抓住風(fēng)口

本期要點(diǎn)：如何用AI賺到錢？

你好，我是王煜全，這里是王煜全要聞評(píng)論。

過(guò)去兩年，很多企業(yè)都在用AI，ChatGPT、DeepSeek、OpenClaw、Claude Code輪番上場(chǎng)。

但很多人還是感覺不對(duì)勁，效率是上去了，收入利潤(rùn)怎么幾乎沒有變化。

問題出在哪了？是AI這個(gè)“鏟子”還不夠強(qiáng)？

也許這個(gè)解釋導(dǎo)致你四處去找更好的“鏟子”，但更本質(zhì)的問題卻被擱置了——你到底在用這些“鏟子”做什么。

前段時(shí)間，我們的視頻號(hào)介紹了一個(gè)挺火的項(xiàng)目，得到了不少朋友的關(guān)注和討論。

19歲的年輕人，Sam Rogers，用無(wú)人機(jī)去放牛，結(jié)果拿到了YC的120萬(wàn)美元pre-seed輪投資。

表面上看，這件事并不復(fù)雜。用無(wú)人機(jī)替代人力，把牛從一個(gè)地方帶到另一個(gè)地方。

只不過(guò)，這次用戶不需要遙控，只需要在手機(jī)上畫一個(gè)范圍，設(shè)定目標(biāo)位置，無(wú)人機(jī)會(huì)自己起飛，去找牛群，帶它們到指定區(qū)域，再返回充電。

但有趣的是，在驅(qū)趕過(guò)程中，如果牛群移動(dòng)過(guò)快，無(wú)人機(jī)會(huì)主動(dòng)拉高高度并減速，避免刺激牛群。如果有牛偏離，它會(huì)改變軌跡，把牛引回群體。

這么看，Sam在試圖改造放牛這個(gè)行業(yè)。這個(gè)無(wú)人機(jī)好像自己就會(huì)放牛，它看起來(lái)是在執(zhí)行任務(wù)，但又不是完全按固定步驟來(lái)行動(dòng)。

這體現(xiàn)了什么？

我們想指出的是，現(xiàn)在的AI項(xiàng)目，已經(jīng)形成了很清晰的分界線：大部分公司在做工具，只有少部分公司在重新改造一個(gè)行業(yè)。

很多公司看起來(lái)在用AI，卻只是把原來(lái)的“人”換成了AI，按同一套流程、用更低的成本重新跑了一遍，但這就讓流程里缺少了判斷。沒有判斷，只有AI，結(jié)果也就很難改善。

AI缺了什么？

首先，為什么大多數(shù)AI項(xiàng)目很難進(jìn)入到更有價(jià)值的層面？

很多公司一開始接觸AI，會(huì)從最容易落地的任務(wù)入手，讓AI先跑起來(lái)。

比如客服就是大家常常最先替代的環(huán)節(jié)：用AI接入企業(yè)知識(shí)庫(kù)，就可以回答常見問題。

但問題是，同樣是面對(duì)用戶的提問，人類客服不會(huì)只看問題本身，他會(huì)去聽語(yǔ)氣，判斷情緒，然后再?zèng)Q定怎么回應(yīng)。

而且，很多時(shí)候，人類客服可以感受到用戶的痛點(diǎn)，并把這些信息反饋給產(chǎn)品、運(yùn)營(yíng)和銷售，為改進(jìn)提供重要參考。

可是，大多數(shù)AI系統(tǒng)并不會(huì)處理這一層信息。它們多是只保證回答正確，但不會(huì)主動(dòng)判斷哪些信息值得記錄和上報(bào)。執(zhí)行被放大了，判斷卻沒加入進(jìn)去，對(duì)業(yè)務(wù)的幫助反而還變少了。

類似的情況在營(yíng)銷環(huán)節(jié)也很常見。

如今AI可以批量生成內(nèi)容，再在各個(gè)平臺(tái)自動(dòng)發(fā)布，還可以持續(xù)跟用戶互動(dòng)?？雌饋?lái)是觸達(dá)了更多人，也節(jié)省了人力。

但真正決定成交的因素還是沒變。

比如，客戶的猶豫點(diǎn)，是在價(jià)格，還是產(chǎn)品功能，是觸達(dá)不夠，還是節(jié)奏不對(duì)，還是信任沒有建立，以及下一步怎么做，還是依賴銷售的判斷。這些信息不會(huì)寫在數(shù)據(jù)里，而是銷售人員長(zhǎng)期在一線慢慢積累形成的。

可以看出，大部分公司用AI，只是完成那些執(zhí)行部分。

可是，如果人們做出判斷的機(jī)制沒有被整理清楚，沒有被寫進(jìn)算法里，那AI能做的自然就是機(jī)械的固定動(dòng)作。它可以把事情做得更標(biāo)準(zhǔn)、更快，但流程不會(huì)變化，業(yè)務(wù)依然像以前一樣，不會(huì)有改進(jìn)。

而前面Sam用無(wú)人機(jī)放牛的項(xiàng)目，真正值得關(guān)注的一點(diǎn)就在于，他的無(wú)人機(jī)在不斷調(diào)整路徑、速度和位置，本質(zhì)上是在模擬人做判斷的過(guò)程。換言之，這個(gè)年輕人把人放牛的經(jīng)驗(yàn)放入了系統(tǒng)之中。

交叉的魔力

接下來(lái)，一個(gè)更現(xiàn)實(shí)的問題就出現(xiàn)了，Sam為什么會(huì)想到把判斷放進(jìn)無(wú)人機(jī)系統(tǒng)里呢？

因?yàn)樗麖男≡诎拇罄麃喌哪翀?chǎng)長(zhǎng)大，家里大約有6000頭牛。

他很早就參與放牧，看著父親用摩托車、馬匹甚至直升機(jī)去趕牛，從早干到晚，過(guò)程本身還有不小的安全風(fēng)險(xiǎn)。如果無(wú)人機(jī)能替代人力，自然會(huì)讓牧民們輕松很多。

不僅看到了需求，這些早年經(jīng)歷，還讓他早就知道，放牛真正難的地方是要在驅(qū)趕牛群的過(guò)程中不斷做出新的判斷——什么時(shí)候靠近，什么時(shí)候拉開，牛群為什么突然變得緊張，哪一只牛需要單獨(dú)處理。

當(dāng)然，只有這些經(jīng)驗(yàn)肯定是不夠的。很多牧民都有類似的經(jīng)驗(yàn)，但很少有人會(huì)去做系統(tǒng)。

但Sam后來(lái)又系統(tǒng)學(xué)習(xí)了機(jī)器人和AI相關(guān)的內(nèi)容，在悉尼大學(xué)讀機(jī)電和機(jī)器人方向，還參與過(guò)一些和計(jì)算機(jī)視覺、模型訓(xùn)練相關(guān)的項(xiàng)目。

也就是說(shuō)，這套系統(tǒng)能夠運(yùn)作，不是因?yàn)闊o(wú)人機(jī)本身有多強(qiáng)，是因?yàn)镾am在兩個(gè)路徑上同時(shí)積累了能力。

這也是他獨(dú)特之處：沒有現(xiàn)場(chǎng)經(jīng)驗(yàn)的人，即使技術(shù)再?gòu)?qiáng)，也很難做出解決實(shí)際問題的系統(tǒng)；而沒有技術(shù)的人，即使理解放牛，也無(wú)法把經(jīng)驗(yàn)規(guī)模化。

不過(guò)，看到了這兒，你也許會(huì)說(shuō)，一個(gè)人同時(shí)掌握兩種不同領(lǐng)域的能力，也太少見了，恐怕全世界也就Sam一人了吧。那這個(gè)項(xiàng)目對(duì)其他人又有什么參考價(jià)值呢？

我們想指出的是，確實(shí)，論個(gè)人能力，Sam是獨(dú)一無(wú)二，但一個(gè)團(tuán)隊(duì)像Sam這樣同時(shí)具備行業(yè)經(jīng)驗(yàn)和技術(shù)能力，就要容易得多了。

認(rèn)識(shí)到這一點(diǎn)，你就會(huì)發(fā)現(xiàn)，用AI改造行業(yè)、創(chuàng)造價(jià)值的核心在于組建能力互補(bǔ)的團(tuán)隊(duì)。

可惜的是，目前很多人仍停留在工具層面，只關(guān)注模型或算法，恰恰沒有觸及AI浪潮的本質(zhì)。真正能創(chuàng)造價(jià)值的AI項(xiàng)目，需要先梳理業(yè)務(wù)邏輯，再把這些機(jī)制整合進(jìn)系統(tǒng)里。

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