几条企业落地AI战略的启发
上周末，去参加了一个AI 主题的封闭学习班，学员从企业家到投资人到产品研发都有，行业千姿百态，情绪只有一个，就是面对AI的焦虑。
- 没上车的，怕被时代甩下；
- 开始研究AI 的，怕自己的方向不对；
- 觉得自己方向对的，又怕自己的速度不够快；
- 对自己团队速度有自信的，又怕 OpenAI 太快……
所以虽然在是北京的室内，暖气开着，旁边还放了七八个电暖气，依然让人觉得浑身发冷，面对AI的进攻，瑟瑟发抖。最后主办方说在阶梯教室后面墙上发现了一个漏洞，嗯，真实世界的漏洞还是无法用AI 解决，越来越觉得那本书的书名精妙《人有人的用处》。
听了三天的课，里面对我帮助和触动最大的就是有赞创始人白鸦的分享。我一直觉得一个好的分享，重要的不是让场下的人一直惊呼“牛逼”，而是里面的某一个细节，某一个操作，立马可以关联到自己的产品，马上可以学习。千万别以为你遇到的问题都是独一无二的，不要去试图解决别人已经解决的很好的问题。听完他的课堂分享，正好又赶上有赞的 11 周年活动，他又出来分享了一次，我看完直播，又看了他们去年的一个非常长的 SAAS 行业的分享文档，有不少马上可以借鉴学习的。
所以这里我来做一条学习笔记。
1 企业的AI战略一定是一把手工程
白鸦分享说当去年年底ChatGPT出来时，他觉得很兴奋。然后去硅谷呆了四个月，就是在不停的思考在这个时代，应该做什么和怎么做。当他回到团队后，其实已经有了一个比较清晰的目标方向，但属于知道山在那里，路还没有。那么自己调了一个精干的小团队，跟自己坐在一起，每天都在研究和讨论。
对于很多saas研发团队，会经常接到一些没有价值的需求，白鸦说他会自己一个个的需求看，非常武断的说这个干，这个不干。这样就能把最优秀的研发资源用在跟AI相关的事情上。其实我的感触跟白鸦一样，就是如果要拥抱AI时代，一把手自己是不是兴奋非常重要。都说AI 能取代设计师，那么一把手自己有没有扑上去研究如何生成图片，有体感的话就能知道自己团队里，哪些设计师可以被取代，哪些设计师还要留下来调教AI。
有时当我朋友圈分享一个 AI 创新产品，往往会有企业一把手跳出来跟我小窗说，“这个东西有意思，我发给我手下/CTO/产品经理研究研究。”其实认真想三秒钟，如果他研究后，觉得特别有前途，利益足够大，那为啥自己不直接创业呢？如果他研究后，觉得没意思，那么未来这个方向真火了，一把手肯定又要“悔不当初”。更重要的是，AI 肯定意味着对很多公司人才结构，组织方式的全面迭代，可能胜也可能败，只有一把手才有魄力推牌说“我们再来！”那么关键岗位上，如果对 AI 没有深深的好奇心和强烈的学习能力，就不配呆在核心岗位上。
2 AI 不是复杂系统上加个功能，而是走一条新路
白鸦分享，在过去的11年里，有赞开发了很多产品，主要的有7个，而这个7个产品里最早的微商城已经具备了6000多个功能，7个产品加在一起有2万多个功能。2万个功能，每个功能上线要花25人日，上线以后综合维护要花25人日，每个人每天在今天的中国IT公司里综合成本包括工资、行政成本、社保等在内，平均最低是3000元。过去11年，我们在产品设计和研发上一共花了超过30亿的费用。其实有赞已经是国内 SAAS 工具里，特别在乎用户感受的企业了，毕竟核心的团队都是产品和研发出身，我们过去这些年打过很多次交道，也被拒过无数次特殊定制需求。但没办法，现状就是在这个复杂市场里，有很多功能是不得不做的，面临着太多的妥协。
我不是在这里表扬白鸦和有赞，而这就是很多软件的现状，ERP系统，财会系统，CRM 系统，数据系统，围绕着我们身边的，不就是一个个臃肿的面目可憎的系统吗？例如我们这种内容企业，还有CMS系统，里面缠绕着太多的特殊逻辑和十年前某个领导一拍脑门做出的沙币功能了……
所以我人生中有一段很魔幻的门户经历，当年猫扑(知道这个产品的都老了)吵着要做门户上市，却没有一个完善的内容发布系统，就直接把新浪发布系统的一个产研小团队给挖了过去。然后要到 08 奥运了，搜狐要提升内部系统能力，那个团队又成建制的被挖到了搜狐。嗯，我后来发现我跳槽两次，三家公司都给同一个人提需求……如果这都不算爱……
毕竟现在的很多后台，需要让人去学习这么多功能，不管是研发还是运营，学习成本都非常高。所以我们经常会看到找运营或者找投放时，要求就是“熟悉某某平台的后台操作”。如果这些后台做的好，这肯定不会作为一条职位要求提出来。毕竟现在还有哪条职位里写“要求会打字，会用 office 三件套”呢？所以白鸦在演示他们做的商家助手的 demo 时，我一下子醍醐灌顶了。就是有赞的商家助手，其实是给商家做了一个超级强的“运营合伙人”。
3 商家助手的启发，人不去找功能，而只做决策
当年有赞还叫口袋通的时候，我们还叫罗辑思维，我是网店的第一个管理员，负责很多高危操作。后来看着功能越来越多的时候，我就把管理权限叫出去了，因为太复杂了，我怕点错。例如标错价，例如标错库存，这些都是我们血淋淋发生过的事故。而白鸦展示的商家助手，其实就在一个对话框里，解决掉用户的真实需求。什么叫真实需求？用户学习后台的功能操作，不是需求，真实需求可能只是“想发 100 张优惠券用来拉高流水”。那么直接就告诉AI发 100 张七折优惠券就可以了，只需要人描述完，AI 操作前给人确认一下，保留决策权就可以了。至于这个功能在哪个菜单，需要设置多少选项，都不重要，AI 可以学习。AI 还可以建议不要发七折券，因为去年发过，效果不好，最好可以五折，给运营建议。再进步一点，也许会建议不要发优惠券，现在销量的问题不是价格问题，给出产品迭代建议。
其实 OpenAI 也能调动很多很多强大的功能，那个窗口也可以做很多事情。但是那个过程，不是嵌入到工作流程里的，嵌不到流程里，就无法称之为可以为企业提效。我们担心的AI幻觉的问题，在实际的这种场景里，只要保证最后一步的决策权还在人手里，那么在发优惠券之前，肯定会让你过目一下再发。这样的风险，其实要比把权限交给一个不靠谱的人类还要小。（嗯，我曾经有个实习生，一口气从图库下了价值 43 万的高清图片……如果AI 只有建议权，没有决策权，最差也不会让你心梗吧。）
4 先干起来比啥都重要
在白鸦分享时，拿出手机录，同时发在三个工作群里跟同事聊下一步的产品迭代。嗯，录完一段，我的学习同桌，凯叔也把录像要了去，发到他的公司群里，各种热火朝天的讨论。
第一个群：对于得到学习助手，那应该想办法变成用户的第二大脑。例如看到一条公众号的案例，应该直接扔给学习助手，助手生成笔记，告诉你之前你看过的某某书或者某某课，也提过类似的案例，要不要复习一下。更重要的是，可以分析用户的学习地图，看看有没有跟这个强相关，但是他之前从来没有接触过的陌生知识，帮忙拓宽视野。
第二个群：几个月前，我拉了一个不到 10 个人的产研小分队，做了一个“开始练练”微信小程序，把得到这些年在知识萃取、和老师磨课出课方面的沉淀经验，基于现在的通用大模型，训练了个还不错的专属应用。核心场景是帮企业提炼他们的知识库，然后转化成一线员工可以练习的沟通场景。最近的共建客户是深圳老牌的美容连锁百丽雅，他们的美容师和接待顾问在上面和AI进行对话。本来上周还在讨论如何做一个最简化的管理后台，能实现人员的增减改删这种基本功能。但听完白鸦的分享，我就直接在群里说“不要做后台，不许做后台，我们为什么不直接出一个管理助手，说两句话就实现这些功能呢？”例如“帮我开个门店管理员权限”“这个人离职了，踢了吧”“给我看今天的练习日报”“跟我说说今天哪个门店练习的最努力？”……这些都可以用自然语言描述来解决掉，那还要啥管理后台，无非就是训练这个助手AI 更加靠谱强大，而这是绝对会发生的，毕竟我们这么多大模型同行都那么卷。
第三个群：我们的数据团队。之前经常会看到数据和业务团队打架，一个说没人看，一个说想看的时候找不到。那么就应该改变现在以出报表/报告/统计的方式，数据团队的目标是训练出一个很牛的数据分析AI，吃透你的所有数据，也理解业内其他同类型公司的数据和财报。
这样，每个一线同事，使用数据的方式都可以问一句“昨天我干的咋样？”“这个月我们的活跃用户画像有啥变化？”“我要新上线一门课程，你觉得我应该定价多少，才能流水最高？”“昨天跳出率最高的一节课是哪节？第几分钟是播放低谷需要更换？”
5 最好的学习方式是输出
最近看的三本书，无意中发现都是跟学习思考和信息处理有关的，有少楠 light 写的《笔记的方法》，有蒂亚戈福特的《打造第二大脑》，还有正在看的《思考如何超越思考》，里面有一个共同提到的细节，其实就是把学到的东西，用自己的话输出一遍。准备践行。
