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脉脉林凡:AI 不是灵丹妙药 无法快速降本增收

12 月 之前
在 贵金属
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脉脉林凡:AI不是灵丹妙药 无法快速降本增收


【TechWeb】9 月 23 日消息,近日,脉脉创始人兼 CEO 林凡在混沌 App 上架新课程 《企业如何找到 AI 应用落地的关键环节》。在该课程中,林凡建议,企业要根据 「规模、场景、技术」 三个原则来衡量 AI 应用落地的难度,并划分了 3 个难度层级,相应的投入门槛分别为 100 万、1000 万、1 亿元。

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企业:AI 不是灵丹妙药  落地 AI 评估三原则 「规模、场景、技术」 

林凡曾在 2023 年 6 月主讲的 《AI 崛起职场变革与人的适配》 课程中对 AI 时代背景下职场人适应未来社会的方法进行了深入剖析,并以脉脉为案例,讲解了 AI 时代的公司经营方法论、解读了企业业务的底层逻辑。在今年的课程中,林凡作为 「懂 AI 且懂中国职场」 的企业家,从企业找到 AI 组织提效的关键节点、行业抓住 AI 驱动的新杠杆以及 AI 时代创始人如何找到企业新平衡三个维度,对 AI 如何落地应用进行了详细阐述。

在林凡看来,现阶段 AI 无法马上帮助公司节省一半人力成本、帮助业务快速提升 100% 搞个大事实现颠覆式创新。想要评估 AI 在企业内落地应用的前景,需要根据 「规模、场景、技术」 三个原则来衡量。「规模」 是指企业希望用 AI 提效的具体业务的收入体量。「场景」 方面,主要是 AI 落地后,业务创收或降本的变化量有多少。「技术」 方面,则需要拆解所需的 AI 技术实现难度,如技术应用属于单轮交互还是多轮交互,「文科」 还是 「理科」 ,文本还是多模态。

根据 「规模、场景、技术」 三个原则评估,林凡又对企业落地应用 AI 给出了 3 个建议,分别为 「必须做」、「可以做」、「谨慎做」。比如,职场社交平台 LinkedIn 通过 AI 生成用户 Profile 和岗位描述,创新难度低但成果显著。通过该工具,LinkedIn 的会员收入增加约 2 亿美元,招聘收入增加约 3 亿美元,就属于典型的 「可以做」 案例。而 AI 独角兽公司 Character.ai 则属于技术挑战比较大、建议 「谨慎做」 的典型案例。Character.ai 主要提供聊天机器人大服务,MAU 1 亿多,可谓是 AI 领域最成功的产品。但其付费订阅用户占比不足 1%,用户付费认知较低。同时,技术应用需要多轮交互、多模态,难度较高。最后 Character.ai 不得不卖身给谷歌。


 

行业:什么职能直接创造价值? 为什么保险销售的分成远高于汽车销售?

林凡表示,行业落地 AI 的原则,需要在企业落地 AI 的三原则基础上进行升维。「同样是俯瞰北京,站在北京电视塔上看北京,和坐在飞机上看北京,是不一样的。」

在林凡看来,行业维度的 「规模」 指的是行业的市场规模。比如百亿规模的心理咨询行业、千亿规模的在线教育行业、万亿规模的汽车服务行业,在越大的行业规模中应用 AI,能拿到的回报越大。

行业维度的 「场景」 则从任务节点升维到某个能直接创造价值的职能。林凡以保险行业和汽车行业的销售为例,说明了两个行业落地 AI「场景」 的不同。买保险不是用户的刚需,这个行业的用户需求属于诱导需求,比较依赖销售人员的个人能力,所以保险销售的分润约是行业的 10%-20%,相对较高。而购买汽车是用户自发产生的固有需求,因此汽车销售直接产生的分润约是行业的 3%-5%,远低于保险行业。

行业层面的 「技术」 则比企业层面涉及到的业务逻辑和判断维度复杂很多,包含文本/多模态、封闭问题集合/开放问题集合、容错率高/低三个影响因素。所谓封闭问题集合/开放问题集合,封闭问题集合通常由明显的领域边界,比如 K12 教育的问题大概集中在几百个,而心理咨询的 AI 产品面临的则是一个十分广泛的开放问题集合。同样,据行业 AI 落地评估三原则,林凡与给出了 3 个 「必须做 」、「可以做」、「谨慎做」 的建议。

在谈及 AI 对社会中不同用户产生的影响时,林凡坦言,通过落地 AI 来服务老年群体,在技术难度上是低于服务儿童和年轻人的。AI 与老人对话过程中的角色就像是 「捧哏」,但与小孩对话则需要给他带来大量信息输入。而 AI 与年轻人的对话,则需要扮演 「Soul mate」 的角色,需要真正与其产生心灵共鸣,难度是极高的。


 

林凡认为,技术发展推动人类主要需求的层级不断上升,AI 革命会逐渐让每个群体都享受好的服务。这个过程中,企业创始人要保持创业者心境,根据企业的现金流、产业经验和认知、技术沉淀,保持乐观的心态,才能在 AI 时代的创业中,撬动更大的机会。

在课程结束后的访谈中,林凡透露,脉脉在 ChatGPT 发布后不久就开始尝试落地 AI,通过 AI 工具赋能程序员、设计师等岗位。纵观整个职场,1-2 年内有更多 AI 工具提高不同岗位的工作效率,而在未来 10-20 年中,80% 的工作可能都是由 AI 完成。
 



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