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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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