引言

剛剛，你得到了將近200頁的3份報告，需要在2小時內(nèi)寫出一份PPT。

兩種選項出現(xiàn)在我們面前：

A、使AI直接生成PPT文案

B、讓AI幫你匯報總結(jié)精華，但是自己動手寫。

理想情況下，當(dāng)然都是交給AI的，但是你真的敢嗎？

這感覺有點像 把一份“難、急、重”的工作全部扔給剛來的見習(xí)生，結(jié)果可想而知。

所以，“半吊子”AI應(yīng)用將如何進化成“全能”AI應(yīng)用？

最近，a16z發(fā)表了一篇文章 Owning the Workflow in B2B AI Apps 指出：去年，第一波AI Apps 是關(guān)于新內(nèi)容的生成——如電子郵件、目錄或營銷文案；現(xiàn)在，第二波B2B AI Apps專注于提煉信息，幫助用戶節(jié)省時間，這種應(yīng)用被稱為“Synth AI”。

這波浪潮的重點是——讓用戶在AI中。 在App上完成盡可能多的工作，類似于完成一個工作流程。先產(chǎn)生用戶粘性，然后隨著時間的推移，擴展到更多的用例。

根據(jù)a16z的觀察：有些創(chuàng)業(yè)公司已經(jīng)這樣做了！

01 "天選"打工" AI APP長什么樣？

什麼是工作流程？實現(xiàn)目標(biāo)或工作的一系列流程。

例如，在知識工作中，通常涉及到信息收集、前后文本的應(yīng)用和處理，以及洞察或決策的導(dǎo)出。

Synth AI旨在使我們更快地完成上述過程。

如何節(jié)省時間？

方式1：工作易于處理，通過捕獲、存儲和表達信息。

方式2：為用戶完成工作。理想情況是“一鍵完成”。

當(dāng)前，在模型火爆的背景下，提醒機制“輸入”→導(dǎo)出是基礎(chǔ)。例如，我們將基本模型分為“文本-語音”或“文本-視頻”來描述“輸入”和我們想看到的“導(dǎo)出”。

表面上看，這種模式與工作流程十分契合。

其實有點“傻瓜”。你必須問，AI可以回答。但你期待的是，AI就像一個積極、沉默、努力的“農(nóng)民工”，完成自己的一切，及時報告自己的進步。

現(xiàn)在，一些產(chǎn)品已經(jīng)實現(xiàn)了這個過程——將工作流程轉(zhuǎn)化為產(chǎn)品功能，讓AI真正“控制”工作流程。

案例一：FigJam

當(dāng)團隊頭腦風(fēng)暴發(fā)生時，每個人都會把自己的想法寫在便利貼上。

在這一場景中，目標(biāo)“導(dǎo)出”——在亂七八糟的便利貼上，識別核心主題和具體要點。

分解工作流程：

1、分類，重復(fù)便利貼；

2、對這些分類所代表的內(nèi)容進行定義和識別；

3、把主題和要點總結(jié)成簡單的文檔。

一般而言，這些步驟需要每個人手工完成，因為每一次頭腦風(fēng)暴的前后文本和內(nèi)容都不一樣，刻板的算法是行不通的。

不過，這些步驟是LLM的強項。

比如，F(xiàn)igJam——Figma在線白板，原本需要產(chǎn)品經(jīng)理或研究人員花一個小時進行總結(jié)，現(xiàn)在只需點擊幾次即可完成。

案例二：Macro

距離文檔提交時間還有10分鐘，但團隊成員的修改意見不一致。傳統(tǒng)的做法是把它們?nèi)舆M在線文檔，編輯自己的部分。但是很容易打架，表現(xiàn)出不一致。最后，領(lǐng)導(dǎo)可能會得到一個亂七八糟的版本。

本場景中，目標(biāo)“導(dǎo)出”-總結(jié)全部修改，整合為單一文檔。

分解工作流程：

1、識別每一個版本的變化；

2、對同一部分的多處修改進行對比；

3、對修改的影響、相互矛盾的區(qū)域進行總結(jié)。

按照以前的步驟，上述步驟需要手動完成，至少最后要徹底檢查。

Macro，一個內(nèi)置AI和紅線工具的新一代文檔編輯器很容易解決。

其內(nèi)置的“AI Compare“這些步驟的功能可以自動化，只需點擊幾次。

案例三：Claygent

一項常規(guī)而令人禿頂?shù)匿N售任務(wù)是研究公司或潛在客戶的特定特征。

例如，“曝光”競爭對手、定價策略或POS供應(yīng)商。

理想的“導(dǎo)出”結(jié)果是，將所有信息集合到一個非常詳細的表中。

分解工作流程：

1、點擊公司網(wǎng)站；

2、查看標(biāo)題和/網(wǎng)站地圖，看看是否有可能包含你要找的內(nèi)容頁面，并找出；

3、如果沒有頁面，請重復(fù)第一個。 2 步。

4、寫下表格中的特征。

5、當(dāng)名單確定時，重復(fù)每一個潛在用戶的步驟。 1-4。

上述過程看起來像是“人工”程序，因為數(shù)據(jù)顯示方式不同，甚至還要找第三方文章，導(dǎo)致常規(guī)算法無能為力。

然而，LLM擅長“扒”信息，Synth AI還能有效地跟蹤所需的導(dǎo)出。

Claygent，一種由AI驅(qū)動的“網(wǎng)絡(luò)爬蟲”，可以自動完成這種任務(wù)。

例如，客戶提供任務(wù)目標(biāo)和所需的輸出格式。隨著時間的推移，各種特征信息，如“定價模式”或“競爭對手”，都會出現(xiàn)在你面前。Claygent已經(jīng)被訓(xùn)練來檢索這些信息。

即使客戶給出的目標(biāo)模棱兩可，Claygent也能提供最好的結(jié)果。自動化的過程可以大大節(jié)省時間，因為潛在客戶名單由100多家公司組成。

02 第二波趨勢分化了兩條小道。

我們預(yù)期這一趨勢將有兩個自然進化方向：

1. AI自動化將更加積極地實施工作流程；

2. AI自動化將重新定義客戶體驗。

更主動

理想情況下，工作流程可以“一鍵完成”。

如果我們相信AI可以準(zhǔn)確執(zhí)行工作流程，系統(tǒng)可以識別什么時候需要執(zhí)行工作流程。然后，可以實現(xiàn)開頭的“選項A”。

例如，在銷售電話中，如果客戶對產(chǎn)品的某些技術(shù)提出了微詞，客戶經(jīng)理無法回答。此時，AI代理可以自動要求相應(yīng)的技術(shù)團隊聯(lián)系客戶，客戶經(jīng)理不需要夾在中間。這種主動性會使AI自動化擴大工作流程的范圍。讓AI處理更復(fù)雜，“輸入”→出口“場景，然后通知人類。

例如，當(dāng)你計劃一份新工作時，你沒有任何經(jīng)驗可以借鑒。這個時候，AI系統(tǒng)會告訴你，某個部門的某個團隊做過類似的工作，問你要不要合作，在哪里合作。

例如，AI還可以主動出席會議，積極回答問題，而不僅僅是置身事外，只是一個記錄者；AI 還可加入您的通話，隨時提示您大腦遺忘的一些信息。

新感受

一種“更加活躍”的AI將從根本上改變我們與APP的互動方式。

我的團隊愿意做一個思維實驗：想象一下AI驅(qū)動的CRM會是什么樣子？

理想情況下，AI 我們今天看到的CRM與CRM完全不同。

例如，目前我們將帳戶視為關(guān)系數(shù)據(jù)庫中的靜態(tài)對象和字段，交易將按照預(yù)定義階段進行。

AI APP會吸收所有前后數(shù)據(jù)(例如，所有SaaS應(yīng)用中發(fā)生的銷售活動)，并用嵌入表示這些關(guān)系。這使得AI系統(tǒng)能夠捕捉到一些原本難以察覺的細微差別。

AI CRM將通過不斷攝入最新數(shù)據(jù)和背景信息，不斷提高對企業(yè)與每個客戶聯(lián)系的理解。目的是激勵客戶經(jīng)理采取正確的行動(或AI自己主動執(zhí)行)，并在合適的時間向管理層顯示相關(guān)信息，以形成對任何潛在用戶和現(xiàn)有客戶的獨特看法。

在這種范式下，客戶獲得的信息不再是賬戶或階段視圖。相反，操作界面可能是總結(jié)儀表板和通知的組合。所謂的“關(guān)系表”可能只用來總結(jié)信息，方便大家消化理解。

結(jié)論

今后，我們將看到AI解決方案來識別更多的工作流程。

舉例來說，人類對事物的認識很多都取決于個人的經(jīng)驗。所以，人類設(shè)計AI 在App的基礎(chǔ)上，很可能是根據(jù)自己對工作流程的固有認知而設(shè)計的。

簡而言之，這項工作可能有20個步驟，但你認為只有10個步驟，因為另外10個步驟是一些重復(fù)的動作，但你沒有意識到。

AI解決方案可以識別各種工作內(nèi)容，并重新定義一個工作流程，因為它可以掌握完整的前后文本。

a16z感覺：盡管B2B AI應(yīng)用還處于起步階段，但第二波已經(jīng)開始，各公司都在努力控制工作流程。本文的創(chuàng)新案例將成為商品進一步復(fù)雜化和自動化的基礎(chǔ)。

也許，下一個“殺手級別”會跳出來。APP。

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