大家好,我是“干B端,找李寬”的李寬。
我們從事B端或者C端產(chǎn)品,但是未來可能會被A端產(chǎn)品大一統(tǒng)。
這個A端產(chǎn)品是AI——人工智能。
(資料圖)
所以,今天我們一起來探討一個重要話題:B端企業(yè)如何實現(xiàn)AI產(chǎn)品的商業(yè)化。
這也是一個令許多B端企業(yè)頭疼的問題,因為投入多但是產(chǎn)出少,做出的AI產(chǎn)品用戶接受度又不高。這是怎么回事呢?
經(jīng)過仔細分析,主要原因在于企業(yè)過分局限在技術(shù)視角,而沒有從更高層次的商業(yè)視角進行思考。接下來我們就一起看看,B端企業(yè)應(yīng)該如何更好地玩轉(zhuǎn)AI,取得商業(yè)成功。
首先,B端企業(yè)需要提高算法研發(fā)效率,控制技術(shù)風(fēng)險。當(dāng)前主流的AI技術(shù)大多采用統(tǒng)計模型,存在一定的不確定性。具體體現(xiàn)在:
1. 算法效果邊界不清晰,難以預(yù)測它究竟能不能完全解決業(yè)務(wù)痛點,容易出現(xiàn)過高期望。
2. 每次迭代需要投入大量計算和人力資源,但是結(jié)果的效果提升又難以預(yù)知。
3. 方法的選擇太多,找到最優(yōu)方法就像大海撈針一樣困難。
4. 用戶數(shù)據(jù)無法共享,導(dǎo)致算法泛化能力差,只能依賴單一場景。
針對這些問題,B端企業(yè)可以考慮采取以下應(yīng)對策略:
1. 建立標(biāo)準(zhǔn)化的算法研發(fā)流程,降低試錯的時間和成本投入。
2. 進行預(yù)研與商業(yè)化交付分離,預(yù)留資源進行算法的探索性研究。
3. 鼓勵用戶提供實際業(yè)務(wù)場景的數(shù)據(jù),持續(xù)改進模型的泛化能力。
4. 使用保護數(shù)據(jù)隱私的協(xié)同學(xué)習(xí)框架,降低數(shù)據(jù)隔離狀態(tài)的負面影響。
5. 在部分場景適當(dāng)引入規(guī)則系統(tǒng),提高結(jié)果的可靠性。
通過這些方式,可以在一定程度上控制算法研發(fā)中的不確定性風(fēng)險,從而提高研發(fā)和迭代的效率,降低商業(yè)化的難度。
其次,B端企業(yè)需要構(gòu)建端到端的產(chǎn)業(yè)生態(tài)圈。僅僅依靠單一的算法技術(shù)是很難實現(xiàn)AI產(chǎn)品商業(yè)化的,還需要在產(chǎn)業(yè)鏈上構(gòu)建一個協(xié)同的生態(tài)圈。主要包含以下幾個方面:
1. 實現(xiàn)感知、決策、控制等全鏈路的無縫對接,切實解決業(yè)務(wù)場景中的具體問題。
2. 掌控住核心業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)和場景的控制權(quán),對非核心通用技術(shù)可以采購。
3. 根據(jù)不同客戶的認(rèn)知水平,制定差異化的產(chǎn)品推進策略。
4. 在生態(tài)圈內(nèi)與其他企業(yè)開展合作,但不能失去對用戶場景和數(shù)據(jù)的控制權(quán)。
5. 依托產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟來加速行業(yè)內(nèi)的數(shù)據(jù)共享和流通。
構(gòu)建生態(tài)圈可以集中整合產(chǎn)業(yè)資源,實現(xiàn)協(xié)同創(chuàng)新。但是企業(yè)也不能過度依賴體系外部,要把控住產(chǎn)品和服務(wù)的核心要素,防止核心能力被外部所染指和流失。
最后,B端企業(yè)還需要轉(zhuǎn)變觀念,整合技術(shù)視角與商業(yè)視角。要實現(xiàn)AI產(chǎn)品的商業(yè)化,不能僅僅局限在技術(shù)視角,還需要從更大的商業(yè)視角進行系統(tǒng)性思考,并結(jié)合企業(yè)自身的具體情況制定策略。主要包含這些方面:
1. 控制算法研發(fā)中的風(fēng)險,降低商業(yè)化的難度。
2. 構(gòu)建端到端的產(chǎn)業(yè)生態(tài)圈。
3. 根據(jù)不同類型客戶制定有針對性的推進策略。
4. 應(yīng)對外部環(huán)境的變化。
只有做到這幾點,才能在復(fù)雜多變的市場競爭中脫穎而出,使AI產(chǎn)品成功落地并產(chǎn)生商業(yè)價值。B端企業(yè)需要轉(zhuǎn)變觀念,從過去狹隘的技術(shù)視角,上升到廣闊的商業(yè)視角,才能在AI商業(yè)化的過程中,以全局的眼光應(yīng)對種種挑戰(zhàn),取得成功。
以上是我對B端企業(yè)玩轉(zhuǎn)AI的一些對策思考。希望這些分享可以給大家?guī)韱l(fā),也能對B端企業(yè)實現(xiàn)AI商業(yè)化提供一些借鑒作用。
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