diǎn)。比如業(yè)務(wù)需要生成一張圖片,生成一個(gè)視頻,我們就接入相關(guān)AI生產(chǎn)能力,從而實(shí)現(xiàn)單點(diǎn)的賦能。此外,像是智能文檔提取、基礎(chǔ)問(wèn)答機(jī)器人、會(huì)議紀(jì)要自動(dòng)生成等,也算屬于單點(diǎn)能力賦能。

這一階段的特點(diǎn)是易上手、見(jiàn)效快、范圍窄。達(dá)到的成本較低,通過(guò)部署成熟開(kāi)源項(xiàng)目、工具,或者是購(gòu)買第三方的成熟AI服務(wù)就能滿足。是前文提到的“第一類無(wú)相關(guān)開(kāi)發(fā)能力的團(tuán)隊(duì)”可以有做到的階段。

階段二,是工作流整合賦能

AI能力不再孤立,而是嵌入到現(xiàn)有的核心業(yè)務(wù)流程或系統(tǒng)中,為整條鏈路提供自動(dòng)化或智能化解決方案。假設(shè)我們?cè)局谱髁艘粋€(gè)圖片生產(chǎn)能力,那這個(gè)系統(tǒng)就是關(guān)聯(lián)業(yè)務(wù)的靈感庫(kù)、素材庫(kù),自動(dòng)生產(chǎn)圖片素材,然后上傳到我們的投放系統(tǒng)上。從而實(shí)現(xiàn)了“需求——制作——使用”業(yè)務(wù)流程的閉環(huán)。

這一階段可以通過(guò)貼合業(yè)務(wù)流程,最大限度發(fā)揮AI的“提效”、“提質(zhì)”作用。這一階段需要“有基礎(chǔ)開(kāi)發(fā)能力的團(tuán)隊(duì)”的支持,從而進(jìn)行系統(tǒng)開(kāi)發(fā),或者利用企業(yè)的數(shù)據(jù)資產(chǎn)進(jìn)行RAG調(diào)教,從而用來(lái)滿足企業(yè)定制化的訴求。

階段三,是工作流智能調(diào)度階段

就好像最近爆火的Manus、Lovart這些工具,他們可以通過(guò)用戶輸入一句話的需求,由大模型理解用戶訴求,并規(guī)劃任務(wù)執(zhí)行順序,同時(shí)調(diào)度所需的AI工具,最后完成任務(wù)的執(zhí)行。

這都體現(xiàn)了現(xiàn)在的AI工具的一個(gè)趨勢(shì)。AI工具越來(lái)越多,面對(duì)復(fù)雜且繁多的工具,人會(huì)陷入選擇的困境。而且部分場(chǎng)景下,還會(huì)涉及到多個(gè)工具的組合使用,這無(wú)疑進(jìn)一步加大了選擇的成本。

所以現(xiàn)在的AI工具呈現(xiàn)的趨勢(shì),是一個(gè)“從人找AI”到“AI找人”的趨勢(shì)。通過(guò)AI理解用戶的“需求”,再智能匹配對(duì)應(yīng)的AI工具,并完成任務(wù)規(guī)劃和執(zhí)行。

目前這一階段大多數(shù)是通用解決方案,如果在內(nèi)部定制化的場(chǎng)景落地,需要有一定“小模型開(kāi)發(fā)、微調(diào)能力的團(tuán)隊(duì)”。

階段四,是數(shù)字員工階段

但這個(gè)階段屬于“對(duì)未來(lái)的展望”。意思是把員工的技能拆解一個(gè)個(gè)的AI工作流程,然后通過(guò)對(duì)業(yè)務(wù)環(huán)境進(jìn)行感知,然后執(zhí)行計(jì)劃,最終進(jìn)行滿足業(yè)務(wù)訴求的行動(dòng)。

但是目前這個(gè)只是一個(gè)展望,就不講太多了。

通過(guò)分開(kāi)這個(gè)四個(gè)階段,我們可以大致對(duì)應(yīng)上前面提到的4個(gè)類型的團(tuán)隊(duì),在當(dāng)前,階段1、2、3、4一定程度上對(duì)應(yīng)著團(tuán)隊(duì)類型1、2、3、4的上限。

但這也是當(dāng)前階段的對(duì)應(yīng)關(guān)系,后面隨著2、3、4階段能力的“SaaS”工具化,僅有第一類能力的團(tuán)隊(duì),也可以應(yīng)用上最新的AI技術(shù)?,F(xiàn)在工作流類工具越來(lái)越多,已經(jīng)有一定這樣的趨勢(shì)體現(xiàn)。

[自我認(rèn)知]對(duì)內(nèi)B端的壁壘

雖然當(dāng)前階段,大部分廠商都是通用場(chǎng)景方案,而不是滿足企業(yè)的定制化需求。因此,他們對(duì)于我們垂直某行業(yè)的B端企業(yè)來(lái)說(shuō),這些AI能力的提效程度有限的,這里存在著“最后一公里的問(wèn)題”。

在這個(gè)階段,我們可以結(jié)合通用方案的情況和我們的垂直行業(yè)需求,構(gòu)建相關(guān)的AI工具,提高AI在具體業(yè)務(wù)下的準(zhǔn)確度,給到業(yè)務(wù)定制化的解決方案,最高效地滿足業(yè)務(wù)訴求,從而輔助解決外部AI能力的“最后一公里”問(wèn)題。

但是隨著外部廠商的發(fā)展,隨著他們能力、場(chǎng)景、行業(yè)的深耕,有可能某一天有某家廠商會(huì)推出“能滿足我們業(yè)務(wù)需求”、“好用”、“便宜”的工具的,那這樣我們內(nèi)部B端產(chǎn)品團(tuán)隊(duì)的努力就白費(fèi)了。

所以說(shuō),我們?cè)谔剿鰽I方向的時(shí)候,也要考慮壁壘構(gòu)建的可行性。

個(gè)人覺(jué)得,判斷是否能形成壁壘可以有這幾個(gè)方面:

1.是否具有足夠的定制化優(yōu)勢(shì)?

第三方廠商(SaaS)是做多家公司需求的,做的是標(biāo)準(zhǔn)化產(chǎn)品,在特定場(chǎng)景上一定存在效率流失,相比起定制化工具,不夠好用。而且有些特殊的業(yè)務(wù)場(chǎng)景,第三方廠商并不一定能賦能。就算第三方廠商推出低代碼平臺(tái),短時(shí)間內(nèi)這里還是有巨大的入坑門檻。

因此我們要判斷,我們企業(yè)的流程是否有足夠多的定制化場(chǎng)景,能夠區(qū)別于第三方廠商提供的“賦能”,保證使用內(nèi)部的工具能夠有足夠高的效率提升。

同時(shí),我們要保證這里的定制化場(chǎng)景是否足夠多,是否會(huì)被第三方廠商在短時(shí)間內(nèi)覆蓋,以保證我們能夠區(qū)別于第三方廠商,不然老板是沒(méi)有理由為“內(nèi)部B端產(chǎn)品團(tuán)隊(duì)”買單的。

2.是否能夠積累行業(yè)最佳實(shí)踐?

第三方(SaaS)是行業(yè)平均水平的最佳實(shí)踐,內(nèi)部系統(tǒng)是企業(yè)的最佳實(shí)踐。如果我們內(nèi)部企業(yè)是能夠形成領(lǐng)先于行業(yè)的最佳實(shí)踐的,那么我們便不需要第三方廠商的賦能,而是可以自行探索,并進(jìn)行沉淀,從而實(shí)現(xiàn)自我內(nèi)部的賦能。

3.是否能避免數(shù)據(jù)風(fēng)險(xiǎn)和安全問(wèn)題?

這一點(diǎn)是頭部公司和處于競(jìng)爭(zhēng)激烈行業(yè)的公司的擔(dān)心點(diǎn)。采用內(nèi)部系統(tǒng)是能夠一定程度避免這些風(fēng)險(xiǎn)的。所以我們要判斷我們所處的行業(yè),是否能通過(guò)內(nèi)部系統(tǒng)避免這種風(fēng)險(xiǎn)。

如果不是頭部公司,或者競(jìng)爭(zhēng)并不激烈的行業(yè),這一塊的風(fēng)險(xiǎn)是相對(duì)較小的,那么我們便有可能不需要通過(guò)自研內(nèi)部系統(tǒng)來(lái)規(guī)避風(fēng)險(xiǎn)。

4.是否能夠提供更便宜的解決方案?

部分SaaS提供的定價(jià)往往很高,會(huì)打包販賣一些不需要的額外服務(wù),導(dǎo)致整體溢價(jià)。因此,如果內(nèi)部B端產(chǎn)品能結(jié)合業(yè)務(wù)的實(shí)際需求,提供剛好合適的功能,并且控制整體的開(kāi)發(fā)成本。那么我們相對(duì)SaaS來(lái)說(shuō),也是具有一定的優(yōu)勢(shì)的。

以上四點(diǎn),是我們推動(dòng)內(nèi)部AI落地的時(shí)候需要考慮,并逐漸做起來(lái)的事情。否則,某一天外部市場(chǎng)的顛覆,可能會(huì)使得我們的努力前功盡棄。

[業(yè)務(wù)認(rèn)知]掃描業(yè)務(wù)機(jī)會(huì)點(diǎn)

以上3點(diǎn)自我認(rèn)知輔助我們梳理了“我們能做什么的問(wèn)題”,接著我們就要去探索“我們要做什么”。就需要找到業(yè)務(wù)的方向,這時(shí)候需要先進(jìn)行業(yè)務(wù)認(rèn)知,掃描業(yè)務(wù)的機(jī)會(huì)點(diǎn)。

我的思路是這樣的:

首先,我們需要進(jìn)行領(lǐng)域劃分,盤點(diǎn)好大致的業(yè)務(wù)類型。就假設(shè)公司會(huì)涉及到設(shè)計(jì)、客服兩個(gè)領(lǐng)域。

然后我們針對(duì)這兩個(gè)領(lǐng)域拆解其中的業(yè)務(wù)流程,梳理其中的核心環(huán)節(jié),比如:

設(shè)計(jì)的核心流程是“尋找靈感”、“制作草稿”、“收集素材”、“成稿”、“上線”。

客服的核心流程是“客服培養(yǎng)”、“了解問(wèn)題”、“解決問(wèn)題”、“跟進(jìn)”、“反饋收集”、“記錄報(bào)告”、“客服管理”等環(huán)節(jié)。

接著,我們需要通過(guò)這些業(yè)務(wù)流程,分析AI的切入點(diǎn),重點(diǎn)是找到其中的痛點(diǎn),比如重復(fù)、低效、易錯(cuò)、信息過(guò)載等的情況。

這個(gè)過(guò)程十分考研我們對(duì)業(yè)務(wù)的理解能力,所以我們可以通過(guò)“業(yè)務(wù)調(diào)研”、“業(yè)務(wù)訪談”、“業(yè)務(wù)輪崗”等方式挖掘其中的切入點(diǎn)。

然后,我們可以評(píng)估這些切入點(diǎn)是否能被當(dāng)前(基于團(tuán)隊(duì)能力的)AI技術(shù)解決或優(yōu)化,并分析其中的可行性難度。

假設(shè)我們從設(shè)計(jì)領(lǐng)域的“尋找靈感”方向找到“行業(yè)情報(bào)收集”、“靈感提取”切入方向,我們可以線去分析其中所需的AI技術(shù)。

比如行業(yè)情報(bào)收集需要信息采集,也就是爬蟲(chóng)技術(shù),這里基本最核心的功能不涉及AI,AI只會(huì)在“提高采集精準(zhǔn)度”上發(fā)揮作用,所以這個(gè)方向整體實(shí)現(xiàn)難度是“簡(jiǎn)單”。

又比如靈感提取需要對(duì)多模態(tài)物料進(jìn)行分析,提煉出可供素材設(shè)計(jì)的靈感。這里涉及到“圖片/視頻內(nèi)容提取、圖片/視頻內(nèi)容分析”兩方面的技術(shù),目前內(nèi)容提取相對(duì)較為簡(jiǎn)單,但是分析出行業(yè)所需信息是難的,所以這個(gè)方向?qū)崿F(xiàn)難度是中等。

我們可以按這個(gè)表格的形式,嘗試列舉到所有的切入點(diǎn),并盤點(diǎn)其中AI技術(shù)的實(shí)現(xiàn)難度。

判斷實(shí)現(xiàn)難度可以通過(guò)下面幾個(gè)方法輔助調(diào)研。

這個(gè)AI技術(shù)有多少相關(guān)的公開(kāi)信息?我們可以查查這個(gè)AI技術(shù),有多少公開(kāi)的學(xué)術(shù)研究、專利、媒體報(bào)道。相關(guān)的信息多說(shuō)明這個(gè)方向具有一定的可行性。但是也有可能說(shuō)明該方向只是前沿研究性質(zhì)的內(nèi)容,距離實(shí)際落地還有距離,所以在調(diào)研完這個(gè)方向后,我們還要調(diào)研下后面兩個(gè)方向。

這個(gè)AI技術(shù)有多少企業(yè)在發(fā)力?我們可以查查這個(gè)AI技術(shù),有多少企業(yè)在發(fā)力研究,或者表示對(duì)這個(gè)方向有研究意愿。發(fā)力的企業(yè)多說(shuō)明這個(gè)方向具有一定的價(jià)值,且具有較高的可行性。當(dāng)然,這里也有一些企業(yè)在“做難且正確的”事情的,因此這個(gè)判斷維度主要是作為輔助參考。

這個(gè)AI技術(shù)有多少開(kāi)源能力/商業(yè)化能力?我們可以查查這個(gè)AI技術(shù),有多少已經(jīng)現(xiàn)成的開(kāi)源能力,或者是商業(yè)化能力的。因?yàn)檫@意味著,這個(gè)AI技術(shù)已經(jīng)具有一定的成熟度了,我們可以直接站在企業(yè)的肩膀上發(fā)力。

核心是判斷是否有足夠的借力點(diǎn),省的我們重復(fù)造輪子。

[業(yè)務(wù)認(rèn)知]業(yè)務(wù)價(jià)值預(yù)估與優(yōu)先級(jí)排序

然后我們進(jìn)入下一步,對(duì)業(yè)務(wù)價(jià)值進(jìn)行預(yù)估,從而確定最終的業(yè)務(wù)實(shí)現(xiàn)優(yōu)先級(jí)。

因?yàn)橛行〢I方向雖然看起來(lái)高大上,但是一結(jié)合業(yè)務(wù)并無(wú)什么卵用,那研究并落地這些AI能力的目的是什么呢?只是為了看起來(lái)牛逼嗎?

比如我們是一個(gè)內(nèi)部客服系統(tǒng),最近AIGC很火,我們?cè)诳头到y(tǒng)上增加了生成圖畫內(nèi)容的功能。這看起來(lái)很高端,但實(shí)際上并不能解決客服業(yè)務(wù)中的“用戶問(wèn)題解決”的核心訴求。

比如我們是一個(gè)內(nèi)部的視頻處理系統(tǒng),最近讓角色跳科目三很火,為了趕上熱點(diǎn),我們趕緊在系統(tǒng)上弄了一個(gè)圖片跳舞的AI能力??雌饋?lái)確實(shí)挺跟熱點(diǎn)的,但是實(shí)際內(nèi)部業(yè)務(wù)上會(huì)用到多少這種需求?做了似乎浪費(fèi)人力成本。

所以我們要梳理一套內(nèi)部的價(jià)值評(píng)估標(biāo)準(zhǔn),用來(lái)對(duì)多個(gè)的AI切入方向進(jìn)行梳理。

價(jià)值判斷有幾個(gè)維度:

1.用戶數(shù)量:該AI能力能被多少內(nèi)部B端用戶所需要?這決定了AI發(fā)揮作用的范圍,即用戶量有多少?

2.使用頻次:該AI能力能被使用的頻率有多少?這決定了AI能力能否經(jīng)常性發(fā)揮作用,還是偶爾被用一兩次。

“用戶數(shù)量”和“使用頻次”兩個(gè)維度都是用來(lái)判斷AI能力方向的需求規(guī)模的。如果最終盤下來(lái)只有一兩個(gè)人能夠使用上或者整體使用頻次很低,那么可以說(shuō)這個(gè)AI能力其實(shí)發(fā)揮作用的空間很有限。

3.提效價(jià)值:使用AI能力后,能夠節(jié)省人力多少成本。一般在同等工作內(nèi)容和工作質(zhì)量下,對(duì)比人工處理的時(shí)間和機(jī)器處理時(shí)間的差異。

4.產(chǎn)出價(jià)值:使用AI能力產(chǎn)出的內(nèi)容,能在業(yè)務(wù)中發(fā)揮多少價(jià)值。這里可以用直接產(chǎn)生的收益,或者間接產(chǎn)生的輔助收益進(jìn)行衡量。

“提效價(jià)值”和“產(chǎn)出價(jià)值”兩個(gè)維度是用來(lái)衡量AI能力的單次價(jià)值的。

我們可以使用一個(gè)公式來(lái)進(jìn)行整體AI方向的價(jià)值衡量:

AI方向價(jià)值=用戶數(shù)量*人均使用頻次*單次提效價(jià)值+用戶數(shù)量*人均使用頻次*單次產(chǎn)出價(jià)值

通過(guò)使用量化價(jià)值和量化的成本對(duì)比,我們便能判斷這個(gè)方向的性價(jià)比和優(yōu)先順序。

舉一些實(shí)際的例子。

假設(shè)我們?cè)谘芯緼I美術(shù)相關(guān)的能力,目前有視頻編輯和圖片編輯兩個(gè)方向,但是團(tuán)隊(duì)人力有限,我們要選擇優(yōu)先哪個(gè)方向呢?

那么我們便按上面4個(gè)維度進(jìn)行拆解:

以上數(shù)據(jù)為虛構(gòu)示例。

可以看這個(gè)表,可以分別算出兩個(gè)內(nèi)容的具體值。

AI視頻編輯的工具價(jià)值乘起來(lái)是400w,當(dāng)然這是一個(gè)假設(shè)值。

AI圖片編輯的工具價(jià)值乘起來(lái)是110w

那么很明顯可以看到,AI視頻編輯工具的價(jià)值是整體偏高的。目前這兩個(gè)技術(shù)都有借力,所以成本相似。因此,在不討論其他因素的前提下,AI視頻編輯工具是更值得探索的。

這個(gè)過(guò)程中,我們可以保留一些“當(dāng)前團(tuán)隊(duì)能力無(wú)法滿足,但高價(jià)值”,且在適當(dāng)“補(bǔ)充人力”后可夠到的方向。用于后續(xù)爭(zhēng)取資源。

因?yàn)槲覀冏罱K是為AI的價(jià)值服務(wù),而不是需要局限于當(dāng)前的團(tuán)隊(duì)能力。

[業(yè)務(wù)認(rèn)知]基于已有方先與團(tuán)隊(duì)對(duì)齊

完成了方向梳理后,我們需要再次和業(yè)務(wù)團(tuán)隊(duì)進(jìn)行對(duì)齊,形式可以是通過(guò)把方向制作成大致的說(shuō)明文檔。這里需要看團(tuán)隊(duì)的理解能力,可以是文字說(shuō)明,也可是高保真原型。

這里需要做的事情主要是:

第一,通過(guò)把已有的方向和團(tuán)隊(duì)對(duì)齊,讓業(yè)務(wù)設(shè)想下自己使用這些功能時(shí)候的場(chǎng)景,從中甄別哪些是偽需求,從而修正我們的方向設(shè)計(jì),避免我們由于“業(yè)務(wù)理解程度不高”導(dǎo)致的方向錯(cuò)誤。

第二,一定程度上進(jìn)行業(yè)務(wù)價(jià)值的前期驗(yàn)證,我們需要得到“頻次預(yù)估”、“價(jià)值預(yù)估”,修正我們一開(kāi)始的價(jià)值判斷,從而優(yōu)化我們的功能排序。

第三,我們需要給業(yè)務(wù)打預(yù)防針,減少“AI取代他們”的顧慮。

減少業(yè)務(wù)的顧慮,是要建立“AI是與人協(xié)創(chuàng)”的認(rèn)知。

AI是對(duì)“能被總結(jié)出規(guī)律內(nèi)容”的歸納,本質(zhì)上是滯后于“不斷創(chuàng)新發(fā)展”的前沿領(lǐng)域的。

我們要知道,人能做的事情,AI才能去做!

AI就好像是個(gè)實(shí)習(xí)生,擁有各項(xiàng)技能,但是不會(huì)怎么用,需要我們總結(jié)出一套SOP,指導(dǎo)他們進(jìn)行業(yè)務(wù)。而他們也會(huì)在這個(gè)過(guò)程中不斷成長(zhǎng),只要我們還能夠帶他們,教會(huì)他們新的知識(shí)和內(nèi)容,那么我們就不會(huì)被他們?nèi)〈?/p>

我覺(jué)得AI和我們的合作其實(shí)可以分為三層。

1.最底層是低復(fù)雜度的基礎(chǔ)工作,這些工作內(nèi)容占據(jù)了最高的工作量。

這些工作可由AI完全自動(dòng)進(jìn)行,不需要我們耗費(fèi)人力。

2.第二層是有一定挑戰(zhàn)的工作,這些工作里AI能夠輔助我們進(jìn)行一些重復(fù)工作,但是最重要的關(guān)鍵還是在于我們?nèi)俗陨淼呐袛嗪蛨?zhí)行。

在這一層,我們和AI是合作的關(guān)系,AI在這里充當(dāng)?shù)氖俏覀兊闹帧?/p>

3.最頂層是復(fù)雜度最高的工作,這些工作往往是具有創(chuàng)新突破性質(zhì)的工作。

這些工作從本質(zhì)上講,是無(wú)法被AI替代的。除非我們遠(yuǎn)遠(yuǎn)落后于行業(yè)前沿。行業(yè)的大模型知識(shí)遙遙領(lǐng)先于我們。

該領(lǐng)域也是我們的核心壁壘,只要我們能走在AI前面,那么AI將很難追上我們。

[向上認(rèn)知]基于對(duì)齊結(jié)果向上管理

到這時(shí),我們就已經(jīng)有了基于“自我認(rèn)知”和“業(yè)務(wù)認(rèn)知”得出的AI方向了。

這時(shí)候我們需要進(jìn)行向上管理。

首先,我們要對(duì)齊“預(yù)期”。需要告知:

團(tuán)隊(duì)邊界:我們的團(tuán)隊(duì)能做到什么程度的內(nèi)容,如果要做到這個(gè)程度的內(nèi)容,需要打造什么樣的團(tuán)隊(duì)。

方向與價(jià)值預(yù)估:我們需要告知目前能做到什么事情,并告知相關(guān)價(jià)值。

風(fēng)險(xiǎn)預(yù)估:我們需要告知,哪些方向是目前“實(shí)現(xiàn)難度大”的,需要告知實(shí)現(xiàn)難度大的內(nèi)容,具有“ROI不確定”的風(fēng)險(xiǎn)。

通過(guò)對(duì)齊這些內(nèi)容,我們需要做到:

確認(rèn)上級(jí)的預(yù)期,調(diào)整優(yōu)先級(jí)。因?yàn)槲覀兊贸龅姆较颍侨狈Ω邔討?zhàn)略視角的。所以我們要從向上管理的過(guò)程獲取信息,從而修正我們的方向。

爭(zhēng)取資源,并以此成立AI專項(xiàng)小組。

為什么要成立AI專項(xiàng)小組呢?

首先是可以獲取人力資源優(yōu)勢(shì),對(duì)齊目標(biāo),補(bǔ)齊人力。使得我們可以更高效率地推動(dòng)AI的落地。

其次是通過(guò)專項(xiàng)小組,我們可以借此調(diào)度其他各線業(yè)務(wù)的支持。因?yàn)锳I只是一個(gè)技術(shù)能力,所有業(yè)務(wù)都是+到AI上的,所以不能光整能力,需要業(yè)務(wù)基本盤,需要來(lái)自業(yè)務(wù)的支撐,需要充分調(diào)度各業(yè)務(wù)線的支持,如有特殊情況,能獲取到來(lái)自上級(jí)的支持。

然后,通過(guò)小組的方式,我們可建立“邊際成本遞減”的成本優(yōu)勢(shì),打造企業(yè)內(nèi)的AI中臺(tái)服務(wù)。由一個(gè)統(tǒng)一的小組來(lái)承擔(dān)AI研究任務(wù),可以顯著降低重復(fù)成本、研究成本、學(xué)習(xí)成本和部署成本,只需投入一次,便能為整個(gè)團(tuán)隊(duì)服務(wù)。而且專門的AI研究小組能夠集中人力資源,攻克技術(shù)難題。

最后,可以更好地運(yùn)營(yíng)“AI落地”這件事情。因?yàn)锳I落地不僅僅是開(kāi)發(fā)層的事情,更多是運(yùn)營(yíng)層、管理層的事情,要有一個(gè)能夠從全局把控團(tuán)隊(duì)“應(yīng)用AI這件事”的組織,做好團(tuán)隊(duì)AI+這件事情。

圍繞共創(chuàng)生態(tài)的AI落地

接下來(lái),我們就要開(kāi)始推動(dòng)“AI落地”的這件事情了。

小的認(rèn)為,在對(duì)內(nèi)B端,AI技術(shù)要能真正賦能業(yè)務(wù),并不是先研究一個(gè)很叼的技術(shù)能力,然后再去找業(yè)務(wù)看看“有無(wú)什么作用?”

這就像拿著錘子,去到處找釘子。這不過(guò)就是一種自嗨的偽需求。

而我們應(yīng)該做的,是找到釘子,再拿個(gè)合適的錘子過(guò)來(lái)。不是AI能做什么?而是我們的用戶需要什么?

所以說(shuō),我們是要在業(yè)務(wù)中發(fā)現(xiàn)有價(jià)值的需求場(chǎng)景,然后基于這個(gè)需求去研究相關(guān)的AI能力,最后結(jié)合業(yè)務(wù)發(fā)揮作用。

因此,個(gè)人認(rèn)為,我們是需要構(gòu)建一個(gè)“共創(chuàng)生態(tài)”,以此輔助我們挖掘真需求,進(jìn)行AI落地。圍繞這個(gè)目的,我總結(jié)了3點(diǎn)方法論。

[建設(shè)基于AI的業(yè)務(wù)協(xié)創(chuàng)機(jī)制,積累最佳實(shí)踐]

[圍繞最佳實(shí)踐構(gòu)建系統(tǒng)功能,積累業(yè)務(wù)戰(zhàn)果]

[圍繞系統(tǒng)成果深化共創(chuàng)生態(tài),構(gòu)成良性循環(huán)]

下面具體談?wù)劇?/p>

[建設(shè)基于AI的業(yè)務(wù)協(xié)創(chuàng)機(jī)制,積累最佳實(shí)踐]

我們第一步是“建設(shè)基于AI的業(yè)務(wù)協(xié)創(chuàng)機(jī)制,積累最佳實(shí)踐”。

一個(gè)AI能力的落地,并不是可以直接從功能開(kāi)發(fā)入手的,而是需要先判斷其與業(yè)務(wù)場(chǎng)景的適配程度。

因?yàn)橐粋€(gè)AI模型被吹得“能力很強(qiáng)大”,并不等于在企業(yè)的定制化場(chǎng)景下“能力很強(qiáng)大”,很有可能AI的效果就是不行的。

所以要落地一個(gè)AI技術(shù),要先進(jìn)行“可行性研究”、“業(yè)務(wù)測(cè)試”,再是“功能開(kāi)發(fā)”等步驟。

因此從發(fā)現(xiàn)一個(gè)AI技術(shù),距離真正落地還有很長(zhǎng)的距離,而我們不可能讓業(yè)務(wù)等我們先走完流程才用上AI,這會(huì)讓業(yè)務(wù)浪費(fèi)極大的機(jī)會(huì)成本,也會(huì)在內(nèi)部積累一定的怨言。

所以,我們需要構(gòu)建一個(gè)“基于AI的業(yè)務(wù)協(xié)創(chuàng)機(jī)制”,其可以做到:

通過(guò)一套標(biāo)準(zhǔn)化、快速的AI測(cè)試驗(yàn)證方式,保證快速驗(yàn)證AI技術(shù)與業(yè)務(wù)的適配程度。而且在后續(xù)AI迭代的時(shí)候,能夠告訴業(yè)務(wù)最佳的選擇。

通過(guò)一些快速部署的機(jī)制,讓業(yè)務(wù)能夠快速用上最新的AI能力,并在這個(gè)過(guò)程中,進(jìn)一步判斷AI和業(yè)務(wù)的適配程度,并積累業(yè)務(wù)的AI最佳實(shí)踐。讓業(yè)務(wù)輔助我們篩選掉一些“原本確定下來(lái)可實(shí)現(xiàn)、有價(jià)值,但是實(shí)際實(shí)現(xiàn)起來(lái)存在卡點(diǎn)”的方向,這些方向有可能是因?yàn)楫?dāng)前AI能力未能滿足業(yè)務(wù)訴求,有可能是通過(guò)實(shí)踐發(fā)現(xiàn)“價(jià)值沒(méi)這么高”。

如果團(tuán)隊(duì)有能力在后續(xù)提供系統(tǒng)化解決方案,這個(gè)過(guò)程可以培育一批核心的種子用戶,也便于后續(xù)促成“共創(chuàng)”生態(tài)。

而“基于AI的業(yè)務(wù)協(xié)創(chuàng)機(jī)制”,主要由以下流程構(gòu)成。

AI探索:基于業(yè)務(wù)方向進(jìn)行AI工具的實(shí)驗(yàn)與探索,對(duì)市面上的AI能力進(jìn)行初篩。

能力引入:構(gòu)建能夠讓業(yè)務(wù)使用外部工具的形式,一般有以下3種形式。第三方賬號(hào):申請(qǐng)預(yù)算購(gòu)買賬號(hào),做好分發(fā)與管理,通過(guò)分發(fā)賬號(hào)的方式讓業(yè)務(wù)進(jìn)行AI體驗(yàn)。開(kāi)源部署:通過(guò)借助開(kāi)源工具、第三方平臺(tái)部署到內(nèi)部,給內(nèi)部使用。API:通過(guò)接入API,通過(guò)提需求或者簡(jiǎn)單上到系統(tǒng)的方式,給到業(yè)務(wù)使用。

業(yè)務(wù)試用:一批核心的業(yè)務(wù)成員,給我們業(yè)務(wù)視角去評(píng)估AI,輔助我們判斷AI是否真的能帶來(lái)價(jià)值。

最佳實(shí)踐沉淀:通過(guò)業(yè)務(wù)使用,記錄并沉淀我們的最佳實(shí)踐案例庫(kù),用于為后續(xù)系統(tǒng)化做準(zhǔn)備。

整體流程就是,先由AI探索者進(jìn)行研究初篩,然后引入到內(nèi)部進(jìn)行業(yè)務(wù)使用,最終沉淀成最佳實(shí)踐。

這個(gè)過(guò)程中,我們需要建立以下內(nèi)容:

AI情報(bào)信息源:AI的發(fā)展是日新月異的,我們需要建立優(yōu)質(zhì)的信息獲取渠道,以便我們能及時(shí)獲取到最新的AI情報(bào),然后進(jìn)行實(shí)驗(yàn)與探索,從而找到對(duì)業(yè)務(wù)有價(jià)值的AI能力。

內(nèi)部評(píng)價(jià)體系:需要內(nèi)部建立一個(gè)統(tǒng)一且規(guī)范的AI評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn),用來(lái)進(jìn)行市面上AI能力的橫向?qū)Ρ?,以及AI能力迭代時(shí)候的縱向?qū)Ρ取Mㄟ^(guò)量化的方式,來(lái)找到最適合業(yè)務(wù)的AI工具。

協(xié)作SOP:如果某個(gè)AI能力未能提供系統(tǒng)化解決方案,需要人力的方式保證業(yè)務(wù)運(yùn)轉(zhuǎn)。比如接入API來(lái)進(jìn)行視頻生成,需要業(yè)務(wù)方提交物料給到技術(shù)生成。如果需求方過(guò)多,會(huì)由于管理混亂導(dǎo)致效率低下。因此需要形成一套指引協(xié)作的SOP,來(lái)規(guī)范對(duì)接的流程,每個(gè)過(guò)程提交的物料。一來(lái)保證團(tuán)隊(duì)的高效,二來(lái)降低溝通成本。

最佳實(shí)踐知識(shí)庫(kù):這套“基于AI的業(yè)務(wù)協(xié)作”的過(guò)程必定會(huì)積累不少價(jià)值的AI使用最佳實(shí)踐。我們需要把這部分內(nèi)容沉淀,并復(fù)用到其他業(yè)務(wù)方上。

因此,我們要構(gòu)建一個(gè)統(tǒng)一入口的知識(shí)庫(kù)。

這里的要點(diǎn)在于“統(tǒng)一入口”。為什么這么說(shuō)呢?因?yàn)閮?nèi)部中臺(tái)的本質(zhì)是復(fù)用和沉淀,如果劃分得很散亂,必定會(huì)增加業(yè)務(wù)理解成本,也不便于團(tuán)隊(duì)“積少成多”形成規(guī)?;?yīng)(AI的發(fā)展趨勢(shì)也是一種積少成多)。而且,假設(shè)我們后續(xù)要進(jìn)行系統(tǒng)化,我們的系統(tǒng)也是會(huì)以這個(gè)“知識(shí)庫(kù)”內(nèi)所包含的內(nèi)容為雛形進(jìn)行發(fā)展的。

[圍繞最佳實(shí)踐構(gòu)建系統(tǒng)功能,積累業(yè)務(wù)戰(zhàn)果]

當(dāng)我們的“基于AI的業(yè)務(wù)協(xié)作”模式跑起來(lái),并源源不斷積累“有價(jià)值”的最佳實(shí)踐后,就需要考慮進(jìn)行系統(tǒng)化建設(shè),充分發(fā)揮AI提質(zhì)、提效的作用。下面講講個(gè)人關(guān)于這一塊的想法。

1.建設(shè)核心:以Allinone為核心進(jìn)行系統(tǒng)化建設(shè)。

個(gè)人認(rèn)為,系統(tǒng)的建設(shè)核心應(yīng)該是遵循著“Allinone”思路的。

Allinone分為四層。

所有AI能力整合,集中內(nèi)外部AI能力。

所有業(yè)務(wù)經(jīng)驗(yàn)整合,集中所有優(yōu)質(zhì)業(yè)務(wù)實(shí)踐、技術(shù)探索。

所有業(yè)務(wù)流程整合,集中所有業(yè)務(wù)流程,比如客服、設(shè)計(jì)從頭到尾的流程。

所有應(yīng)用場(chǎng)景整合,所有應(yīng)用場(chǎng)景都調(diào)用我們系統(tǒng),比如公司的數(shù)據(jù)分析后臺(tái)、CRM后臺(tái)、投放后臺(tái)等等地方,都可以調(diào)用AI能力。

要做到內(nèi)外部AI能力層面的Allinone,需要我們保持穩(wěn)定的AI探索,并積累對(duì)內(nèi)部有益的AI能力,這一塊前文的“協(xié)創(chuàng)機(jī)制”就為此進(jìn)行了一定的積累。

同時(shí),“協(xié)創(chuàng)機(jī)制”過(guò)程積累的最佳實(shí)踐,本質(zhì)就是一種優(yōu)質(zhì)經(jīng)驗(yàn),由此,也構(gòu)成了“業(yè)務(wù)經(jīng)驗(yàn)”的Allinone。

而要做到業(yè)務(wù)流程層面的Allinone,需要我們“協(xié)創(chuàng)機(jī)制”積累的最佳實(shí)踐,深挖相關(guān)業(yè)務(wù)流程,并積累AI能力的“點(diǎn)-線-面”。

AI能力的“點(diǎn)-線-面”其實(shí)對(duì)應(yīng)著前文提到的“Ai落地B端”的多個(gè)階段,單點(diǎn)接入賦能、工作流整合賦能、工作流智能調(diào)度階段。

我們?cè)凇皡f(xié)創(chuàng)”過(guò)程中搭建的試用機(jī)制,某種程度上滿足了“單點(diǎn)接入賦能”的訴求。但是這樣僅僅只能服務(wù)于小部分人。由此,我們可以搭建一個(gè)功能來(lái)提供這些單點(diǎn)能力,讓非協(xié)創(chuàng)成員也能用上這些能力。

接著,我們需要基于已有的“業(yè)務(wù)實(shí)踐”深挖其業(yè)務(wù)流程,并給到嵌入業(yè)務(wù)流程的解決方案,為整條鏈路提供自動(dòng)化或智能化解決方案。這也是我們邁入“AI落地B端第二階段”的關(guān)鍵。在這一階段,AI的“提效”、“提質(zhì)”作用會(huì)被進(jìn)一步放大,給業(yè)務(wù)提供一條龍式的服務(wù)。

比如在階段一我們只提供了一個(gè)“客服問(wèn)答助手能力”,在階段二,我們就需要考慮構(gòu)建客服服務(wù)場(chǎng)景下一條龍式的服務(wù),比如用戶提出一個(gè)問(wèn)題,對(duì)于問(wèn)答助手沒(méi)法解答的問(wèn)題,我們可以記錄問(wèn)題的類型,登記成工單,然后分配給合適的成員進(jìn)行跟進(jìn),并在跟進(jìn)完成后,由AI進(jìn)行質(zhì)檢評(píng)分。

最后,我們便可以進(jìn)行“工作流智能調(diào)度階段”的探索,嘗試為業(yè)務(wù)流程帶來(lái)更高提效的可能性。

接著,是應(yīng)用場(chǎng)景層面的Allinone,我們可以通過(guò)以下兩種方式來(lái)實(shí)現(xiàn):

構(gòu)建AI能力聚集地:我們可以將已有的AI能力聚合到一個(gè)系統(tǒng)上,從而覆蓋各種AI的使用場(chǎng)景,并由此來(lái)培養(yǎng)“這個(gè)平臺(tái)有所有AI能力”的認(rèn)知,讓更多人養(yǎng)成使用習(xí)慣。

封裝并分發(fā)到各業(yè)務(wù)系統(tǒng):大部分廠商原本就有一定的業(yè)務(wù)系統(tǒng)建設(shè),用戶也養(yǎng)成了相關(guān)的使用習(xí)慣。因此我們可以把AI能力封裝成API、瀏覽器插件等形式,讓其他業(yè)務(wù)系統(tǒng)按需調(diào)用。

當(dāng)然,這兩種方式是可以共存的,并不會(huì)互相影響。

2.構(gòu)建順序:MVP原則,先驗(yàn)證,后放大

確定系統(tǒng)的構(gòu)建核心思路后,就是系統(tǒng)的構(gòu)建順序。

這里主要是遵循MVP原則,即最小可行性原則。通過(guò)這種方式最小成本驗(yàn)證價(jià)值,然后再規(guī)?;ㄔO(shè)。

也可以理解為“先上線,再優(yōu)化”。這個(gè)過(guò)程也是”積累戰(zhàn)果“的關(guān)鍵,我們可以由此積累足夠的系統(tǒng)價(jià)值證明。

當(dāng)然,各位都是做產(chǎn)品的,這個(gè)原則大家耳朵估計(jì)都聽(tīng)到起繭子了,這里就不多贅述了。

3.兜底策略:海王思維,兩手準(zhǔn)備。

由于AI能力發(fā)展日新月異,我們通過(guò)“協(xié)創(chuàng)機(jī)制”選出來(lái)的AI方案可能只合適于當(dāng)下,在未來(lái)卻有隨時(shí)被其他AI能力顛覆的可能性。

比如,一開(kāi)始AI視頻生成是runwaypikaluma比較厲害,但是現(xiàn)在基本上都是選擇可靈即夢(mèng)。

因此,在落地相關(guān)功能時(shí),需要具備一種”海王”思維:

1)做好隨時(shí)“分手”的準(zhǔn)備:

確?;贏I相關(guān)功能的實(shí)現(xiàn)方案不要過(guò)于定制和耦合,明確好自身系統(tǒng)和AI能力的邊界。把AI能力當(dāng)作一個(gè)可隨時(shí)替換的“插件”,做好隨時(shí)替換的準(zhǔn)備,當(dāng)目前使用的AI能力由于成本或者能力問(wèn)題需要替換的時(shí)候,可以隨時(shí)抽身而退。

2)定期評(píng)估最佳實(shí)現(xiàn)方案:

由于當(dāng)前AI發(fā)展日新月異,為了不讓企業(yè)落后,產(chǎn)品團(tuán)隊(duì)需要定期接入最新的模型進(jìn)行測(cè)試和驗(yàn)證,利用前面搭建的“內(nèi)部評(píng)價(jià)體系”判斷最新的模型與原有模型的差異,以用于判斷“是否替換”或是“保持使用”。

當(dāng)系統(tǒng)在穩(wěn)定地構(gòu)建的時(shí)候,我們要注意系統(tǒng)戰(zhàn)果積累,為下一步做準(zhǔn)備。

[圍繞戰(zhàn)果成果深化共創(chuàng)生態(tài),構(gòu)成良性循環(huán)]

基于前面兩個(gè)環(huán)節(jié)積累的最佳實(shí)踐、系統(tǒng)戰(zhàn)果,我們需要定期進(jìn)行戰(zhàn)果宣導(dǎo),可以通過(guò)內(nèi)部期刊、宣講會(huì)等方式來(lái)同步我們的戰(zhàn)果信息。

以達(dá)到以下效果:

通過(guò)成功案例吸引更多的使用者,并通過(guò)用戶培訓(xùn)教育降低使用門檻,吸引更多AI使用者,進(jìn)一步發(fā)揮系統(tǒng)價(jià)值。

構(gòu)建團(tuán)隊(duì)的構(gòu)建內(nèi)部公信力,成為生態(tài)的牽頭人之一,便于向各方借力,進(jìn)一步推動(dòng)AI落地。

通過(guò)拋磚引玉的作用,挖掘更多的”生態(tài)共建者“,拓展共創(chuàng)規(guī)模,輔助我們找到更好的AI方向、AI需求,保證我們的AI應(yīng)用能確實(shí)圍繞”團(tuán)隊(duì)的真需求“開(kāi)展。

圍繞”共創(chuàng)生態(tài)“這個(gè)內(nèi)核,我們先推動(dòng)業(yè)務(wù)協(xié)創(chuàng)探索,積累最佳實(shí)踐,圍繞最佳實(shí)踐落地系統(tǒng),然后通過(guò)戰(zhàn)果宣導(dǎo)刺激更多共創(chuàng)需求,再進(jìn)行使能探索。

如此,便構(gòu)成了一個(gè)良性的循環(huán)。

小結(jié)

以上,便是我個(gè)人關(guān)于內(nèi)部B端產(chǎn)品落地AI的實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn)分享了。當(dāng)然這些經(jīng)驗(yàn)只是我從個(gè)人的經(jīng)歷中提煉出來(lái)的,并不一定適用于所有場(chǎng)景,但希望能個(gè)到各位啟發(fā)。

智能進(jìn)階,價(jià)格降到11萬(wàn),大眾ID.3又讓友軍破防了

該系統(tǒng)支持主副駕音區(qū)分隔、多意圖識(shí)別,具備自然語(yǔ)言理解能力。你說(shuō)“我餓了”、“我困了”、“想去玩”,它馬上就知道你想去干嘛。用方言比如四川話、粵語(yǔ)下達(dá)任務(wù),它也能做到秒懂。不光聽(tīng)得懂,而且響應(yīng)更快,其語(yǔ)音指令響應(yīng)速度較之前提升了28%,在風(fēng)中癡癡的等這種事情再也不會(huì)出現(xiàn)——。重點(diǎn)是,其智能語(yǔ)音還有呢?
當(dāng)院士團(tuán)隊(duì)拿起畫筆,硬核科學(xué)秒變“紙上動(dòng)畫”翻開(kāi)這套書的第一頁(yè)就會(huì)被震撼:中科院院士們居然用“機(jī)器人主角闖關(guān)”的方式講解人工智能原理-_。比如在《智能芯片大冒險(xiǎn)》分冊(cè)里,主角“小芯”要穿越迷宮般的電路通道,沿途遇到的“閘門守衛(wèi)”其實(shí)就是與門、或門等基礎(chǔ)邏輯電路——這種設(shè)計(jì)讓孩子在追劇情時(shí),不知不覺(jué)后面會(huì)介紹。

盛世清北:清華深研院人工智能考研考點(diǎn)解析

這門專業(yè)課猶如"算法工程師的百科全書",其核心考點(diǎn)可拆解為四大維度:數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)基石線性表:順序存儲(chǔ)VS鏈?zhǔn)酱鎯?chǔ)的"攻防戰(zhàn)"_。網(wǎng)友"碼農(nóng)小李"用"數(shù)組像公寓樓,鏈表像火車車廂"的類比,秒懂隨機(jī)訪問(wèn)與動(dòng)態(tài)擴(kuò)展的差異_。棧與隊(duì)列:從括號(hào)匹配到任務(wù)調(diào)度,理解"后進(jìn)先出"與"先進(jìn)先出"的哲學(xué)——。某考生用棧實(shí)現(xiàn)迷宮求解,..
迪達(dá)勒斯是一個(gè)古希臘名字,這個(gè)名字最著名的擁有者當(dāng)然就是希臘神話中造出翅膀,帶著兒子從空中逃出克里特島的巧匠,克里特島上著名的米諾斯迷宮也是他修建的。喬伊斯在創(chuàng)作中有意把斯蒂芬與這位古希臘藝術(shù)家聯(lián)系在了一起:《畫像》其實(shí)講述的是年輕人如何從被動(dòng)接受的嬰兒,到在精神的世界里鍛造出飛翔的翅膀,擁有自由有說(shuō)完了_。

90%講師的致命誤區(qū):為什么你的課程設(shè)計(jì)總被學(xué)員吐槽?

(1)大腦過(guò)載,學(xué)習(xí)癱瘓:認(rèn)知科學(xué)鐵律——短期記憶容量只有7±2個(gè)組塊。你瘋狂傾倒的“沙礫”,只會(huì)堵塞學(xué)員的思維通道||。你以為的干貨盛宴,在他們腦中只剩一片狼藉的廢墟。 (2)目標(biāo)湮滅,方向迷失:內(nèi)容龐雜如迷宮,學(xué)員暈頭轉(zhuǎn)向:“老師到底想讓我這節(jié)課學(xué)會(huì)什么?”核心目標(biāo)被海量信息淹沒(méi)。 (3)轉(zhuǎn)化還有呢?
下午,同學(xué)們進(jìn)行了秒懂百科、逐鹿中原、絕壁求生等實(shí)踐課程。同學(xué)們一個(gè)個(gè)躍躍欲試、積極參加,充分參與到課程當(dāng)中,體會(huì)到實(shí)踐活動(dòng)的快樂(lè)。晚上,孩子們觀看電影《我和我的祖國(guó)》,他們深刻感受到建設(shè)偉大祖國(guó)的不易,同時(shí),他們紛紛表示要為中華民族的偉大復(fù)興而努力奮斗!第二天,孩子們主要進(jìn)行了思維迷宮、紙模是什么-。

免責(zé)聲明:本文內(nèi)容由開(kāi)放的智能模型自動(dòng)生成,僅供參考。

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