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(相關資料圖)
先說下,我們的 AI 星球已經從「ChatGPT&AI賦能商業」改名為「AIGC 賦能商業」。
改名這件事,從一開始創建的時候就想改了。原先名字里帶有 GPT 相關字眼的,我得承認,當時我們這名字起的時候,是帶有點蹭熱度動機的。
不過正如一開始所言,這社群也不是只分享 GPT 方面的,更多的是專注在整個 AI 賽道,是面向包含國內整個的 AI 生態的。
所以現在弱化 GPT 關鍵字,更名為「AIGC賦能商業」也是順其自然的事情。
很多人好奇我們名字里的「賦能商業」是什么意思?又或者說 AI 要如何賦能商業?
這里也說下,當你認為 AI 是一個時代變革,不可逆的趨勢的時候,從商業的角度,各行各業都要想著跟 AI 結合。
我最初在社群建立的時候,就給球友們說過兩個真實的案例。
比如跟好友私下交流時發現,有個做財務的朋友,給一些高校財會專業學生授課的,也給一些事務所會計經理做培訓的,那么傳統的財務授課培訓肯定不行,AI 一定會改變財務行業,類似于 AI 幫你處理財務報表分析,做 ppt、excel 的 vba、跨國財務的會計制度等等,這些如果第一時間結合上 AI,你說你以后會不會成為財務領域的頭部?
甚至還有一個餐飲行業的朋友跟我聊,說能不能后續跟我們社群合作,他有餐飲流量人群,最近也一直跟進 AI 時代如何跟餐飲結合。
還有做自媒體的朋友,因為缺乏開發能力,來問我,他們會出一些自媒體領域的 prompt 模版,能不能用上我們開發的工具,去專門服務他們自媒體學員。
也是基于最初這點觀察,于是有了「賦能商業」這個詞。
未來,各行各業都會被 AI 多少改變。
不過話雖如此,現在有個現象是,AI 的熱度有所下降了。
比如我看到我們社群有球友@至臻分享到說,根據抖音流量顯示,AI 話題的流量進入 5 月后開始降溫,AI 繪畫的流量雖然有所上漲,但整體偏小眾一些,并未進入主流人群視野。
換句話說,在大多數人眼里,AI 的熱度其實也不是特別高,注意我說的是面向大多數群體。但有意思的是,在創業圈,AI 可是越來越火,他身邊不少創業者都陸續入局 AI 創業圈各種商業模式,服務方式,AI 產品層出不窮。
有的則是做 To B 方向,即圍繞 AI 這塊展開做的企業培訓。
由于他自己在面向 B 端方面有不錯的經驗,于是他做了點嘗試后,在星球分享了幾點關于 AI 在企業端的一些初步思考。我看了覺得還不錯,這幾點思考沒準也可以給大家一點思考借鑒意義,所以這里稍微同步下:
1、現在的情況和 21 世紀初的互聯網早期很像。大家討論的熱火朝天,C 端應用場景也越來越豐富,越來越多的個人用戶都開始使用互聯網。大家覺得互聯網真好,這就是未來。
但企業端的互聯網化普及走的比普通用戶慢很多,因為企業端對流程配合度的要求很高。個人用戶可以玩的開心,沒事就玩玩,企業端則是完全基于成本和效率考量。
于是,明明一封郵件就能解決的問題,但大部分公司還是在打電話和發傳真。組織習慣一旦形成,比個人習慣更難改變。
現在企業場景下 AI 化升級面臨的問題,和當年非常相似。
2、通過調整業務流程,增加 AI 工具的培訓,能立刻提升工作效率。以電商公司為例,電商公司的大部分工作流基本實現了線上化,數字化,標準化。但由于過去的業務流程成熟,員工操作習慣成熟,因此大部分員工在工作中感覺 AI 工具用于不用區別不大。
如果對原有業務流程進行調整,例如把全流程數據都喂給 AI,然后讓 AI 基于全流程數據進行流程優化,再由 AI 派發崗位任務。至少 20% 以上的溝通成本可以節省下來,如果再對員工進行 AI 工具技能培訓,至少 30% 的工作量可以節省,綜合提效 50% 是大概率可以實現的。
提效意味著降本,市場陷入存量博弈的時候,降本就是增收。
3、公司領導需要先形成 AI 工具日常使用習慣,然后才能帶動員工,實現企業的整體 AI 化升級。AI 工具的應用必須先從公司領導開始,以上帶下才有可能推動 AI 化升級。手里拿著錘子,才會去敲釘子。
公司領導沒有使用 AI 工具的習慣,就不會意識到 AI 工具到底能解決哪些問題。知道和做到之間巨大的鴻溝就是習慣,形成日常習慣的最簡單的方式是在手機和電腦里安裝 GPT 類工具,有問題先問 AI。每天用一用,漸漸會發現原來 AI 真的是超級生產力。
領導重視了,公司才會傾斜資源,然后才能普及。互聯網時代的老路,AI 時代大概率要重走一遍。
4、企業 AI 化升級是一個長期的系統性工作,雖然重要,但不緊急。AI 升級是一個長期的系統性工作,長期看對企業效率的提升是必然的,但其作用在早期并不容易顯現,這主要是由 2 個原因造成的。
第一,多數人還未對 AI 工具的功能有更深入的了解。不了解工具,所以也就不知道工具能滿足自己的什么需求。
第二,AI 工具在專業領域中的使用需要有數據庫支撐。AI 技術的三大要素是數據,算法,算力,算法目前由各種模型來提供,典型如 GPT。算力目前主要由云服務商來提供,國內基本被大廠壟斷。
數據是每個企業都有的,一旦企業將數據匯總,再接入 AI 工具,大量線上業務將實現效率大增。典型場景是大企業內部部署私有大模型,并集成企業知識庫,對內 AI 擔任企業知識專家的角色,對外擔任線上智能銷售或客服的角色。中小企業雖然不具備部署私有大模型的條件,但只要建設好企業知識庫,引入外部 AI 工具,也可以實現和大企業一樣的效果。
知識庫的建設,AI 工具使用習慣的養成,都是需要長期堅持的事情。
長期看價值是顯而易見的,但短期什么開始?這是個仁者見仁的問題。
和 C 端市場相比,B 端市場目前競爭極少,市場幾乎一片空白。
這是優勢,但也是劣勢。
不由想到一個陳年舊梗,兩個賣鞋的跑到非洲,發現非洲沒人穿鞋。一個很開心,說市場前景巨大。一個很沮喪,說市場沒有需求。
兩個人說的都對,因為每個人的稟賦和視角不同。
就像狄更斯所說,「這是最好的時代,也是最壞的時代」。
以上關于 AI 在 B 端的思考,希望能給大家一點思考借鑒意義。大家不妨也留言說說所在的是什么行業,公司又有沒有開始應用 AI 或者說重視 AI 這塊的?歡迎評論區留言說說。
PS:昨天文末提到的線下大會,昨晚我正式在星球官宣了。7 月 8 日杭州線下大會的事情,大會分享的主題將圍繞AI 賦能商業跟視頻號這兩大方向。這兩天就會陸續通知相關報名信息,大家感興趣的話,可以??掃碼關注我視頻號留意下,近期直播跟大家分享的時候也會通知下。
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汪華明 1、汪華明,曾任江西余江工業園區管理委員會主任。2、。本文關于汪華明