商業(yè)
為什么在美國是橄欖球發(fā)展壯大而不是足球呢？
協(xié)調(diào)行動和交接
楊亮
4小時前
AI創(chuàng)業(yè)核心“趨勢分析”： 智能運營視角下、的應(yīng)用層與工作流重塑
2025-08-05 03:13:34
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從能力競爭到運營優(yōu)勢，AI創(chuàng)業(yè)的核心變量正在轉(zhuǎn)向“應(yīng)用層重構(gòu)與工作流打通”。本文從智能運營的產(chǎn)品邏輯切入，系統(tǒng)分析AIGC應(yīng)用的演進(jìn)路徑與生態(tài)機(jī)會，幫助創(chuàng)業(yè)者重新理解：下一個周期，不是誰模型更強(qiáng)，而是誰能把模型用出“業(yè)務(wù)價值”。
報告摘要
本報告旨在對當(dāng)前AI創(chuàng)業(yè)的核心趨勢進(jìn)行批判性分析，并為智能運營專業(yè)人士提供將AI工作流產(chǎn)品化的行動指南。分析結(jié)果驗證了用戶對AI應(yīng)用層作為商業(yè)風(fēng)口的判斷，并深入探討了智能體重塑工作流和模塊化開發(fā)范式所蘊含的巨大價值。
全球風(fēng)險投資（VC）對AI領(lǐng)域的投入在2024年達(dá)到創(chuàng)紀(jì)錄的1000億美元，其中AI應(yīng)用層以510億美元的融資額領(lǐng)跑，凸顯了其作為主要商業(yè)機(jī)遇的地位。這一趨勢表明，AI的價值正從底層技術(shù)向?qū)嶋H應(yīng)用和可貨幣化解決方案轉(zhuǎn)移。智能體（AgenticAI）作為AI領(lǐng)域增長最快的趨勢之一，正從試點項目走向?qū)嶋H應(yīng)用，通過自動化、優(yōu)化和協(xié)作，深刻改變各行業(yè)的工作流程。
報告強(qiáng)調(diào)，AI的真正價值在于其應(yīng)用層，它能夠?qū)I潛力轉(zhuǎn)化為實際的商業(yè)回報，特別是通過融合特定領(lǐng)域的專業(yè)知識和利用專有數(shù)據(jù)來構(gòu)建定制化解決方案。AI技術(shù)棧的模塊化發(fā)展，包括提示工程（PromptEngineering）、檢索增強(qiáng)生成（RAG）和微調(diào)（Fine-tuning）等“積木式構(gòu)建”方法，極大地降低了開發(fā)門檻，并以指數(shù)級速度擴(kuò)展了創(chuàng)新空間。
對于智能運營專業(yè)人士而言，將現(xiàn)有或新設(shè)計的工作流程轉(zhuǎn)化為智能體架構(gòu)，并將其作為可銷售的產(chǎn)品，配合分銷渠道實現(xiàn)收入，是一個具有高價值的未來機(jī)會。本報告將詳細(xì)闡述這一戰(zhàn)略的機(jī)遇、挑戰(zhàn)及具體實施路徑。
II.核心AI創(chuàng)業(yè)趨勢驗證：批判性分析
II.I.應(yīng)用層：AI的商業(yè)前沿
AI技術(shù)已成為推動各行業(yè)投資的關(guān)鍵力量。2024年，全球風(fēng)險投資對AI公司的投入達(dá)到歷史新高，總額超過1000億美元，較2023年的556億美元增長了80%以上。AI領(lǐng)域吸引了全球近33%的風(fēng)險投資，使其成為投資最活躍的行業(yè)。這種增長反映了AI技術(shù)在醫(yī)療、交通等多個領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用，以及投資者對其變革潛力的日益增強(qiáng)的信心。預(yù)計2025年，AI領(lǐng)域?qū)⒗^續(xù)保持創(chuàng)新勢頭，并伴隨更多融資機(jī)會和AI驅(qū)動型企業(yè)的上市潮。
2024年的投資細(xì)分?jǐn)?shù)據(jù)顯示，AI應(yīng)用層以驚人的510億美元融資額位居榜首，同比增長37%。盡管基礎(chǔ)層（370億美元，增長56%）和AI計算基礎(chǔ)設(shè)施（90億美元，增長149%）也獲得了顯著增長，但應(yīng)用層無疑吸引了最多的資本。進(jìn)入2025年第一季度，AI和機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域繼續(xù)保持其風(fēng)險投資引擎的地位，以736億美元的融資額創(chuàng)下歷史新高。其中，提供廣泛適應(yīng)性AI解決方案的通用AI平臺獲得了500億美元的巨額資金，而專注于特定行業(yè)的垂直應(yīng)用初創(chuàng)公司則在交易數(shù)量上占據(jù)主導(dǎo)，完成1025筆交易，總計192億美元。
高盛分析師明確指出，AI投資正從半導(dǎo)體和數(shù)據(jù)中心轉(zhuǎn)向可貨幣化的AI應(yīng)用軟件。這表明市場正在走向成熟，重心日益放在AI如何轉(zhuǎn)化為具體的商業(yè)價值上。AI應(yīng)用層正告別“多元化發(fā)展”階段，進(jìn)入“主線清晰”的時期，資本正集中流向編程、醫(yī)療和法律等高潛力領(lǐng)域。這預(yù)示著AI應(yīng)用將有更明確的實施路徑和更專業(yè)的解決方案。
AIVC投資層級分布（2024-2025年趨勢）
應(yīng)用層為何能實現(xiàn)商業(yè)成功
AI應(yīng)用層之所以成為商業(yè)焦點，主要原因在于其能夠?qū)I潛力轉(zhuǎn)化為實際的商業(yè)成果。基礎(chǔ)模型正日益商品化，就像云計算基礎(chǔ)設(shè)施一樣，曾經(jīng)是超大規(guī)模廠商的競爭優(yōu)勢，如今已成為一種普遍預(yù)期。這意味著應(yīng)用程序可以以極低的切換成本更換底層模型，擁有更優(yōu)質(zhì)的基礎(chǔ)模型所帶來的戰(zhàn)略價值將持續(xù)下降。
真正的價值和持久的競爭優(yōu)勢存在于應(yīng)用層。這是因為應(yīng)用層能夠?qū)I與特定領(lǐng)域的專業(yè)知識相結(jié)合。行業(yè)專長在通用模型中可能毫無價值，但在定制化的應(yīng)用中卻變得無價。這種知識不對稱性構(gòu)成了顯著的競爭優(yōu)勢。應(yīng)用程序還能夠打破系統(tǒng)孤島，通過協(xié)調(diào)不同的業(yè)務(wù)系統(tǒng)來創(chuàng)造獨立的大型語言模型（LLM）無法實現(xiàn)的智能。它們還能利用專有數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)無法饋送給公共模型，但可以驅(qū)動私有、專業(yè)的應(yīng)用程序。
最終，模型生成文本，而應(yīng)用程序生成收入。例如，專注于應(yīng)用開發(fā)的電信公司預(yù)計到2027年將額外獲得150-200億美元的全球收入，這直接證明了應(yīng)用層對財務(wù)的巨大影響。
AI市場發(fā)展的深層考量
AI投資的動態(tài)揭示了一個核心趨勢：AI領(lǐng)域的價值創(chuàng)造正經(jīng)歷從基礎(chǔ)設(shè)施到應(yīng)用層的演變。這與歷史上其他技術(shù)（如云計算）的成熟路徑相似。在早期階段，大量資本涌入核心基礎(chǔ)設(shè)施和基礎(chǔ)組件的建設(shè)。然而，隨著這些底層技術(shù)日趨成熟并變得更加易于獲取，競爭的焦點和利潤的來源便轉(zhuǎn)向了基于這些底層技術(shù)構(gòu)建的上層應(yīng)用。用戶最初的觀察，即“底層技術(shù)需依賴應(yīng)用層盈利反哺”，恰恰抓住了這種共生關(guān)系：應(yīng)用層的商業(yè)成功反過來驅(qū)動了對底層基礎(chǔ)設(shè)施的需求和再投資，而非僅僅由基礎(chǔ)設(shè)施單向推動價值。對于智能運營專業(yè)人士而言，這意味著雖然理解底層技術(shù)至關(guān)重要，但戰(zhàn)略重心應(yīng)放在如何利用AI解決實際問題并產(chǎn)生可衡量的商業(yè)成果。試圖在資本密集的基礎(chǔ)模型領(lǐng)域競爭，對于大多數(shù)創(chuàng)業(yè)公司而言可能是一種戰(zhàn)略誤判。相反，利用日益商品化的基礎(chǔ)模型來構(gòu)建高度專業(yè)化、高價值的應(yīng)用程序，才是實現(xiàn)可持續(xù)競爭優(yōu)勢和盈利的途徑。
AI市場的投資策略呈現(xiàn)出一種看似矛盾但實則互補的現(xiàn)象：一方面，通用AI平臺（如OpenAI）吸引了數(shù)十億美元的巨額融資，代表著“規(guī)模化”投資；另一方面，垂直應(yīng)用初創(chuàng)公司在交易數(shù)量上占據(jù)領(lǐng)先地位，體現(xiàn)了“專業(yè)化”投資的活躍。這種“規(guī)模與專業(yè)化同步增長”的趨勢表明，市場正在成熟并分化。大型資本致力于構(gòu)建AI的“高速公路”（基礎(chǔ)模型和通用平臺），而眾多小規(guī)模、有針對性的投資則用于資助運行在這些高速公路上的“AI車輛”（應(yīng)用程序）。這種雙重發(fā)展模式有力地驗證了用戶對應(yīng)用層的關(guān)注。它意味著，盡管“超級交易”吸引眼球，但專業(yè)化解決方案市場同樣活躍且充滿活力。智能運營專業(yè)人士應(yīng)致力于在“垂直”市場中開辟利基，將深厚的領(lǐng)域?qū)I(yè)知識與AI相結(jié)合，創(chuàng)造出難以復(fù)制的、具有防御性的價值。這種策略能夠?qū)崿F(xiàn)更敏捷的開發(fā)，并通過解決特定行業(yè)或功能中的痛點，更清晰地實現(xiàn)產(chǎn)品與市場的契合。
AI的真正價值不僅在于技術(shù)本身，更在于其所能帶來的“轉(zhuǎn)型”。報告明確指出，“從AI中獲取真正價值需要轉(zhuǎn)型，而不僅僅是新技術(shù)”。這在傳統(tǒng)行業(yè)中尤為明顯，它們正積極擁抱AI以提升效率和競爭優(yōu)勢，并將AI納入長期戰(zhàn)略規(guī)劃。這表明，僅僅采納AI工具而未能根本性地重塑流程和組織結(jié)構(gòu)，其價值將十分有限。真正的價值來源于圍繞AI能力進(jìn)行的運營再造。智能運營專業(yè)人士在這一轉(zhuǎn)型浪潮中占據(jù)獨特優(yōu)勢。他們的價值主張超越了單純構(gòu)建AI工作流的范疇；它涵蓋了引導(dǎo)客戶進(jìn)行流程再造、變革管理以及將AI融入其核心運營。這與將工作流產(chǎn)品化以提供可衡量投資回報率（ROI）并推動卓越運營的理念完美契合。
II.II.智能體：重塑業(yè)務(wù)工作流
智能體（AgenticAI）被認(rèn)為是增長最快的技術(shù)趨勢之一，預(yù)示著其可能帶來的革命性變革。這些自主系統(tǒng)，包括物理機(jī)器人和數(shù)字智能體，正迅速從試點項目走向?qū)嶋H應(yīng)用。它們不僅執(zhí)行任務(wù)，更開始學(xué)習(xí)、適應(yīng)并協(xié)作，有效地扮演“虛擬同事”的角色。投資界也認(rèn)識到這種潛力，AI智能體被視為“最熱門的投資領(lǐng)域”。僅在2025年上半年，就有7億美元流入種子期AI智能體公司，年中交易數(shù)量超過200筆。這表明市場對智能體范式抱有強(qiáng)烈的早期信心。
AI智能體通過處理重復(fù)性任務(wù)，使人類員工能夠?qū)Ｗ⒂诟邇r值、更具戰(zhàn)略性的工作，從而從根本上改變了團(tuán)隊的運作方式。這帶來了跨部門的生產(chǎn)力提升和資源優(yōu)化。
AI智能體在各行業(yè)和職能中的應(yīng)用實例：金融領(lǐng)域：AI智能體正在徹底改變金融運營。例如，“賬務(wù)洞察智能體”能夠主動標(biāo)記交易異常，“預(yù)測智能體”自主合成財務(wù)和運營數(shù)據(jù)，“費用監(jiān)控智能體”跟蹤趨勢并標(biāo)記政策違規(guī)，“差異分析智能體”調(diào)查實際與預(yù)測之間的偏差，以及“流動性管理智能體”模擬短期現(xiàn)金流情景。金融AI智能體還能評估市場波動，提出投資策略，并檢測欺詐性交易。案例研究表明，其影響顯著，例如貸款處理成本降低80%，申請審批速度提高20倍。摩根大通為財富顧問提供的“教練AI”實現(xiàn)了95%的研究檢索速度提升。
供應(yīng)鏈與物流：AI智能體正在優(yōu)化復(fù)雜的供應(yīng)鏈流程。這包括倉庫機(jī)器人推斷物品位置，基于實時條件重新規(guī)劃交付路線的目標(biāo)導(dǎo)向型智能體，以及多智能體生態(tài)系統(tǒng)協(xié)調(diào)各種物流節(jié)點（倉儲、運輸、庫存）以實時調(diào)整運營并最大程度減少瓶頸。預(yù)測性維護(hù)、優(yōu)化配送路線和倉庫自動化也是關(guān)鍵應(yīng)用。例如，沃爾瑪部署AI智能體進(jìn)行需求預(yù)測、庫存同步和自主貨架掃描機(jī)器人。
客戶服務(wù)與銷售：AI驅(qū)動的聊天機(jī)器人自動化客戶互動，顯著縮短響應(yīng)時間并提高滿意度。AI銷售助理負(fù)責(zé)線索資格認(rèn)證和個性化外聯(lián)。AI智能體可以安排通話、提取線索詳情、更新記錄，甚至撰寫營銷文案，使銷售代表能夠?qū)Ｗ⒂谕瓿山灰住Ｊ褂蒙墒紸I進(jìn)行個性化外聯(lián)可以提高回復(fù)率和會議預(yù)訂量。像Jeeva這樣的自主潛在客戶開發(fā)智能體可以持續(xù)尋找并吸引潛在客戶，確保不遺漏任何潛在商機(jī)。
人力資源與IT運營：AI驅(qū)動的虛擬HR助理協(xié)助招聘、入職、員工培訓(xùn)和政策遵守。AI智能體還提供IT支持和幫助臺自動化。在軟件開發(fā)領(lǐng)域，AI智能體正在提高代碼生成效率（例如，GitHubCopilot可節(jié)省40%的時間）和代碼測試效率（例如，Diffblue實現(xiàn)了70%的Java單元測試覆蓋率）市場營銷：AI驅(qū)動的智能體被用于根據(jù)受眾洞察創(chuàng)建博客文章、社交媒體內(nèi)容、電子郵件活動和視頻腳本。它們通過自動化日常任務(wù)（如安排社交媒體帖子、分析在線內(nèi)容以獲取營銷靈感以及實時優(yōu)化按點擊付費（PPC）活動）來簡化營銷工作流。
工作流再造中的高價值機(jī)會：
AI工作流編排市場預(yù)計將顯著增長，在2025-2031年預(yù)測期內(nèi)，復(fù)合年增長率（CAGR）將達(dá)到22.4%，市場價值將達(dá)到87億美元。更廣泛的AI工作流自動化市場預(yù)計將從2023年的201億美元增長到2030年的786億美元，復(fù)合年增長率為21.5%。這些數(shù)字凸顯了巨大且加速增長的市場機(jī)遇。領(lǐng)導(dǎo)層普遍認(rèn)識到其變革潛力，最新數(shù)據(jù)顯示，92%的高管預(yù)計將在2025年實施AI驅(qū)動的自動化工作流。
AI驅(qū)動的工作流自動化的主要優(yōu)勢包括減少錯誤、加快決策、實現(xiàn)個性化工作流以及提高整體生產(chǎn)力。AI驅(qū)動的流程自動化通過優(yōu)化流程和最大程度減少錯誤，顯著降低了運營成本。它還提供預(yù)測性洞察，以預(yù)測瓶頸并優(yōu)化工作流。值得關(guān)注的重要發(fā)展包括多智能體生態(tài)系統(tǒng)的出現(xiàn)，其中AI智能體將在不同領(lǐng)域和功能之間協(xié)同操作，協(xié)調(diào)行動和交接。這將導(dǎo)致“持續(xù)的、由智能體主導(dǎo)的工作流”，傳統(tǒng)周期將讓位于由實時信號驅(qū)動的動態(tài)流程。此外，隨著智能體做出更多自主決策，將需要“去中心化治理模型”。
AI智能體發(fā)展趨勢的深層考量
研究資料清晰地描繪了AI自動化從簡單的任務(wù)執(zhí)行向更高級的自主化演進(jìn)。AI智能體被描述為能夠“學(xué)習(xí)、適應(yīng)和協(xié)作”，具備“決策能力”，并形成能夠協(xié)調(diào)行動的“多智能體生態(tài)系統(tǒng)”。對智能體AI的巨額投資以及對“持續(xù)的、由智能體主導(dǎo)的工作流”的強(qiáng)調(diào)，標(biāo)志著自動化已從僅僅執(zhí)行預(yù)定義步驟，轉(zhuǎn)向?qū)崿F(xiàn)自主、適應(yīng)性強(qiáng)的智能工作流執(zhí)行。這代表了傳統(tǒng)自動化的一次質(zhì)的飛躍。因此，用戶對“智能體工作流重塑”的關(guān)注不僅準(zhǔn)確，而且具有重要的戰(zhàn)略意義。高價值的機(jī)會并非僅僅通過AI復(fù)制現(xiàn)有的人工流程，而是從根本上“再造”工作流，以充分利用自主智能體的獨特能力。這意味著設(shè)計系統(tǒng)時，智能體能夠主動識別問題、做出實時決策、從不斷演變的數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)，并與其他智能體或人類監(jiān)督者進(jìn)行協(xié)作。這種流程再造能夠釋放出以前不可能實現(xiàn)的效率和新能力，從而為產(chǎn)品化的工作流帶來更高的價值。
盡管基礎(chǔ)模型正日益商品化，但AI智能體的成功卻與“領(lǐng)域特定知識和復(fù)雜的應(yīng)用架構(gòu)”緊密相關(guān)。研究明確指出，行業(yè)專長在定制化應(yīng)用中“無價”。這建立了一個因果關(guān)系：通用AI模型在融入深厚的、專有的領(lǐng)域知識后，其價值將大幅提升。所提供的案例（金融咨詢、沃爾瑪?shù)膸齑婀芾?、電信領(lǐng)域的特定挑戰(zhàn)）都強(qiáng)調(diào)了行業(yè)背景如何將通用AI能力轉(zhuǎn)化為具有巨大影響力的解決方案。對于智能運營專業(yè)人士而言，他們現(xiàn)有的運營和領(lǐng)域?qū)I(yè)知識是AI時代最關(guān)鍵的資產(chǎn)。將AI工作流產(chǎn)品化應(yīng)戰(zhàn)略性地瞄準(zhǔn)特定利基或功能，在這些領(lǐng)域，其獨特的、深厚的知識可以與AI能力相結(jié)合，創(chuàng)造出通用AI工具或?qū)I(yè)性較弱的競爭對手無法復(fù)制的解決方案。這能夠建立一種可防御的競爭優(yōu)勢，從通用AI產(chǎn)品轉(zhuǎn)向高度定制化、高影響力的解決方案，從而深刻觸及特定客戶的痛點。
AI工作流自動化趨勢中的一個重要發(fā)展是“持續(xù)的、由智能體主導(dǎo)的工作流”，這意味著傳統(tǒng)的周期性活動（如年度規(guī)劃）正讓位于由實時信號驅(qū)動的動態(tài)流程。AI工作流自動化中的“自適應(yīng)和自學(xué)習(xí)系統(tǒng)”也被列為新興趨勢。這表明，AI解決方案不再是靜態(tài)的，而是在不斷學(xué)習(xí)和適應(yīng)，從而實現(xiàn)持續(xù)的優(yōu)化和對不斷變化的環(huán)境的快速響應(yīng)。將AI工作流產(chǎn)品化時，應(yīng)以實現(xiàn)這種持續(xù)優(yōu)化為目標(biāo)，而非僅僅提供一次性的自動化方案。產(chǎn)品應(yīng)設(shè)計有反饋回路，使其能夠根據(jù)實時數(shù)據(jù)和不斷變化的業(yè)務(wù)需求持續(xù)學(xué)習(xí)、適應(yīng)和改進(jìn)。這使得產(chǎn)品成為一種戰(zhàn)略性的、持續(xù)的運營資產(chǎn)，能夠提供持續(xù)的價值，而不僅僅是一個效率工具。這種特性也自然地支持了基于結(jié)果的定價模式，即供應(yīng)商的收入與自適應(yīng)工作流所交付的持續(xù)價值掛鉤。
II.III.模塊化AI開發(fā)范式：編排與“積木式構(gòu)建”
“智能體編排層”的概念與更廣泛的AI編排行業(yè)趨勢直接契合。這個編排層對于管理AI系統(tǒng)的整個生命周期至關(guān)重要，包括模型訓(xùn)練和部署，協(xié)調(diào)不同AI技術(shù)之間的交互，根據(jù)上下文修改流程，以及持續(xù)優(yōu)化性能。它提供了一個靈活統(tǒng)一的框架，用于集成各種AI組件，使組織能夠輕松地將新模型、算法或數(shù)據(jù)源整合到現(xiàn)有工作流中。這種靈活性促進(jìn)了創(chuàng)新和適應(yīng)性，以應(yīng)對不斷變化的業(yè)務(wù)需求或技術(shù)進(jìn)步。
有效的AI編排帶來了顯著的益處：增強(qiáng)可擴(kuò)展性（適應(yīng)不斷增長的工作負(fù)載）、提高靈活性（集成多樣化組件）、高效資源分配（優(yōu)化計算能力）、加速開發(fā)和部署（縮短AI解決方案上市時間）、促進(jìn)不同AI模型和團(tuán)隊之間的協(xié)作、改進(jìn)AI模型的實時監(jiān)控和管理，以及簡化合規(guī)性和治理。最終，AI編排通過將復(fù)雜的AI流程組織成統(tǒng)一的框架，從而簡化了管理，使其更易于使用、管理和維護(hù)。
模塊化技術(shù)（提示工程、RAG、微調(diào)）對創(chuàng)新和開發(fā)的影響：
提示工程（PromptEngineering）、檢索增強(qiáng)生成（RAG）和微調(diào)（Fine-Tuning）是企業(yè)可以用來從大型語言模型（LLM）中獲取更多價值的三種主要優(yōu)化方法。這些技術(shù)共同有助于實現(xiàn)更好的下游性能、更高的領(lǐng)域特定準(zhǔn)確性，以及滿足目標(biāo)用例特定格式、語言或法規(guī)要求的輸出。
提示工程：這是三種方法中耗時最少、資源密集度最低的。它涉及精心設(shè)計精確的輸入提示，以引導(dǎo)預(yù)訓(xùn)練模型產(chǎn)生期望的輸出，而無需更改模型底層參數(shù)。它具有高度靈活性，在開放式場景中表現(xiàn)出色，例如：從頭開始生成內(nèi)容。
檢索增強(qiáng)生成（RAG）：這種方法將LLM連接到外部數(shù)據(jù)庫（通常是專有的），并自動化信息檢索，以相關(guān)、最新數(shù)據(jù)增強(qiáng)提示，從而提高準(zhǔn)確性和上下文理解。當(dāng)準(zhǔn)確、相關(guān)和最新信息至關(guān)重要時，RAG是理想的解決方案，例如在客戶服務(wù)聊天機(jī)器人或法律研究中。它將LLM接入到原本無法訪問的專有實時數(shù)據(jù)；
微調(diào)：這涉及根據(jù)特定的領(lǐng)域數(shù)據(jù)集調(diào)整預(yù)訓(xùn)練AI模型，從而提高其在特定領(lǐng)域或任務(wù)中的性能。盡管它在計算資源和時間投入方面可能要求最高（需要數(shù)天或數(shù)周的訓(xùn)練），但它非常適合需要高精度和深厚領(lǐng)域?qū)I(yè)知識的任務(wù)。經(jīng)過微調(diào)的模型在應(yīng)用其領(lǐng)域特定數(shù)據(jù)訓(xùn)練時，通常會優(yōu)于其對應(yīng)的基礎(chǔ)模型。
至關(guān)重要的是，這三種方法并非互斥，而是經(jīng)常結(jié)合使用以實現(xiàn)最佳效果。AI原生應(yīng)用程序通常采用復(fù)雜的系統(tǒng)級思維進(jìn)行應(yīng)用設(shè)計，平衡使用現(xiàn)成的通用AI組件與構(gòu)建專有能力，以優(yōu)化其特定用例的性能。這包括結(jié)合使用各種基礎(chǔ)技術(shù)（微調(diào)、RAG、提示工程）以及在模型層采用集成方法，以實現(xiàn)查詢級別的最佳性價比。
AI模型優(yōu)化技術(shù)對比（提示工程、RAG、微調(diào)）
模塊化AI開發(fā)范式的深層考量
用戶提及的“拼積木式構(gòu)建”與模塊化開發(fā)高度契合。然而，研究資料強(qiáng)調(diào)，“編排層”才是真正價值和復(fù)雜性管理發(fā)生的地方。這并非從頭構(gòu)建基礎(chǔ)模型（這需要大量資本投入），而是智能地組合、管理和優(yōu)化現(xiàn)有的模塊化組件（提示工程、RAG、微調(diào)）。研究指出，AI原生應(yīng)用設(shè)計需要“復(fù)雜的系統(tǒng)級思維”，以平衡“現(xiàn)成的通用AI組件與構(gòu)建專有能力”。這表明戰(zhàn)略優(yōu)勢在于這些“積木”的“組合”和“管理”，而非僅僅在于創(chuàng)造這些“積木”本身。因此，智能運營專業(yè)人士應(yīng)將自己定位為AI能力的“編排者”和“集成者”，而非純粹的AI模型開發(fā)者。其核心價值主張源于其設(shè)計、組合和管理這些模塊化AI組件的能力，從而構(gòu)建出強(qiáng)大、高性能且持續(xù)改進(jìn)的工作流，以解決復(fù)雜的業(yè)務(wù)問題。這使得主要技術(shù)重心從深度模型訓(xùn)練（其資源密集度高）轉(zhuǎn)向架構(gòu)設(shè)計、數(shù)據(jù)集成和持續(xù)優(yōu)化，同時充分利用現(xiàn)有強(qiáng)大的模型。
RAG的有效性明確地與LLM連接到“專有實時數(shù)據(jù)”相關(guān)聯(lián)。同樣，微調(diào)依賴于“領(lǐng)域特定數(shù)據(jù)集”來實現(xiàn)精度。研究直接指出，“數(shù)據(jù)在應(yīng)用層至關(guān)重要，它能將商品化的基礎(chǔ)能力轉(zhuǎn)化為有針對性的、可防御的產(chǎn)品”。這建立了一個強(qiáng)烈的因果關(guān)系：盡管模塊化AI開發(fā)提供了靈活性，但其最終性能和創(chuàng)造競爭優(yōu)勢的能力，根本上取決于其處理數(shù)據(jù)的質(zhì)量、獨特性和戰(zhàn)略管理。糟糕的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施被認(rèn)為是阻礙AI應(yīng)用的關(guān)鍵因素。因此，在將AI工作流產(chǎn)品化時，必須在數(shù)據(jù)戰(zhàn)略上進(jìn)行大量前期投資。這包括對數(shù)據(jù)的細(xì)致采購、整理、質(zhì)量保證、治理和安全管理。解鎖“潛在數(shù)據(jù)”（休眠或未捕獲的客戶數(shù)據(jù)）以及通過多模態(tài)交互和模式識別主動創(chuàng)建“新的專有數(shù)據(jù)集”成為核心競爭差異化因素。這些獨特的數(shù)據(jù)將增強(qiáng)RAG和微調(diào)模型的性能，使“積木式”解決方案真正獨特、高度準(zhǔn)確，并對特定客戶具有高價值。
研究強(qiáng)調(diào)，“將可解釋性融入流程的多個步驟”是設(shè)計AI原生系統(tǒng)的一個關(guān)鍵方面，尤其是在AI從“行動和協(xié)助轉(zhuǎn)向答案和智能體”時。這與建立用戶信任和確保對齊直接相關(guān)。研究還指出，“不準(zhǔn)確性”和“模型透明度”是IT領(lǐng)導(dǎo)者關(guān)注的關(guān)鍵問題。隨著AI變得更加自主并融入關(guān)鍵業(yè)務(wù)工作流，理解AI如何得出決策或輸出變得至關(guān)重要，這不僅是為了用戶接受度，也是為了法規(guī)遵從性和調(diào)試。因此，在構(gòu)建和產(chǎn)品化AI工作流時，智能運營專業(yè)人士必須從一開始就注重透明度和可審計性。這意味著不僅要關(guān)注優(yōu)化性能指標(biāo)，還要使AI的行動和推理對人類用戶和利益相關(guān)者可理解。這種對可解釋性的承諾建立了至關(guān)重要的信任，促進(jìn)了廣泛采用，并且對于應(yīng)對日益嚴(yán)格的監(jiān)管審查和治理要求至關(guān)重要，尤其是在敏感或高度受監(jiān)管的行業(yè)中。
III.AI工作流產(chǎn)品化：戰(zhàn)略機(jī)遇與挑戰(zhàn)
III.I.成功AI原生應(yīng)用的特征
AI原生應(yīng)用的核心在于將AI作為用戶體驗的中心，而非僅僅是輔助功能。它們基于AI的核心能力構(gòu)建，例如從大數(shù)據(jù)集中學(xué)習(xí)、理解上下文和生成新穎輸出。其關(guān)鍵價值在于突破傳統(tǒng)速度、規(guī)模和成本的限制，從而為企業(yè)帶來全新的可能性。
持續(xù)改進(jìn)與專有AI：成功AI原生應(yīng)用的一個標(biāo)志是其持續(xù)改進(jìn)的設(shè)計。這通過整合底層AI模型的進(jìn)步以及關(guān)鍵的反饋循環(huán)來實現(xiàn)，這些反饋循環(huán)利用真實世界的數(shù)據(jù)來優(yōu)化性能。此外，這些應(yīng)用通常包含某種專有AI技術(shù)元素，這可能包括為特定功能微調(diào)開源模型或復(fù)雜的模型編排。這種專有層對于實現(xiàn)差異化至關(guān)重要。
關(guān)鍵成功維度（5個D：設(shè)計、數(shù)據(jù)、領(lǐng)域?qū)ｉL、動態(tài)性、分銷）
設(shè)計：成功取決于以用戶為中心的設(shè)計，創(chuàng)造超越傳統(tǒng)聊天或搜索界面的新型交互模式，轉(zhuǎn)向更自然、多模態(tài)的交互（例如，語音、視頻）。它們通過智能地整合用戶反饋（例如，好評/差評、參與度監(jiān)控）來加速反饋循環(huán)，從而優(yōu)化性能并加快功能開發(fā)。至關(guān)重要的是，AI原生系統(tǒng)需要復(fù)雜的系統(tǒng)級思維，平衡使用現(xiàn)成的通用AI組件與構(gòu)建專有能力，采用各種基礎(chǔ)技術(shù)（微調(diào)、RAG、提示工程），并整合可解釋性以建立用戶信任。
數(shù)據(jù)：數(shù)據(jù)是AI原生應(yīng)用的命脈，它能將商品化的基礎(chǔ)AI能力轉(zhuǎn)化為有針對性的、可防御的產(chǎn)品。成功的應(yīng)用提高了端到端數(shù)據(jù)管理的嚴(yán)謹(jǐn)性，包括采購、整理、質(zhì)量、治理和安全。它們通過解鎖休眠或未捕獲的客戶數(shù)據(jù)（例如，來自文檔、通話、會議記錄）來利用“潛在數(shù)據(jù)”，從而創(chuàng)造新的商業(yè)價值。此外，它們還通過多模態(tài)交互、AI生成內(nèi)容元數(shù)據(jù)和模式識別來創(chuàng)建新的專有數(shù)據(jù)集，這些數(shù)據(jù)集可用于迭代改進(jìn)底層模型并擴(kuò)展競爭優(yōu)勢。
領(lǐng)域?qū)ｉL：行業(yè)特定的AI原生應(yīng)用正迅速擴(kuò)展，因為生成式AI能夠更好地在特定領(lǐng)域內(nèi)創(chuàng)建終端用戶活動的數(shù)字表示。它們將深度的領(lǐng)域特定活動轉(zhuǎn)化為AI加速的工作流，自動化任務(wù)并使洞察在組織內(nèi)可訪問。這些應(yīng)用能夠大規(guī)模、高速地從海量數(shù)據(jù)集中合成洞察，極大地加速了法律、醫(yī)療和金融等領(lǐng)域的信息處理。最成功的應(yīng)用將全球知識（來自基礎(chǔ)模型）與領(lǐng)域特定知識（來自行業(yè)數(shù)據(jù)庫）以及公司特定洞察（來自內(nèi)部工件）相結(jié)合，以優(yōu)化輸出并自動化整個工作流。
動態(tài)性：生成式AI推動了從靜態(tài)到更動態(tài)的應(yīng)用體驗的演變。成功的應(yīng)用通過編排模型交互來優(yōu)化“幕后”行動，以實時改進(jìn)輸出和性價比權(quán)衡。它們創(chuàng)建生成式客戶旅程，生成動態(tài)和自適應(yīng)內(nèi)容（例如，個性化銷售材料、數(shù)字孿生表示），這些內(nèi)容不斷從客戶交互中學(xué)習(xí)。它們還實現(xiàn)了多層次的超個性化（終端用戶、團(tuán)隊、部門、組織范圍），因為AI學(xué)習(xí)了偏好和參與模式。
分銷：盡管傳統(tǒng)的基于席位的SaaS模式仍將存在，但公司正在積極嘗試定價和打包方式。這包括嵌入生成式AI功能、創(chuàng)建高級SKU、提供獨立的生成式AI應(yīng)用程序，以及測試基于消費和基于結(jié)果的定價方案。AI原生應(yīng)用還支持新的商業(yè)模式，超越傳統(tǒng)許可，轉(zhuǎn)向訂閱軟件，并納入基于消費和基于結(jié)果的組件，特別是對于可根據(jù)解決的工單或生成的內(nèi)容定價的AI智能體。
III.II.AI驅(qū)動工作流的新興商業(yè)模式
AI驅(qū)動的商業(yè)模式與傳統(tǒng)方法有著根本區(qū)別。它們是動態(tài)的、適應(yīng)性強(qiáng)的，并能持續(xù)從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)以優(yōu)化其運營和結(jié)果，而非依賴固定的規(guī)則和手動流程。這些模型提供持續(xù)學(xué)習(xí)和演進(jìn)、實時決策、固有的可擴(kuò)展性以及超個性化能力。
AI即服務(wù)（AIaaS）和訂閱模式：這是一種流行的商業(yè)模式，允許公司無需大量投資底層技術(shù)即可利用AI能力。AIaaS提供商通過云平臺以訂閱方式提供AI驅(qū)動的功能，確保了提供商的經(jīng)常性收入，并為尋求AI能力而無需長期承諾的企業(yè)提供了靈活性。例如，像Grammarly這樣的AI寫作助手和像Canva這樣的AI驅(qū)動圖形設(shè)計工具都提供了AIaaS模式。
基于結(jié)果的定價：這種模式側(cè)重于為客戶提供的價值，而不僅僅是所提供的功能。支付直接與AI解決方案的性能和可衡量結(jié)果掛鉤。這對于AI智能體尤其有效，因為它們可以根據(jù)具體的、可衡量的結(jié)果（如解決的客戶工單或生成的內(nèi)容）進(jìn)行定價。
數(shù)據(jù)貨幣化：這涉及將數(shù)據(jù)作為戰(zhàn)略資產(chǎn)來創(chuàng)收。在AI商業(yè)模式中，數(shù)據(jù)不僅為AI算法提供動力，也成為一種有價值的商品。企業(yè)利用匿名數(shù)據(jù)集，向其他公司銷售由AI驅(qū)動的洞察或分析服務(wù)。
免費增值和高級模式：AI開發(fā)公司通常提供免費增值模式，免費提供基本的AI功能，同時對高級或高級功能收費。這種策略旨在通過可訪問的服務(wù)吸引用戶，然后鼓勵他們升級到更復(fù)雜的付費產(chǎn)品
流程即服務(wù)：AI驅(qū)動的商業(yè)模式可以將整個業(yè)務(wù)流程作為服務(wù)提供。這利用自主系統(tǒng)和超個性化來提供簡化的運營。例如，“智能體AI顧問”可以以遠(yuǎn)低于人工成本的價格指導(dǎo)人類顧問和客戶，從而改變咨詢服務(wù)。
III.III.AI工作流產(chǎn)品化的挑戰(zhàn)
技術(shù)限制與數(shù)據(jù)鴻溝：
盡管能力令人印象深刻，但當(dāng)前的大型語言模型（LLM）面臨著限制，這制約了它們在企業(yè)規(guī)模上的部署。它們可能產(chǎn)生不準(zhǔn)確的輸出（“幻覺”），這使得在需要精確性和可重復(fù)性的環(huán)境中難以信任。LLM本質(zhì)上也是被動的，需要提示才能行動，并且難以處理涉及多個步驟或持久記憶的復(fù)雜工作流。糟糕的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施是阻礙AI自動化應(yīng)用的關(guān)鍵因素，83%的IT領(lǐng)導(dǎo)者將其列為擔(dān)憂。斷裂的系統(tǒng)、不一致的數(shù)據(jù)格式和過時的數(shù)據(jù)集成可能會破壞AI工作流，導(dǎo)致錯誤和延遲。數(shù)據(jù)可訪問性和質(zhì)量差距，特別是對于非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，是重要的障礙。機(jī)器學(xué)習(xí)模型需要經(jīng)過標(biāo)記、一致、無偏見且能代表用例的訓(xùn)練數(shù)據(jù)才能產(chǎn)生準(zhǔn)確的輸出。
與遺留系統(tǒng)的復(fù)雜集成：
將AI解決方案與現(xiàn)有遺留系統(tǒng)集成是一個重大挑戰(zhàn)。2025年3月的一項調(diào)查顯示，58%的組織將遺留系統(tǒng)集成視為其云轉(zhuǎn)型中的最大挑戰(zhàn)。過時的基礎(chǔ)設(shè)施常常阻礙無縫集成，導(dǎo)致成本增加和項目延遲。
組織慣性與人才缺口：
員工抵制和對失業(yè)的擔(dān)憂是顯著的問題。約31%的團(tuán)隊將勞動力流失視為采用自動化和AI時的主要擔(dān)憂，這導(dǎo)致業(yè)務(wù)團(tuán)隊和中層管理人員的隱性抵制。許多公司缺乏專業(yè)人才，特別是MLOps工程師，他們對于AI模型在生產(chǎn)環(huán)境中的工業(yè)化、部署和維護(hù)至關(guān)重要。AI項目本身就需要專業(yè)技能。孤立的AI團(tuán)隊，獨立于核心IT或業(yè)務(wù)職能開發(fā)模型，常常導(dǎo)致解決方案難以擴(kuò)展，因為與企業(yè)系統(tǒng)集成不佳或缺乏運營一致性。
可擴(kuò)展性與合規(guī)性問題：
自動化解決方案可能過于僵化，無法適應(yīng)不斷變化的業(yè)務(wù)需求，或無法處理不斷增長的運營需求，導(dǎo)致缺乏可擴(kuò)展性或靈活性。隱私、安全和合規(guī)性問題是IT領(lǐng)導(dǎo)者的首要關(guān)注點。對數(shù)據(jù)隱私、安全和AI治理的監(jiān)管審查日益嚴(yán)格，需要健全的合規(guī)計劃。
產(chǎn)品化AI工作流的深層考量
許多垂直AI用例之所以停留在試點階段，未能大規(guī)模推廣，其原因在于碎片化的項目、成熟解決方案的缺乏以及人才缺口。這揭示了AI產(chǎn)品化過程中的一個“試點悖論”：盡管AI潛力巨大，但將其從概念驗證轉(zhuǎn)化為廣泛應(yīng)用面臨諸多障礙。要克服這一挑戰(zhàn)，需要進(jìn)行戰(zhàn)略性投資、構(gòu)建強(qiáng)大的技術(shù)基礎(chǔ)，并采用“中心輻射式”的組織模型以實現(xiàn)規(guī)模化。這意味著，智能運營專業(yè)人士在產(chǎn)品化AI工作流時，不僅要關(guān)注技術(shù)可行性，更要重視其在企業(yè)內(nèi)部的落地能力，包括技術(shù)集成、人才配置和組織變革。
隨著AI系統(tǒng)變得更加自主和復(fù)雜，尤其是在高風(fēng)險或結(jié)果不一致的生成式AI應(yīng)用中，保持“人在回路中”至關(guān)重要。這不僅是為了建立信任，也是為了有效管理風(fēng)險。研究強(qiáng)調(diào)了“新的人機(jī)協(xié)作模式”，其中技術(shù)變得更能響應(yīng)人類意圖和行為，模糊了操作員與共同創(chuàng)造者之間的界限。這意味著，產(chǎn)品化的AI工作流不應(yīng)追求完全的自動化，而應(yīng)設(shè)計為增強(qiáng)人類能力、提供決策支持的工具。智能運營專業(yè)人士在設(shè)計工作流時，需要平衡AI的自主性與人類的監(jiān)督和干預(yù)，確保AI能夠輔助而非取代關(guān)鍵的人類判斷，從而提高整體系統(tǒng)的可靠性和可接受度。
數(shù)據(jù)質(zhì)量和可訪問性是AI成功的基石。研究指出，糟糕的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施是阻礙AI自動化應(yīng)用的關(guān)鍵因素，并且強(qiáng)調(diào)了標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)格式、建立數(shù)據(jù)質(zhì)量檢查以及利用數(shù)據(jù)集成平臺的重要性。這表明，即使擁有最先進(jìn)的AI模型和編排能力，如果底層數(shù)據(jù)不干凈、不一致或難以獲取，AI工作流的性能和價值也會大打折扣。因此，智能運營專業(yè)人士在產(chǎn)品化AI工作流時，必須將數(shù)據(jù)治理和質(zhì)量提升作為核心任務(wù)。這意味著需要投入資源來清洗、整理和標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)，并建立健全的數(shù)據(jù)管理流程，以確保AI系統(tǒng)能夠獲取高質(zhì)量、可靠的數(shù)據(jù)，從而發(fā)揮其最大潛力。
克服員工抵制和組織慣性是AI成功落地的關(guān)鍵。研究建議，將自動化與可衡量的業(yè)務(wù)成果掛鉤，從小規(guī)模、高可見度、低風(fēng)險的項目入手，并培養(yǎng)內(nèi)部倡導(dǎo)者，可以有效解決這些問題。這表明，AI產(chǎn)品化不僅僅是技術(shù)部署，更是一項復(fù)雜的變革管理工程。智能運營專業(yè)人士需要具備強(qiáng)大的溝通和影響能力，能夠清晰地闡明AI帶來的價值，減輕員工對失業(yè)的擔(dān)憂，并引導(dǎo)組織逐步接受和適應(yīng)新的工作方式。將AI工作流設(shè)計為能夠逐步引入、易于理解且能快速展現(xiàn)成效的解決方案，將有助于建立信任，促進(jìn)廣泛采納，并最終實現(xiàn)AI在企業(yè)內(nèi)部的深遠(yuǎn)影響。
IV.產(chǎn)品化AI工作流的市場進(jìn)入策略
IV.I.打造獨特的價值主張
成功產(chǎn)品化AI工作流的關(guān)鍵在于打造一個獨特且引人注目的價值主張。這首先要求解決方案能夠針對特定的行業(yè)需求進(jìn)行定制。通用AI工具雖然功能廣泛，但往往難以深入解決特定行業(yè)或企業(yè)面臨的獨特痛點。因此，將AI能力與深厚的領(lǐng)域?qū)I(yè)知識相結(jié)合，專注于解決客戶的實際業(yè)務(wù)問題，將是構(gòu)建競爭壁壘的關(guān)鍵。
價值主張應(yīng)明確量化AI工作流所能帶來的投資回報率（ROI）和可衡量的業(yè)務(wù)成果。例如，AI驅(qū)動的流程自動化能夠顯著降低運營成本，提高效率，并提供預(yù)測性洞察，這些都是客戶能夠直接感知的價值。此外，成功的AI應(yīng)用正從“取代人類”轉(zhuǎn)向“增強(qiáng)人類能力”。因此，價值主張應(yīng)強(qiáng)調(diào)AI工作流如何賦能員工，讓他們專注于更高價值、更具創(chuàng)造性的任務(wù)，而非僅僅是自動化。
IV.II.銷售與分銷渠道
在將AI工作流產(chǎn)品推向市場時，選擇合適的銷售和分銷渠道至關(guān)重要。
直接銷售：
直接銷售模式是指公司直接與客戶建立聯(lián)系，通過面對面會議、電話、社交媒體或視頻會議等方式進(jìn)行銷售。在SaaS領(lǐng)域，這通常通過電子商務(wù)網(wǎng)站、電話銷售或現(xiàn)場銷售實現(xiàn)。
優(yōu)勢：公司對整個銷售周期擁有完全控制權(quán)，包括招聘、營銷、培訓(xùn)和客戶服務(wù)。公司保留產(chǎn)品的所有利潤，無需支付傭金，這使得收入預(yù)測更加容易?？梢灾苯荧@取客戶反饋，從而實現(xiàn)更快的迭代和產(chǎn)品開發(fā)。
劣勢：擴(kuò)展難度較大，因為公司需要承擔(dān)所有銷售、營銷和客戶服務(wù)的責(zé)任。成本較高，因為公司需要承擔(dān)從招聘到CRM平臺的所有費用。進(jìn)入新市場和觸達(dá)新客戶的難度相對較大。
渠道銷售（間接銷售）：
渠道銷售涉及第三方參與銷售周期，例如經(jīng)銷商、原始設(shè)備制造商（OEM）或服務(wù)合作伙伴。產(chǎn)品所有者與客戶之間沒有直接聯(lián)系，客戶主要與渠道合作伙伴互動。
優(yōu)勢：更具成本效益，公司可以將銷售成本轉(zhuǎn)移給合作伙伴。更容易進(jìn)入新市場和觸達(dá)目標(biāo)客戶，因為可以利用已在這些市場建立的合作伙伴網(wǎng)絡(luò)。擴(kuò)展性更強(qiáng)，可以輕松尋找新的第三方來協(xié)助銷售過程。
劣勢：對收入預(yù)測的控制較少，因為這取決于合作伙伴的報告和流程透明度。對產(chǎn)品營銷和銷售的控制力較弱，盡管可以對合作伙伴進(jìn)行培訓(xùn)，但無法完全控制銷售周期。公司收入可能減少，因為合作伙伴可能要求折扣或傭金。
AI工作流產(chǎn)品的戰(zhàn)略考量：
利用AI提升銷售工作流：AI工具可以顯著增強(qiáng)銷售效率。例如，AI驅(qū)動的潛在客戶開發(fā)智能體能夠自主尋找并聯(lián)系潛在客戶，實現(xiàn)全天候工作，從而提高線索轉(zhuǎn)化率。AI還能實現(xiàn)大規(guī)模個性化外聯(lián)，通過生成式AI工具根據(jù)客戶的行業(yè)、角色和痛點撰寫定制化的電子郵件或LinkedIn消息，從而提高回復(fù)率和會議預(yù)訂量。AI還可以協(xié)調(diào)多渠道（電子郵件、LinkedIn、短信）外聯(lián)，并根據(jù)過往互動數(shù)據(jù)優(yōu)化聯(lián)系時間和順序。
AI賦能銷售支持：AI能夠自動化銷售內(nèi)容的生成，例如銷售演示文稿、競爭對手分析卡片和定制化案例研究。AI還可以自動更新CRM字段，從通話記錄、電子郵件和會議筆記中提取關(guān)鍵信息并直接同步到CRM，減少人工輸入錯誤和時間浪費。此外，AI能提供實時洞察，例如識別銷售流程中的瓶頸、提醒銷售代表跟進(jìn)停滯的交易，從而實現(xiàn)更主動的決策。
合作伙伴計劃：AI合作伙伴計劃是擴(kuò)大市場覆蓋的重要途徑。這些計劃為合作伙伴提供工具、培訓(xùn)、支持和市場進(jìn)入優(yōu)勢，特別是在企業(yè)級數(shù)字化轉(zhuǎn)型中。不同的供應(yīng)商提供不同的合作模式，例如白標(biāo)（white-label）AI解決方案、快速入門工具包、內(nèi)置合規(guī)性支持或混合規(guī)模部署。通過受控環(huán)境（如沙盒測試），合作伙伴可以安全地推出AI工具，實時評估性能，并在全球范圍內(nèi)擴(kuò)展。
AI優(yōu)化分銷渠道：AI可以優(yōu)化分銷網(wǎng)絡(luò)，例如通過分析客戶行為、供應(yīng)商狀態(tài)和天氣等因素來預(yù)測需求，從而優(yōu)化庫存管理，避免缺貨和積壓。AI還能識別表現(xiàn)不佳的區(qū)域或渠道，并提出調(diào)整建議，以實現(xiàn)更平衡和更高投資回報率的分銷策略。
IV.III.定價模式
對于AI驅(qū)動的工作流產(chǎn)品，定價模式應(yīng)靈活且與所提供的價值緊密掛鉤。除了傳統(tǒng)的訂閱模式，還可以探索基于消費量和基于結(jié)果的定價模式。
訂閱模式：提供AI即服務(wù)（AIaaS），客戶按月或按年支付費用以訪問AI驅(qū)動的功能。
基于消費量的定價：根據(jù)客戶對AI工作流的使用量（例如，處理的數(shù)據(jù)量、API調(diào)用次數(shù)、生成的報告數(shù)量）進(jìn)行收費。
基于結(jié)果的定價：這種模式與AI智能體尤其契合，因為其支付直接與AI解決方案的性能和可衡量結(jié)果相關(guān)聯(lián)。例如，可以根據(jù)解決的客戶工單數(shù)量、生成的合格線索數(shù)量或?qū)崿F(xiàn)的成本節(jié)約來收費。這種模式能夠?qū)⒐?yīng)商的利益與客戶的實際業(yè)務(wù)成果緊密結(jié)合，從而建立更強(qiáng)的信任和長期合作關(guān)系。
V.智能運營專業(yè)人士的行動計劃
作為一名智能運營專業(yè)人士，將AI工作流產(chǎn)品化并推向市場，需要一套結(jié)構(gòu)化的行動計劃，以充分利用當(dāng)前的市場機(jī)遇并應(yīng)對潛在挑戰(zhàn)。
1.驗證并優(yōu)化工作流理念：
從小處著手，聚焦可衡量成果。避免一開始就追求全面自動化。建議從小型、定義明確的試點項目開始，這些項目應(yīng)具有清晰的邊界和可衡量的成果。例如，選擇一個特定部門內(nèi)重復(fù)性高、數(shù)據(jù)相對干凈且邏輯簡單的流程進(jìn)行自動化。
識別高投資回報率（ROI）用例。優(yōu)先選擇那些與業(yè)務(wù)戰(zhàn)略高度契合，并能帶來顯著回報的用例。這可能包括能夠大幅降低成本、提高效率或提供全新洞察的痛點。例如，在金融領(lǐng)域，自動化貸款文件處理可以顯著降低成本并加快審批速度。
明確AI智能體可創(chuàng)造的價值。深入分析現(xiàn)有或新設(shè)計的工作流程，識別AI智能體能夠帶來切實價值的環(huán)節(jié)，例如通過自動化、優(yōu)化和協(xié)作來提升效率、降低成本或提供新見解。
2.以編排思維進(jìn)行構(gòu)建：
采納“積木式構(gòu)建”方法。充分利用模塊化的AI組件，如提示工程、檢索增強(qiáng)生成（RAG）和微調(diào)。這使得解決方案能夠靈活組合，并根據(jù)特定需求進(jìn)行優(yōu)化，而非從零開始構(gòu)建所有底層技術(shù)。
優(yōu)先考慮智能體編排層。將重點放在構(gòu)建和管理AI智能體編排層上，以確保解決方案的可擴(kuò)展性、靈活性和高效的資源分配。這將使不同的AI組件能夠無縫協(xié)作，并適應(yīng)不斷變化的工作負(fù)載。
投資于強(qiáng)大的數(shù)據(jù)管理。認(rèn)識到數(shù)據(jù)是AI成功的核心驅(qū)動力。投入資源進(jìn)行專有數(shù)據(jù)的采購、整理、質(zhì)量控制、治理和安全管理。高質(zhì)量、獨特的專有數(shù)據(jù)是AI工作流實現(xiàn)差異化和卓越性能的關(guān)鍵。
設(shè)計持續(xù)改進(jìn)和可解釋性。將持續(xù)改進(jìn)的機(jī)制（如反饋循環(huán)）和可解釋性功能融入AI工作流的設(shè)計中。這不僅有助于建立用戶信任和促進(jìn)廣泛采用，也是應(yīng)對未來監(jiān)管要求和確保系統(tǒng)穩(wěn)定性的關(guān)鍵。
3.制定戰(zhàn)略性的市場進(jìn)入和銷售計劃：
明確以結(jié)果為導(dǎo)向的價值主張。突出產(chǎn)品在特定領(lǐng)域內(nèi)的專業(yè)知識，并強(qiáng)調(diào)其能為客戶帶來的可衡量業(yè)務(wù)成果。例如，與其說“我們提供AI自動化”，不如說“我們的AI工作流能幫助您將客戶服務(wù)響應(yīng)時間縮短50%，提高客戶滿意度20%”。
考慮混合銷售策略。結(jié)合直接銷售和渠道合作伙伴關(guān)系。直接銷售有助于獲取早期客戶反饋和保持對銷售周期的控制。而渠道合作伙伴（如經(jīng)銷商、系統(tǒng)集成商）則能幫助產(chǎn)品快速進(jìn)入新市場，擴(kuò)大覆蓋范圍并降低銷售成本。
探索AI賦能的銷售工具。利用AI工具優(yōu)化自身的銷售流程，例如使用AI進(jìn)行潛在客戶開發(fā)、個性化外聯(lián)和銷售內(nèi)容生成。這將提高銷售團(tuán)隊的效率和效果。
嘗試靈活的定價模式。除了傳統(tǒng)的訂閱模式，積極探索基于消費量和基于結(jié)果的定價模式。將定價與AI工作流交付的實際價值掛鉤，有助于吸引客戶并建立長期合作關(guān)系。
4.擁抱轉(zhuǎn)型和持續(xù)學(xué)習(xí)：
認(rèn)識到AI產(chǎn)品化是業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)型。理解將AI工作流產(chǎn)品化不僅僅是技術(shù)部署，更是一場需要深入?yún)⑴c客戶業(yè)務(wù)流程再造和變革管理的旅程。
專注于客戶內(nèi)部的變革管理。協(xié)助客戶克服員工抵制和組織慣性，通過清晰的溝通和成功案例來培養(yǎng)內(nèi)部倡導(dǎo)者。
持續(xù)監(jiān)控市場和技術(shù)發(fā)展。AI領(lǐng)域發(fā)展迅速，智能運營專業(yè)人士需要持續(xù)關(guān)注新的市場趨勢、技術(shù)進(jìn)步和監(jiān)管變化，以便及時調(diào)整產(chǎn)品和戰(zhàn)略，保持競爭優(yōu)勢。
通過以上行動計劃，智能運營專業(yè)人士不僅能夠驗證其對AI趨勢的判斷，更能將初步想法轉(zhuǎn)化為具有強(qiáng)大市場競爭力的AI驅(qū)動型工作流產(chǎn)品，從而在AI時代的商業(yè)浪潮中占據(jù)先機(jī)。
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4．說話有雜音。這比喜歡用多余的字句更令人不舒服，在說話的時候，加上許多沒有意義的雜音。例如，一面說著話，鼻子里面一面“哼，哼”地響著，或是每說一句話之前，必先清清自己的喉嚨，還有的人一句話里面加上幾個“呃”字……這些雜音會使人產(chǎn)生一種生理上的不快之感，好像給你精彩的語言蒙上一層灰塵。
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(1)如果在雞尾酒會當(dāng)中，不要站在一個地方不動，你最好往人群聚集的地方去，聽聽他們在談些什么，這樣你也有機(jī)會發(fā)表你的意見--。等到有趣的話題談得差不多的時候，再找個借口離開，另尋聊天的對象_。這種游擊式的方法，很容易找到真正可以聊天的對象，也可以認(rèn)識許多朋友。（溫馨提示：全文小說可點擊文末卡片閱讀說完了|。
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如果說話者是敘述者，那就將他的思維活動加入他所說的那段對話當(dāng)中，這樣也能表明是他在說話。所以要盡可能地將提示語改為行動或主人公的內(nèi)心想法。如果你不想描述行動或想法，而選擇使用“說”，也一定要確定好提示語的位置。在對話段落中，提示語的位置也有優(yōu)劣之分_。最差的位置是句首，其次是放在一句話的中間后面會介紹。
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