大公司內卷GPT之戰_風聞

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· 甄科學 | 文·

可以預見，6個月後，有些公司會奇怪地發現，自己的毛利率怎麼都沒有競爭對手高，自己的價格怎麼都做不到競爭對手那麼低。有些人會發現，即使24小時不吃不喝，自己的工作效率，怎麼都卷不過同事。

不是被AI打敗，而是被會用AI的競爭對手打敗。用刀的人，怎麼都快不過用槍的人。不擁抱AI，將很快被擁抱AI的人淘汰。

先進的傳統企業正在以前所未有的速度，擁抱ChatGPT引發的生產力革命。

可口可樂這家百年老店，在最傳統的行業，開啓了用AIGC賣飲料的新徵途。在可口可樂的AIGC網站上，用户可以根據自己的喜好，天馬行空地用AI創作包含可口可樂瓶子的圖片。這就是營銷方式創新。

理工男熟悉的計算軟件Mathematica宣佈接入ChatGPT。其創始人，一個研究了AI40年的科學怪老頭，本來走的是與ChatGPT完全不同的技術路線，ChatGPT基於統計學方法，而wolfram的計算智能基於符號智能。但他現在開始鼓吹，ChatGPT+wolfram，將實現通用人工智能的終極夢想。

所有人都需要考慮怎麼+ChatGPT。

我在上一篇文章《AI應用的真錢景》中，主要探討了初創公司在AI應用領域創業的樂觀和不樂觀，歸納了三個顛覆性創新方向：

個性化AI

新入口

新內容盈利模式

這些方向是激動人心的未來，進入現實還需要較長時間。

本文回到現實，從“人力”和“流程”兩個企業最根本的層面，探討在有相對成熟業務的傳統企業，如何+ChatGPT。

讓10個人幹20個人的活兒

所有行業需要考慮“人+AI助手”，而不是AI替代人。誰都想有三體電視劇裏，史強的助手徐冰冰。徐冰冰一個人能幹10個人的活，代號十個人。

遺憾的是，現實裏的企業，人力資源分佈的慘狀是：10個人中有2個人最有能力、業績最好，5個人業績平庸，只能算2個半個人，剩下3個人以拖後腿為主，只能算半個人。於是，10個人只幹了5個人的活。而用英偉達的超強GPU，其模型用低於秒級的時間，學到了人類1萬小時才能學到的東西。

**根據我的試用和觀察，在知識工作者和半知識工作者中，ChatGPT可以超過80%有1萬小時工作經驗的人的表現。**一個人一天工作8小時，一年250天等於2000小時，1萬小時等於5年的工作經驗。

知識工作者和半知識工作者的領域包括專業型銷售、產品設計、研究、投資、顧問、寫作、設計、創意等。只要是需要腦力勞動，同時也需要用文字和語言輸出腦力勞動結果的人，都在此列。企業的核心崗位都是知識或半知識工作者。

以金融領域為例，不管是理財經理、研究員、投資經理、還是中後台，都需要用專業知識、專業話語，輸出給內部同事、客户和合作伙伴。AI在邏輯表達、語言組織上表現出來的水平，超過80%的專家（據文末參考資料1）。

最近，ChatGPT4的插件功能可以接入準確的數據庫和數據源，基本解決了AI一本正經胡説八道的問題。

電商Klarna網站參與了ChatGPT4的插件測試。客户可以通過ChatGPT，問Klarna上有什麼T恤衫賣，它會找到網站上的T恤衫品牌和價格。

**一般的客服銷售，不可能和客户聊潮流和時尚，但ChatGPT+產品數據庫可以。**它可以結合企業產品生成潮流和時尚內容，且這些內容超過80%的時尚博主。AI生成的內容供客服挑選後發給客户，幫客服把客户聊開心了，讓客户下單。

淘寶客服靠“親”來提升用户體驗的做法，已成了廢銅爛鐵。新武器誕生了，AI可以把淘寶上最優質的人工客服的聊天記錄訓練成模型，變成銷售武器，讓士兵變將軍。

成熟的傳統企業擁抱AI後，有可能把企業內最有能力的人的經驗，用AI數字化、並歸納總結，變成企業內部的AI助手。其結果是，在AI助手的加持下，能力一般的員工也能創造優秀業績，把10個人幹5個人的活兒，變成10個人幹20個人的活兒，績效立馬變4倍。

讓5步變3步走

商業活動的效率取決於各個業務環節流程的效率。

流程再造的管理思想，由美國的管理學家Michael Hammer和James Champy提出，在20世紀90年代達到了頂峯。利用先進的技術，優化企業流程，可以極大地降本增效。

回到銷售客服的例子。如果我問有哪些T恤衫可以買，傳統銷售需要至少6個環節，才能回答我的問題：

1、打開內部的Excel表格或內部數據系統

2、搜索出貨架上的男裝T恤衫

3、看公司最近在推的新品，挑出一個給我

4、複製產品鏈接

5、回到客服對話框，把鏈接發給我

6、向我推薦和推銷這個產品

現在，如果ChatGPT接入企業的內部數據庫，ChatGPT一步就可以完成上面6個流程。

甚至，ChatGPT對話框還可內置支付功能，在對話框就下單了。我最煩購物的時候，需要把每個產品放入購物車再點擊結算、再點擊支付，點三次。調查表明，影響網上購物體驗的最重要因素之一是快。如果在對話框裏把什麼事都幹了，諮詢完產品就等着收貨。那是多麼爽的體驗啊。

ChatGPT的誕生，宣誓了全新的人機交互方式的誕生。老舊的人機交互方式，需要建數據庫、查詢、篩選查詢結果、把查詢結果描述成自然語言、打字、用對話方式反饋給用户。ChatGPT以用户對話為終點，可以內置很多流程，把5步變3步，藴含巨大的改善用户體驗和降本增效的空間。

面臨的挑戰

記得我在2011年開始使用iphone的時候，也有很多不適應。我相信，具有戰略決斷力的企業家，將領先採納所有最先進的AI技術，但道路不會一帆風順。面臨的挑戰主要由以下幾個。

第一、去專家化

傳統知識或半知識型企業面臨的問題將是釜底抽薪式的AI挑戰。

既然銷售掌握了用AI助手，難道客户不會自己用AI助手，尋找專業答案嗎？聰明的客户比客服聰明。悖論是，AI極大降低了所有人獲得專家知識的難度。企業需要更聰明的AI，或者“更聰明的運用”AI的人，才能獲得客户的認可。

最近誕生了一個新職業——prompt engineer（指引工程師）——比別人更高效使用AI得到更好結果的人。AI需要prompt來指引，指引工程師寫的prompt比其他人得到的結果更好。不過，有人認為，這個職業只是過渡性質，當AI發展更強大後，所有人都可以得到他想要的AI結果，這個職業會曇花一現。

傳統的顧問和中介，賺信息不對稱的錢，除了撮合價格外，還有專家顧問的角色。在AI被大量使用後，賺信息差的專家型媒介，日子會難過起來。互聯網的“不要中間商賺差價”運動將更加徹底。有些行業可能面臨範式的改變，比如理財經理。

第二、工作流程重整

採用新技術改變工作流程是痛苦的。

如果我想用AI幫助我寫文章，我需要先學AI，再裝上微軟的copilot（現在還沒有）。寫文章的工作流變為：先寫提綱和關鍵字，再寫prompt（指引）讓AI幫助我完成部分內容的寫作。這個轉變是痛苦的，是降效和耗費時間的。只有成功掌握AI之後，才會增效，失敗是可能的。

流程和工作習慣的改變，在企業裏更痛苦。企業需要：

1. 識別和了解現有業務流程中的各個環節；

2. 把流程中流動的經驗、內容、數據變得結構化、數字化；

3. 引入AI使用專家，發現流程中可以被AI增效的環節。AI使用專家需要既懂AI技術，又懂業務場景；

4. 組成企業內部工作小組，和AI使用專家一道，優化流程；

5. 培訓員工、實施計劃。

這是一個龐大的工程和巨大的挑戰。

第三、數據安全

在10個人變20個人的例子中，最有能力、業績最優秀的2個人的know-how，是企業的獨特資產。前20%的優秀員工的經驗，包含了如何熟練運用企業的產品、把業績做出來的智慧。企業需要自己有數字化體系，對前20%的員工進行追蹤並形成可訓練的數據積累，讓模型來訓練。當訓練模型的時候，需要大模型訪問企業的獨特數據資產。

如何保護企業獨特數據資產的安全和隱私，成為問題。過去，企業可以要求本地部署服務器來保護數據不出企業。在大模型時代，所有數據都會經過ChatGPT或其他大模型的“大腦”和“嘴巴”。業界需要發展出保護數據安全和數據隱私的新方法。

最後，作為總結，ChatGPT引領的AI革命，可以在增強人力和優化流程上，給傳統企業裝上翅膀。AI跳出人類的內卷，打開了競爭新維度。

在AI時代，巨頭把通用智能做到像自來水和煤氣，會有無數的AI武器誕生。更好的使用AI的能力，將成為大量中小傳統企業領先競爭對手的核心競爭力。

參考資料：《AI和基金經理聊天實錄:2023年的經濟會怎樣？》

內文插圖均由AI生成。

本文作者同名公眾號：甄科學。