大家好，我是“干B端，找李寬”的李寬。

我們從事B端或者C端產品，但是未來可能會被A端產品大一統。

這個A端產品是AI——人工智能。

(資料圖)

所以，今天我們一起來探討一個重要話題:B端企業如何實現AI產品的商業化。

這也是一個令許多B端企業頭疼的問題,因為投入多但是產出少,做出的AI產品用戶接受度又不高。這是怎么回事呢?

經過仔細分析,主要原因在于企業過分局限在技術視角,而沒有從更高層次的商業視角進行思考。接下來我們就一起看看,B端企業應該如何更好地玩轉AI,取得商業成功。

首先,B端企業需要提高算法研發效率,控制技術風險。當前主流的AI技術大多采用統計模型,存在一定的不確定性。具體體現在:

1. 算法效果邊界不清晰,難以預測它究竟能不能完全解決業務痛點,容易出現過高期望。

2. 每次迭代需要投入大量計算和人力資源,但是結果的效果提升又難以預知。

3. 方法的選擇太多,找到最優方法就像大海撈針一樣困難。

4. 用戶數據無法共享,導致算法泛化能力差,只能依賴單一場景。

針對這些問題,B端企業可以考慮采取以下應對策略:

1. 建立標準化的算法研發流程,降低試錯的時間和成本投入。

2. 進行預研與商業化交付分離,預留資源進行算法的探索性研究。

3. 鼓勵用戶提供實際業務場景的數據,持續改進模型的泛化能力。

4. 使用保護數據隱私的協同學習框架,降低數據隔離狀態的負面影響。

5. 在部分場景適當引入規則系統,提高結果的可靠性。

通過這些方式,可以在一定程度上控制算法研發中的不確定性風險,從而提高研發和迭代的效率,降低商業化的難度。

其次,B端企業需要構建端到端的產業生態圈。僅僅依靠單一的算法技術是很難實現AI產品商業化的,還需要在產業鏈上構建一個協同的生態圈。主要包含以下幾個方面:

1. 實現感知、決策、控制等全鏈路的無縫對接,切實解決業務場景中的具體問題。

2. 掌控住核心業務數據和場景的控制權,對非核心通用技術可以采購。

3. 根據不同客戶的認知水平,制定差異化的產品推進策略。

4. 在生態圈內與其他企業開展合作,但不能失去對用戶場景和數據的控制權。

5. 依托產業聯盟來加速行業內的數據共享和流通。

構建生態圈可以集中整合產業資源,實現協同創新。但是企業也不能過度依賴體系外部,要把控住產品和服務的核心要素,防止核心能力被外部所染指和流失。

最后,B端企業還需要轉變觀念,整合技術視角與商業視角。要實現AI產品的商業化,不能僅僅局限在技術視角,還需要從更大的商業視角進行系統性思考,并結合企業自身的具體情況制定策略。主要包含這些方面:

1. 控制算法研發中的風險,降低商業化的難度。

2. 構建端到端的產業生態圈。

3. 根據不同類型客戶制定有針對性的推進策略。

4. 應對外部環境的變化。

只有做到這幾點,才能在復雜多變的市場競爭中脫穎而出,使AI產品成功落地并產生商業價值。B端企業需要轉變觀念,從過去狹隘的技術視角,上升到廣闊的商業視角,才能在AI商業化的過程中,以全局的眼光應對種種挑戰,取得成功。

以上是我對B端企業玩轉AI的一些對策思考。希望這些分享可以給大家帶來啟發,也能對B端企業實現AI商業化提供一些借鑒作用。

散會！

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