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(lái)可能會(huì)被A端產(chǎn)品大一統(tǒng)。

這個(gè)A端產(chǎn)品是AI——人工智能。

(資料圖)

所以，今天我們一起來(lái)探討一個(gè)重要話(huà)題:B端企業(yè)如何實(shí)現(xiàn)AI產(chǎn)品的商業(yè)化。

這也是一個(gè)令許多B端企業(yè)頭疼的問(wèn)題,因?yàn)橥度攵嗟钱a(chǎn)出少,做出的AI產(chǎn)品用戶(hù)接受度又不高。這是怎么回事呢?

經(jīng)過(guò)仔細(xì)分析,主要原因在于企業(yè)過(guò)分局限在技術(shù)視角,而沒(méi)有從更高層次的商業(yè)視角進(jìn)行思考。接下來(lái)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(xiǎn)。當(dāng)前主流的AI技術(shù)大多采用統(tǒng)計(jì)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(cè)它究竟能不能完全解決業(yè)務(wù)痛點(diǎn),容易出現(xiàn)過(guò)高期望。

2. 每次迭代需要投入大量計(jì)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(hù)數(shù)據(jù)無(wú)法共享,導(dǎo)致算法泛化能力差,只能依賴(lài)單一場(chǎng)景。

針對(duì)這些問(wèn)題,B端企業(yè)可以考慮采取以下應(yīng)對(duì)策略:

1. 建立標(biāo)準(zhǔn)化的算法研發(fā)流程,降低試錯(cuò)的時(shí)間和成本投入。

2. 進(jìn)行預(yù)研與商業(yè)化交付分離,預(yù)留資源進(jìn)行算法的探索性研究。

3. 鼓勵(lì)用戶(hù)提供實(shí)際業(yè)務(wù)場(chǎng)景的數(shù)據(jù),持續(xù)改進(jìn)模型的泛化能力。

4. 使用保護(hù)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(fù)面影響。

5. 在部分場(chǎng)景適當(dāng)引入規(guī)則系統(tǒng),提高結(jié)果的可靠性。

通過(guò)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(xiǎn),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(shí)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(gè)協(xié)同的生態(tài)圈。主要包含以下幾個(gè)方面:

1. 實(shí)現(xiàn)感知、決策、控制等全鏈路的無(wú)縫對(duì)接,切實(shí)解決業(yè)務(wù)場(chǎng)景中的具體問(wèn)題。

2. 掌控住核心業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)和場(chǎng)景的控制權(quán),對(duì)非核心通用技術(shù)可以采購(gòu)。

3. 根據(jù)不同客戶(hù)的認(rèn)知水平,制定差異化的產(chǎn)品推進(jìn)策略。

4. 在生態(tài)圈內(nèi)與其他企業(yè)開(kāi)展合作,但不能失去對(duì)用戶(hù)場(chǎng)景和數(shù)據(jù)的控制權(quán)。

5. 依托產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟來(lái)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(shí)現(xiàn)協(xié)同創(chuàng)新。但是企業(yè)也不能過(guò)度依賴(lài)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(shí)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(jìn)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(xiǎn),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(lèi)型客戶(hù)制定有針對(duì)性的推進(jìn)策略。

4. 應(yīng)對(duì)外部環(huán)境的變化。

只有做到這幾點(diǎn),才能在復(fù)雜多變的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)中脫穎而出,使AI產(chǎn)品成功落地并產(chǎn)生商業(yè)價(jià)值。B端企業(yè)需要轉(zhuǎn)變觀念,從過(guò)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(guò)程中,以全局的眼光應(yīng)對(duì)種種挑戰(zhàn),取得成功。

以上是我對(duì)B端企業(yè)玩轉(zhuǎn)AI的一些對(duì)策思考。希望這些分享可以給大家?guī)?lái)啟發(fā),也能對(duì)B端企業(yè)實(shí)現(xiàn)AI商業(yè)化提供一些借鑒作用。

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