大公司内卷ChatGPT之战

2023-04-05
6个月后的怪事。

编者按:本文来自微信公众号 秦朔朋友圈 (ID:qspyq2015),作者:甄科学,创业邦经授权转载,头图来源摄图网

可以预见,6个月后,有些公司会奇怪地发现,自己的毛利率怎么都没有竞争对手高,自己的价格怎么都做不到竞争对手那么低。有些人会发现,即使24小时不吃不喝,自己的工作效率,怎么都卷不过同事。

不是被AI打败,而是被会用AI的竞争对手打败。用刀的人,怎么都快不过用枪的人。不拥抱AI,将很快被拥抱AI的人淘汰。

先进的传统企业正在以前所未有的速度,拥抱ChatGPT引发的生产力革命。

可口可乐这家百年老店,在最传统的行业,开启了用AIGC卖饮料的新征途。在可口可乐的AIGC网站上,用户可以根据自己的喜好,天马行空地用AI创作包含可口可乐瓶子的图片。这就是营销方式创新。

理工男熟悉的计算软件Mathematica宣布接入ChatGPT。其创始人,一个研究了AI 40年的科学怪老头,本来走的是与ChatGPT完全不同的技术路线,ChatGPT基于统计学方法,而Wolfram的计算智能基于符号智能。但他现在开始鼓吹,ChatGPT+Wolfram,将实现通用人工智能的终极梦想。

所有人都需要考虑怎么+ChatGPT。

我在上一篇文章《AI应用的真钱景》中,主要探讨了初创公司在AI应用领域创业的乐观和不乐观,归纳了三个颠覆性创新方向:个性化AI、新入口、新内容盈利模式。

这些方向是激动人心的未来,进入现实还需要较长时间。

本文回到现实,从“人力”和“流程”两个企业最根本的层面,探讨在有相对成熟业务的传统企业,如何+ChatGPT。

让10个人干20个人的活儿

所有行业需要考虑“人+AI助手”,而不是AI替代人。谁都想有《三体》电视剧里,史强的助手徐冰冰。徐冰冰一个人能干10个人的活,代号“十个人”。

遗憾的是,现实里的企业,人力资源分布的惨状是:10个人中有2个人最有能力、业绩最好,5个人业绩平庸,只能算2个半个人,剩下3个人以拖后腿为主,只能算半个人。于是,10个人只干了5个人的活。而用英伟达的超强GPU,其模型用低于秒级的时间,学到了人类1万小时才能学到的东西。

根据我的试用和观察,在知识工作者和半知识工作者中,ChatGPT可以超过80%有1万小时工作经验的人的表现。一个人一天工作8小时,一年250天等于2000小时,1万小时等于5年的工作经验。

知识工作者和半知识工作者的领域包括专业型销售、产品设计、研究、投资、顾问、写作、设计、创意等。只要是需要脑力劳动,同时也需要用文字和语言输出脑力劳动结果的人,都在此列。企业的核心岗位都是知识或半知识工作者。

以金融领域为例,不管是理财经理、研究员、投资经理、还是中后台,都需要用专业知识、专业话语,输出给内部同事、客户和合作伙伴。AI在逻辑表达、语言组织上表现出来的水平,超过80%的专家(据文末参考资料1)。

最近,ChatGPT的插件功能可以允许接入准确的数据库和数据源,基本解决了AI一本正经胡说八道的问题。

电商Klarna网站参与了ChatGPT的插件测试。客户可以通过ChatGPT,问Klarna上有什么T恤衫卖,它会找到网站上的T恤衫品牌和价格。

一般的客服销售,不可能和客户聊潮流和时尚,但ChatGPT+产品数据库可以。它可以结合企业产品生成潮流和时尚内容,且这些内容超过80%的时尚博主。AI生成的内容供客服挑选后发给客户,帮客服把客户聊开心了,让客户下单。

淘宝客服靠“亲”来提升用户体验的做法,已成了废铜烂铁。新武器诞生了,AI可以把淘宝上最优质的人工客服的聊天记录训练成模型,变成销售武器,让士兵变将军。

成熟的传统企业拥抱AI后,有可能把企业内最有能力的人的经验,用AI数字化并归纳总结,变成企业内部的AI助手。其结果是,在AI助手的加持下,能力一般的员工也能创造优秀业绩,把10个人干5个人的活儿,变成10个人干20个人的活儿,绩效立马变4倍。

让5步变3步走

商业活动的效率取决于各个业务环节流程的效率。

流程再造的管理思想,由美国的管理学家Michael Hammer和James Champy提出,在20世纪90年代达到了顶峰。利用先进的技术,优化企业流程,可以极大地降本增效。

回到销售客服的例子。如果我问有哪些T恤衫可以买,传统销售需要至少6个环节,才能回答我的问题:

1. 打开内部的Excel表格或内部数据系统

2. 搜索出货架上的男装T恤衫

3. 看公司最近在推的新品,挑出一个给我

4. 复制产品链接

5. 回到客服对话框,把链接发给我

6. 向我推荐和推销这个产品

现在,如果ChatGPT接入企业的内部数据库,ChatGPT一步就可以完成上面6个流程。

甚至,ChatGPT对话框还可内置支付功能,在对话框就下单了。我最烦购物的时候,需要把每个产品放入购物车再点击结算、再点击支付,点三次。调查表明,影响网上购物体验的最重要因素之一是“快”。如果在对话框里把什么事都干了,咨询完产品就等着收货,那是多么爽的体验啊。

ChatGPT的诞生,宣誓了全新的人机交互方式的诞生。老旧的人机交互方式,需要建数据库、查询、筛选查询结果、把查询结果描述成自然语言、打字、用对话方式反馈给用户。ChatGPT以用户对话为终点,可以内置很多流程,把5步变3步,蕴含巨大的改善用户体验和降本增效的空间。

面临的挑战

记得我在2011年开始使用iPhone的时候,也有很多不适应。我相信,具有战略决断力的企业家,将领先采纳所有最先进的AI技术,但道路不会一帆风顺。面临的挑战主要有以下几个:

第一,去专家化 。

传统知识或半知识型企业面临的问题将是釜底抽薪式的AI挑战。

既然销售掌握了用AI助手,难道客户不会自己用AI助手,寻找专业答案吗?客户比客服聪明。悖论是,AI极大降低了所有人获得专家知识的难度。企业需要更聪明的AI,或者“更聪明地运用”AI的人,才能获得客户的认可。

最近诞生了一个新职业——prompt engineer(指引工程师)——比别人更高效使用AI得到更好结果的人。AI需要prompt来指引,指引工程师写的prompt比其他人得到的结果更好。不过,有人认为,这个职业只是过渡性质,当AI发展更强大后,所有人都可以得到他想要的AI结果,这个职业会昙花一现。

传统的顾问和中介,赚信息不对称的钱,除了撮合价格外,还有专家顾问的角色。在AI被大量使用后,赚信息差的专家型媒介,日子会难过起来。互联网的“不要中间商赚差价”运动将更加彻底。有些行业可能面临范式的改变,比如理财经理。

第二,工作流程重整。

采用新技术改变工作流程是痛苦的。

如果我想用AI帮助我写文章,我需要先掌握AI,再装上微软的Copilot(现在还没有)。写文章的工作流变为:先写提纲和关键字,再写prompt(指引)让AI帮助我完成部分内容的写作。这个转变是痛苦的,是降效和耗费时间的。只有成功掌握AI之后,才会增效,失败是可能的。

流程和工作习惯的改变,在企业里更痛苦。企业需要:

1. 识别和了解现有业务流程中的各个环节;

2. 把流程中流动的经验、内容、数据变得结构化、数字化;

3. 引入AI使用专家,发现流程中可以被AI增效的环节。AI使用专家需要既懂AI技术,又懂业务场景;

4. 组成企业内部工作小组,和AI使用专家一道,优化流程;

5. 培训员工、实施计划。

这是一个庞大的工程和巨大的挑战。

第三,数据安全。

在10个人变20个人的例子中,最有能力、业绩最优秀的2个人的know-how,是企业的独特资产。前20%的优秀员工的经验,包含了如何熟练运用企业的产品、把业绩做出来的智慧。企业需要自己有数字化体系,对前20%的员工进行追踪并形成可训练的数据积累,让模型来训练。当训练模型的时候,需要大模型访问企业的独特数据资产。

如何保护企业独特数据资产的安全和隐私,成为关键问题。过去,企业可以要求本地部署服务器来保护数据不流出企业。在大模型时代,所有数据都会经过ChatGPT或其他大模型的“大脑”和“嘴巴”。业界需要发展出保护数据安全和数据隐私的新方法。

最后,作为总结,ChatGPT引领的AI革命,可以在增强人力和优化流程上,给传统企业装上翅膀。AI跳出人类的内卷,打开了竞争新维度。

在AI时代,巨头把通用智能做到像自来水和煤气,会有无数的AI武器诞生。更好地使用AI的能力,将成为大量中小传统企业领先竞争对手的核心竞争力。

参考资料:《AI和基金经理聊天实录:2023年的经济会怎样?》

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