要時刻意識到，最好的事情還沒有做好。

—— 楊植麟 月之暗面（Moonshot AI）創(chuàng)始人

本文是為大型企業(yè)的決策者和產(chǎn)品經(jīng)理撰寫的。

不知道大家會不會有這樣的困惑:為什么自己的模型能力好，功能齊全，完全標(biāo)桿AI頭部廠商成長困難，沒人用？

在回答這個問題之前，我先講一個小故事。

從我最后一篇文章中告別AI焦慮，普通人很快就開始使用AI模型的三個關(guān)鍵能力。剛發(fā)布后，一位前同事主動向我推薦AI助手。他認為這款產(chǎn)品的“普適性”做得很好，因為它內(nèi)置的AI助手模板可以幫助他快速設(shè)計自己的定位。與其他產(chǎn)品不同，你必須學(xué)習(xí)提示，多輪對話才能得到你想要的答案。而且每次對話都要從0開始，很麻煩。

事實上，這個行業(yè)的每個人都知道釘釘AI助手是一個智能身體。智譜清言、文心清言等產(chǎn)品也支持，甚至可能更有效，但為什么沒有人為他們說話呢？

本質(zhì)上，這是對產(chǎn)品經(jīng)理在定義產(chǎn)品時需求的深刻洞察。顯然，國內(nèi)很多AI企業(yè)都沒有找到合適的需求點。

都說做AI產(chǎn)品，不能用錘子找釘子。但是如何找到鋼釘，又怎么能看到在哪里打孔呢？在這篇文章中，我想提出我的解決方案。

那便是：首先是工具，然后是AI；先進場，再推廣；先單點，再泛化

怎樣理解？我一個個聊天

首先是工具，然后是AI

生產(chǎn)力是任何新技術(shù)的首要任務(wù)。無論是早期的蒸汽、電力能源，還是今天的因特網(wǎng)和AI，都不例外。

AI本質(zhì)上是一種技術(shù)，是一種通過文字理解有效地完成“生成”任務(wù)的能力。

正如網(wǎng)絡(luò)背后是TCP//IP，移動互聯(lián)網(wǎng)的底層是5G。僅僅依靠協(xié)議是不夠的。只有瀏覽器疊加，移動OS和智能產(chǎn)品疊加，技術(shù)才能真正發(fā)揮其價值。

因此，AI落地首先要考慮的是如何設(shè)計能夠承載“生成”能力的工具。。

你也許會說，工具不是有的嗎？只是一個對話框，對話界面就是工具啊。

但是我們可以想一想，如果將PC端瀏覽器、移動端操作系統(tǒng)進行對比，一套Chat交互，AIGC能力是否足夠放大？

要解決這個問題，我們必須回到ChatGPT本身的意義。人們可能過于關(guān)注Chat，而忽略了GPT，即「Generative Pre-trained Transformer」生成式預(yù)訓(xùn)練變換器的定義。

• Generative（生成式）：目標(biāo)是學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)的分布，并且可以生成與訓(xùn)練數(shù)據(jù)相似的新數(shù)據(jù)。
• Pre-trained（預(yù)訓(xùn)練）：也就是總結(jié)一般規(guī)律的建模過程，本質(zhì)上就是整理規(guī)則和方法論。
• Transformer（變換器）：可以快速、準確地理解前后文本，借助自注意機制生成具有連貫性和可理解性的內(nèi)容。

一般來說，GPT模型是基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的語言預(yù)測模型，基于Transformer架構(gòu)。它可以根據(jù)對知識的認知分析自然語言，計算出最佳的響應(yīng)回復(fù)。

因此，能夠理解人類語言，計算出最佳響應(yīng)。圍繞這個抽象概念設(shè)計工具，可以讓AIGC技術(shù)更好的承載。。

那么到底什么樣的工具，才更適合大模型落地呢？首先我們來談?wù)勀男I(yè)務(wù)不合適。

任何不需要信息吸收和傳遞的生產(chǎn)動作，僅僅基于想法，都不適合與大語言模型相結(jié)合。如下圖：

這種生產(chǎn)動作，從需求到目標(biāo)，過程極短，整個過程取決于實施者的個人認知、經(jīng)驗和技能。在此期間，不需要溝通和溝通，最終產(chǎn)生實物或服務(wù)體驗。一個典型的例子是技術(shù)人員、工匠和服務(wù)行業(yè)。

而且需要使用信息理解、傳遞、完成價值創(chuàng)造的場景，更值得開發(fā)相應(yīng)的AI工具來滿足要求。如圖所示：

要想高效運行這個過程，首先要多人參與，有一套合作過程；其次，在合作中，要依靠信息的傳遞和解讀；第三是信息本身，也是一種可交付的輸出。例如內(nèi)容產(chǎn)業(yè)、企業(yè)合作流程、標(biāo)準化培訓(xùn)、決策影響，我認為這些場景將更適合上下游圍繞圖中的圓圈開發(fā)工具。。

先進場，再推廣

再好的工具，也要先讓人用起來。

大語言模型的核心能力在于“生成”，而生成是一個動詞。為什么要生成？生成后該怎么辦？沒有人愿意用這三個問題來解釋清楚。

所以，讓工具沉浸在實際的工作場景中，首先完成用戶接觸和教育，然后逐步擴大范圍，才是更合適的方法。

以釘釘AI助手為例。自己的釘釘是企業(yè)內(nèi)部溝通合作場景的強制綁定，符合我說的第一點:先工具，再AI。即使沒有AI，工具仍然可以使用。

在此基礎(chǔ)上，引入模板、插件、提醒引導(dǎo)、流程嵌入，讓用戶意識到在AI的幫助下，日常工作效率可以更高，理解和生成數(shù)據(jù)可以更高效。因為信息不清晰導(dǎo)致的工作失職減少，他們會更愿意接受AI功能。

再舉一個例子，Tiktok小程序是Tiktok生態(tài)下一種全新的產(chǎn)品形式。獨立的Tiktok小程序中心，即使排水再好，也很少有人愿意主動打開。

但是這并不妨礙小程序本身DAU的持續(xù)增長。其背后的原因是它更好地與抖音主場景：視頻信息流結(jié)合在一起。錄像中提到的信息引起了興趣，想要了解更多，用戶可以直接點擊左下角的錨點，深入體驗，非常流暢。

按照這個思路，Tiktok能否將AI嵌入到客戶發(fā)帖、創(chuàng)作視頻、搜索信息、管理個人信息等場景中，讓信息的創(chuàng)作和理解更加高效？碰巧前幾天看到一篇文章，整理了字節(jié)AI產(chǎn)品的布局:

其中，我更看好有完整需求場景的工具，比如剪影、巨型引擎、教育。AI的引入可以讓視頻創(chuàng)作更方便，更容易推廣動作，更高效的教育過程。

因此，如果我是AI大模型公司的產(chǎn)品經(jīng)理，首先要做的不是開發(fā)AI對話機器人，也不是加強AI的生成效果。相反，我們應(yīng)該首先切割一個有增長潛力的基礎(chǔ)市場，并圍繞特定人群開發(fā)內(nèi)容生成工具。這個工具可以在沒有AI參與的情況下實現(xiàn)需求，然后不斷疊加模型能力，擴大應(yīng)用范圍。。比如圍繞教師、銷售職業(yè)，跟隨基本業(yè)務(wù)?！郝殘鲂枨蟆ㄟ^交流合作場景開發(fā)工具，逐步滲透到AIGC能力中，幫助他們更好地完成工作，提升成長。

先單點，再泛化

你可能不會在這里接受。按照這個邏輯，這些基礎(chǔ)大模型公司是否都要進入某個特定的行業(yè)，通過項目定制和公司服務(wù)賺錢；還是直接開教育公司和營銷公司，不要做大模型？這不是越來越窄了嗎？

盡管事實上確實如此，但是觀察當(dāng)前大型企業(yè)的發(fā)展，還有另外一條突破路線，那就是單點突破。

所謂單點突破，指的是大模型能力，在某一特點上很超前。，比如kimi的超長前后理解能力就是一個很好的例子。有了這個特點，我們應(yīng)該先讓大家眼前一亮，然后圍繞應(yīng)用領(lǐng)域，告訴用戶如何將這種能力應(yīng)用到日常工作和生活中，這樣會更容易植入用戶的心智。

當(dāng)然，這個單點，也可以指一個特定的場景，用你的大模型，獨一無二，效果極佳。。比如Midjourney，生成超清晰的質(zhì)感圖像，開源，可以定制各種插件的Stablee。 Diffusion。國產(chǎn)產(chǎn)品更接近這個維度，比如讀音頻的通義理解，搜索場景的秘塔，公文寫作的新華妙筆，MiniMax(星野)等等。

所以，如果基本的大型模型公司，想要把自己的品牌和產(chǎn)品能力打爆到C端，要么是某種能力特別突出，要么是在某個單點場景中作出口碑。。只有一些不疼不癢的功能:閱讀文檔、寫文案、繪圖、制作PPT等。，效果有限。即使你的經(jīng)驗有了很大的改善，也很難多樣化。

對于用戶來說，你提供的只是一個AI模型的實驗室，可以玩，可以嘗試，然后你應(yīng)該做你想做的事情。畢竟現(xiàn)階段大模型輸出在專業(yè)領(lǐng)域只有60-70分，人類需要額外的精力去提升，因小失大。

看看battle

但是以上三套解決方案，也許你會提出異議，覺得我太天真了：

• 先行工具將帶來額外的運營和開發(fā)成本，分散精力，也難以與投資者進行交差；
• 整合工作流程將涉及對原流程的改造，投產(chǎn)比例不合適，不能推進；
• 而且確實找不到合適的單點機會，無論是技術(shù)優(yōu)勢還是情景挖掘，都需要時間來打磨。

是的，但是這并不是產(chǎn)品經(jīng)理找不到AI價值點的借口。對于想在這方面取得進步的產(chǎn)品經(jīng)理，我再提出一個解決方案:

重新定義AI業(yè)務(wù)流程

我提出的三種解決方案是基于對現(xiàn)有業(yè)務(wù)流程的改造和升級。 商品的設(shè)計方式。

但是有沒有一種情況，是專門為AI設(shè)計的，也可以實現(xiàn)一套完整的業(yè)務(wù)流程？

當(dāng)然有。比如現(xiàn)在流行的AI。 Agent自動化過程。另外，數(shù)字人也是：聲音克隆。 形象復(fù)制 嘴型匹配 對幾個流程組合的產(chǎn)品進行剪輯拼接。

或者，除了現(xiàn)有的工作流之外，是否有可以通過AI技術(shù)很好地解決的新需求？

但是也有。根據(jù)《紐約時報》的最新報道，“醫(yī)生們正以意想不到的方式使用聊天機器人”，其中提到：

專家們最初期望ChatGPT和其他基于人工智能的大型語言模型能夠承擔(dān)醫(yī)生花費大量時間的日常工作，例如編寫醫(yī)療保險理賠投訴或總結(jié)患者筆記，從而減輕醫(yī)生的工作壓力和疲勞。但是，醫(yī)生們卻要求ChatGPT幫助他們以更有同情心的方式與病人交流。借助于聊天機器人，醫(yī)生用它來尋找傳遞壞消息，表達對患者痛苦的關(guān)心，或者更清楚地解釋醫(yī)療推薦的措辭。

這一過程，就是脫離現(xiàn)有業(yè)務(wù)，AI可以發(fā)起的新場景。每個AI產(chǎn)品經(jīng)理都應(yīng)該關(guān)注這些場景。

結(jié)語

最后，我想用一句公式幫你記住我在本文中提出的三套解決方案：

工具為船，AI為帆；入口為港，推廣為航；單點起航，泛化揚帆

這種記憶公式，是我基于對“好內(nèi)容”的認識，在撰寫文章時向AI提出的需求，AI也很好地完成了這一任務(wù)。

但是有沒有一個大模型，可以直接把這個創(chuàng)作場景融入到寫作過程中，我首先申請試用和推廣！

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