AI二階效應(yīng):從前的“壞主意”變成了現(xiàn)在的“好生意”
引言
你可以決定自己的選擇,但你無(wú)法決定選擇的后果。
這一連串由后果導(dǎo)致的后果就是“二階效應(yīng)”(Second Order Effect)。正如描述奧本海默的那句話:“如今我已化作死神,世界的毀滅者。”
在經(jīng)濟(jì)世界中,“二階效應(yīng)”指:某個(gè)經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)中,參與主體的選擇和行為所產(chǎn)生的影響,進(jìn)一步影響其他主體的選擇和行為,由此產(chǎn)生正向反饋,導(dǎo)致最終的經(jīng)濟(jì)結(jié)果,遠(yuǎn)大于各個(gè)選擇和行為的簡(jiǎn)單疊加。典型的“正反饋”就是“收益遞增”。
根據(jù)經(jīng)濟(jì)學(xué)家W. Brian Arthur的觀點(diǎn):如果一個(gè)系統(tǒng)只存在負(fù)反饋,系統(tǒng)很快就會(huì)收斂到均衡狀態(tài),表現(xiàn)出“死”行為。例如“收益遞減”——市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)動(dòng)態(tài)平衡,每家企業(yè)依據(jù)自身競(jìng)爭(zhēng)力,獲得相應(yīng)的市場(chǎng)份額;
如果一個(gè)系統(tǒng)只存在正反饋,系統(tǒng)會(huì)偏離均衡,表現(xiàn)出難以預(yù)測(cè)的爆炸性行為。例如“收益遞增”——互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代,網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)大殺四方,贏家通吃一切。
一項(xiàng)新技術(shù)的出現(xiàn)會(huì)改變?cè)窘?jīng)濟(jì)系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)。如果改變的結(jié)果足夠重大,我們就會(huì)說(shuō):“Aha! 一場(chǎng)顛覆性革命出現(xiàn)了!”
正反饋和技術(shù)組合理論,揭開(kāi)了“二階效應(yīng)”背后的秘密。眼下,人工智能做為“吹皺一池春水”的新技術(shù),正在改變?cè)镜慕?jīng)濟(jì)系統(tǒng),一系列由人工智能引發(fā)的“二階效應(yīng)”又蘊(yùn)藏哪些錢(qián)景?
近期,a16z發(fā)布了一篇文章AI’s Second Order Effects 作者指出:雖然AI 能夠?yàn)楝F(xiàn)有企業(yè)節(jié)省很多成本,但 AI 的“二階效應(yīng)”會(huì)催生更多經(jīng)典的軟件公司和市場(chǎng)。在新的市場(chǎng)中,AI 本身不是主要產(chǎn)品,而是在 AI 的幫助下,一些夾在“薄利多銷(xiāo)”和“高客單價(jià)”之間“死亡地帶”的產(chǎn)品將重獲生機(jī)。
01 500美元的產(chǎn)品還有活路嗎?
文章給出了一個(gè)有趣的思維實(shí)驗(yàn)。
前提:一名“銷(xiāo)冠”一年可以賣(mài)出50 個(gè)小部件,年收入 10 萬(wàn)美元,且不接受降薪。
情景:一家公司有一款非常棒的小部件產(chǎn)品需要出售。
矛盾:人們不會(huì)自己發(fā)現(xiàn)產(chǎn)品,且潛在客戶每年最多只愿意付 500 美元。
提問(wèn):這家公司將如何發(fā)展?
作者給出的答案是,這家公司根本不可能存在。
對(duì)于20美元的產(chǎn)品,例如Dropbox、OpenAI、Midjourne,你可以試試PLG產(chǎn)品驅(qū)動(dòng)增長(zhǎng);對(duì)于100萬(wàn)美元的產(chǎn)品,例如Workday、ServiceNow、Databricks,你可以采用外部銷(xiāo)售策略。
對(duì)于一個(gè)500美元的產(chǎn)品,你會(huì)因?yàn)槊麊?wèn)題陷入“死亡地帶”,僅是推銷(xiāo)成本就不是小數(shù)目。
如今,成本問(wèn)題正在被AI工具解決,一大類(lèi)非 AI 公司和產(chǎn)品重獲生存空間:
AI幫你銷(xiāo)售小部件。
AI為你的小部件提供24*7售后支持。
AI幫你留住小部件用戶。
在風(fēng)險(xiǎn)投資里,我們總是問(wèn)自己“為什么是現(xiàn)在?”——對(duì)于Uber ,答案是智能手機(jī)的普及;對(duì)Workday,答案是云服務(wù)的普及;對(duì)于 Adobe,答案是 GUI PC 的普及。
對(duì)于上述“500美元”產(chǎn)品,“為什么是現(xiàn)在?”的答案就是當(dāng)下。
02 營(yíng)銷(xiāo)目標(biāo)變成“伺候”AI
文章點(diǎn)到為止,并未指出“AI二階效應(yīng)”將引發(fā)何種營(yíng)銷(xiāo)革命。但根據(jù)美國(guó)MarTech 之父Scott Brinker對(duì)于“AI二階效應(yīng)”的預(yù)測(cè),營(yíng)銷(xiāo)和銷(xiāo)售場(chǎng)景將發(fā)生徹底改變。
1、消費(fèi)者將進(jìn)一步無(wú)視“推送”內(nèi)容
因?yàn)槔]件過(guò)濾器作用增強(qiáng),所有的超個(gè)性化信息不會(huì)顯著提高銷(xiāo)售效率,反而會(huì)降低效率。
2、可信的消息源將變得更有價(jià)值
擁有認(rèn)證會(huì)員的社區(qū)將彌足珍貴。如果你擁有私域,不過(guò)度依賴于外部發(fā)現(xiàn)和算法,將具備前所未有的影響力。
同時(shí),基于“信任危機(jī)”的AI產(chǎn)品開(kāi)始嶄露頭角。例如,一款檢測(cè)AI生成圖像的工具Nuanced,旨在幫助各類(lèi)企業(yè),如約會(huì)應(yīng)用、廣告平臺(tái)、新聞網(wǎng)站和線上商城等,區(qū)分“人造”內(nèi)容和“AI造”內(nèi)容。
3、用好專(zhuān)有數(shù)據(jù),成為一流的營(yíng)銷(xiāo)渠道
過(guò)去二十年間,人類(lèi)創(chuàng)造了浩如煙海的信息。但即便擁有訪問(wèn)權(quán)限,你也經(jīng)常被信息量壓垮,無(wú)法找到想要的信息,也無(wú)法消費(fèi)它們。同樣的事情也發(fā)生在公司內(nèi)部數(shù)據(jù)庫(kù)。它們就像《奪寶奇兵》最后一幕里那個(gè)巨大的倉(cāng)庫(kù),凡人休想在深淵里找到什么東西。
現(xiàn)在,GPT-4吸收了互聯(lián)網(wǎng)上所有的長(zhǎng)尾內(nèi)容,并在一分鐘內(nèi)回答你提出的幾乎任何問(wèn)題。
由此產(chǎn)生的“二階效應(yīng)”:每個(gè)人都將擁有強(qiáng)大的“大腦”,分析能力被大規(guī)模地平權(quán)化。
區(qū)別在于,不是每個(gè)人都能喂給“大腦”相同的數(shù)據(jù)。因此,利用專(zhuān)有數(shù)據(jù)將成為一流的營(yíng)銷(xiāo)渠道,這也是營(yíng)銷(xiāo)人員的好機(jī)會(huì)。
4、API服務(wù)將成為一流的營(yíng)銷(xiāo)渠道
換個(gè)說(shuō)法:如何在正確的時(shí)間向AI Agent提供正確的數(shù)據(jù)?這是讓買(mǎi)家與賣(mài)家“保持一致”的關(guān)鍵。
比爾蓋茨曾提過(guò)一個(gè)場(chǎng)景:“如果你想計(jì)劃一次旅行,AI Agent不僅知道你旅行的時(shí)間,還會(huì)基于對(duì)你需求的了解,給出建議的旅游地點(diǎn)。當(dāng)被詢問(wèn)時(shí),AI Agent也會(huì)根據(jù)你的興趣和冒險(xiǎn)傾向?yàn)槟阃扑]可以做的事情,預(yù)訂你喜歡的餐廳。”
舉個(gè)不太準(zhǔn)確的例子。早期,如果你想來(lái)一場(chǎng)深度個(gè)性游,需要付費(fèi)、花時(shí)間告訴旅行社具體需求,讓他們做一個(gè)策劃。這時(shí)候,營(yíng)銷(xiāo)目標(biāo)是吸引你走進(jìn)旅行社,并選擇他們的方案。當(dāng)下,很多人會(huì)選擇自己去小紅書(shū)等社交媒體整合別人的攻略,DIY一份旅行策劃。此時(shí),賣(mài)家的營(yíng)銷(xiāo)目標(biāo)是吸引你點(diǎn)進(jìn)某些旅行帖子,并安利一些產(chǎn)品,大到機(jī)票、住宿;小到防曬霜、充電寶等等。
我們延伸比爾蓋茨的設(shè)想,如果AI Agent替消費(fèi)者做了旅游策劃,那么賣(mài)家的營(yíng)銷(xiāo)目標(biāo)也將發(fā)生變化:你要“討好”的不是客戶,而是客戶的AI Agent。
Scott Brinker指出,20年前,Inbound Marketing(集客營(yíng)銷(xiāo))革命開(kāi)啟,你可以通過(guò)“知識(shí)分享”幫每一位潛在客戶解決疑問(wèn),達(dá)成銷(xiāo)售目的。如今,我們正處于“生成式集客營(yíng)銷(xiāo)”革命的邊緣——處理AI Agent的集客請(qǐng)求,幫助它們完成人類(lèi)控制器分配給它們的目標(biāo)。
大膽想象,“AI toAI”會(huì)成為新的B2B——成為電子商務(wù)的巨大組成部分。
結(jié)語(yǔ)
目前為止,AI Agent的大量項(xiàng)目還在水下,甚至與自動(dòng)化較高的Copilot 混淆。二者的最大區(qū)別在于“自主規(guī)劃”能力:Copilot需要由人類(lèi)來(lái)指揮完成目標(biāo)任務(wù);Agent則直接面對(duì)目標(biāo)任務(wù),具有自主記憶、推理、規(guī)劃和執(zhí)行的全自動(dòng)能力。
終極形態(tài)的AI Agent只需要人類(lèi)給出一個(gè)起始指令和結(jié)果反饋,AI自己完成任務(wù)拆分,工具選擇,進(jìn)度控制,實(shí)現(xiàn)目標(biāo)后自主結(jié)束工作。
不過(guò),即便Scott Brinker提出“AI Agent營(yíng)銷(xiāo)策略”只是一個(gè)方向,但“AI to AI”已經(jīng)得到了來(lái)自ChatBot應(yīng)用的初步驗(yàn)證。
例如,在YC W24亮相的Lumona就是一款產(chǎn)品搜索引擎,能夠從用戶信任的創(chuàng)作者那里獲取高質(zhì)量的產(chǎn)品推薦——通過(guò)Reddit和YouTube評(píng)論為護(hù)膚品搜索提供支持。
進(jìn)一步,如何利用AI“喂給”AI更多“500美元”產(chǎn)品的“好”數(shù)據(jù)?在這個(gè)方向上,又將出現(xiàn)何種產(chǎn)品?我們將繼續(xù)觀察。
原文標(biāo)題 : AI二階效應(yīng):從前的“壞主意”變成了現(xiàn)在的“好生意”
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