年前密集和朋友約飯局,其中不乏為企業(yè)做AI落地的同路人,期間我們聊的最多的話(huà)題,就是如何把控客戶(hù)預(yù)期和項(xiàng)目復(fù)雜度。
什么叫預(yù)期?
比如做知識(shí)庫(kù)產(chǎn)品,很多人覺(jué)得把文檔往里面一丟,它就應(yīng)該什么問(wèn)題都能回答。
但現(xiàn)實(shí)是,絕大多數(shù)問(wèn)題,都隱藏著邏輯關(guān)系,真正難的不是回答,而是搞清楚用戶(hù)到底在問(wèn)什么。
舉個(gè)簡(jiǎn)單例子,有員工問(wèn):“我這個(gè)單子能報(bào)銷(xiāo)多少錢(qián)?”
這個(gè)問(wèn)題背后至少有三層判斷:
①這是什么類(lèi)型的單子?
②屬于哪個(gè)成本科目?
③系統(tǒng)里還有哪些限制?
每層判斷都要規(guī)則,而規(guī)則往往藏在流程、制度和系統(tǒng)里。
你不給出結(jié)構(gòu)化的規(guī)則,AI是沒(méi)法憑空推測(cè)的。
而企業(yè)往往覺(jué)得這是很簡(jiǎn)單的問(wèn)題,結(jié)果就是造成雙方的認(rèn)知差異。
還有一種情況,就是客戶(hù)也知道要提供各種規(guī)則、邏輯和驗(yàn)收標(biāo)準(zhǔn),但這件事本身就很費(fèi)業(yè)務(wù)時(shí)間,而大多數(shù)企業(yè)的業(yè)務(wù)部門(mén),本來(lái)就被KPI壓得喘不過(guò)氣。
所以很多項(xiàng)目落地到一半會(huì)出現(xiàn)一個(gè)場(chǎng)景:
“你們這個(gè)智能問(wèn)答太不好用了”
“因?yàn)槟銈冎皼](méi)給這類(lèi)問(wèn)題下的意圖識(shí)別規(guī)則。”
“我沒(méi)時(shí)間梳理規(guī)則,這些難道AI不會(huì)自己想么?”
最終進(jìn)入死循環(huán)……
現(xiàn)在企業(yè)做 AI,本質(zhì)上是要同時(shí)做三件事:
①幫業(yè)務(wù)把流程梳理透(這是最難的)
②把AI的邊界講明白
③把可驗(yàn)證的驗(yàn)收路徑搭起來(lái)
這三件事缺一不可。
我見(jiàn)過(guò)最穩(wěn)的落地方式,是先挑一個(gè)小場(chǎng)景,把規(guī)則補(bǔ)齊,把流程跑通。
例如薪資數(shù)據(jù)的異常分析、某個(gè)制度的問(wèn)答、某個(gè)審批流程的提示、某類(lèi)客戶(hù)接待的小定流程
這些點(diǎn)小、可控、可驗(yàn)證,反而容易跑起來(lái)。
你會(huì)發(fā)現(xiàn),越成熟的公司越不搞噱頭。
他們通常是先把數(shù)字化改造的路線(xiàn)跑通,再在每個(gè)系統(tǒng)里嵌一點(diǎn)點(diǎn)AI能力,先讓內(nèi)部用起來(lái),確認(rèn)能提效,才慢慢擴(kuò)展場(chǎng)景
而那些天天喊大模型重構(gòu)一切的公司,往往最后落地最慢。
這一年我見(jiàn)過(guò)太多企業(yè)做AI的掙扎,很多問(wèn)題不是他們不努力,而是對(duì)AI有過(guò)高的期待,卻不愿意投入業(yè)務(wù)時(shí)間,準(zhǔn)備的也都是些模糊的流程、不完整的規(guī)則和不清晰的驗(yàn)收。
這些問(wèn)題不前置解決,就只會(huì)拖慢落地進(jìn)度,效果也很難體現(xiàn)出來(lái)。
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