AI智能商用的邊界究竟在哪裡? | 人人都是產品經理

編輯導語:我們發現,在2017年以後,在演算法能力上似乎出現了瓶頸。當年大量的投資集中在AI項目中,各種獎項排名做了一個又一個,但演算法商業化的能力似乎阻塞在了某個地方。經常聽到客戶吐槽的最多的就是:「這個演算法好笨啊」。AI智能商用的邊界究竟在哪裡?是不是一套AI應用真的沒有一個實習生有用呢?一起來看看吧。

一、AI產品服務商缺乏產品思維

在2017年以後的這個階段,無論是應用的私有化部署,還是雲上的VPC部署,大家都在強調引擎的重要性。放在客戶的使用體驗上,引擎在很多項目裡面,有限的3年服務期內,V1.0版本到V1.5.7版本的增強,可能還沒有一個配套硬體優化,或者交互設計的優化來的更實惠。很多廠商甚至過了服務期,連引擎都懶得換了。

AI應用服務商,把大量的資源去實現對演算法的優化上,忽視了產品商用化價值和用戶體驗。

典型的這類廠商的人員結構就是:大量演算法專家(調參)+mini規模的產品經理(應標)+大量KA售前(寫項目書)的結構。世界的盡頭是鐵嶺,AI廠商的盡頭是外包集成商。沒有幾個應用是真的可以批量複製的。

二、靠演算法拿錢,憑應用賺錢

市場上真正掌握核心技術的廠商,演算法能力並不弱。而這也是這家公司能夠拿到投資最重要的原因。

但你會發現,跑出點成績的演算法公司,卻是那些個產品體驗還是很不錯的小公司。

有些演算法公司在某些領域,為啥拼不過區域集成商,不是演算法不行,是真的沒有資源天天泡在客戶哪裡,理需求理工作流。這種情況下,客戶憑什麼買演算法,演算法又貴又不好用。

真的引進過來演算法,業務流裡面真的能容得下這個演算法嗎?那硬體的適配程度真的能演算法做優化?客戶的業務不複雜,每天跑個EXCEL就可以了,廠商語義分析,各種操作之後還是要搞Excel去后處理。

或者這裡面目標可能都不是一樣的,這種情況下,中小型集成商更優秀一些,確實做到了急客戶之所急,想客戶之所想。

三、演算法<數據<工作流

國內的無論是SaaS應用,還是區域&行業輕量級定製化的應用廠商,發展的都還不夠成熟,這裡面有市場和行業的需求的問題、有客戶管理能力的問題、也有行業內惡性競爭的問題。

把AI項目經典的業務架構,引擎+中台+應用的經典結構簡單提煉一下,其實產品力比的是演算法、數據和工作流。

這裡面誰最大?我理解是工作流最大。這裡面體現了無論什麼應用,不能以演算法為中心,為了算而算,應該是以客戶為中心,以滿足客戶的工作質量為中心。這裡面沒有提節省人工成本的問題,是因為我們發現,客戶根本不在乎那幾個人頭費用。客戶的反饋是,有了這麼一個人,還能「做點隨機性強的工作」。而用了演算法「除了干這麼一件事,其他的啥也幹不了,要這演算法有何用」。

現在這個階段,演算法技術大爆發的年代已過,新的階段還沒到來。AI商用,應該階段性的把客戶的工作流做好,把客戶的數據整理好,然後才是需要什麼演算法,引進什麼演算法。

四、紅利期之後怎麼辦

未來中小AI公司的出路,必然是向小型細分行業toB業務和消費級toC市場方向發展。行業合併和細分,會是下一個階段的重點。後面可能會聽到的AI公司的劃分依據,就不是什麼語義理解行業,或者圖形演算法行業,更可能的是醫療行業XX人工智慧公司,教育行業XX人工智慧公司。

這樣變化的原因就是,行業的聚集,帶來了工作流設計的行業化,帶來了數據收集加工處理的行業化,引擎也將隨著應用場景的變化,而相應的專業化。

什麼時候會是AI應用的下一個爆發點呢?我覺得可能會有兩個階段:

  • 第一個是大公司向行業型子公司做拆分的階段,大量的演算法公式成立XX行業子公司,把各行各業整合的差不多。
  • 第二個階段就不在AI這個行業本身,而在於人力資源的變化,在於人均所得的變化,讓很多的公司、主體發現,用人的成本確實不如演算法。這就和工廠用機器人替代人工一樣。

第一階段就是正在發生的階段,比如XX語音公司,投資子公司專門做教育行業;XX智能硬體公司,投資子公司專門做汽車行業。

五、演算法成熟度決定行業滲透率

演算法這個領域也是分了成熟技術和不成熟技術的,成熟的一如語音、文字識別、圖像識別等,這個行業成熟的不能在成熟了,我們把這類產品就叫做演算法介面類產品,接入個介面就能商用。

第二梯隊是暫未大量商用,像空間設計、無人駕駛、語義分析等等,這一類就是定製化項目集成技術,做大項目化的概率大;還有的是定製化演算法,就是給這麼幾個客戶用的,沒辦法複製的。純燒錢的部門,很多演算法公司沒辦法養活的。

成熟的演算法各行各業的滲透率都很高,最不靠譜的連生存下去都困難。

六、總結

說完了趨勢、未來的方向,最後,我們回歸主題「AI智能商用的邊界究竟在哪裡」?

短時間內(3~5年),我想這個邊界在於細分行業對AI應用的需求深度,行業的數據量是否支持演算法學習,行業的工作流是否規範,有提升空間;長期看(5~10年),邊界在於AI技術的下一次大爆發,以及AI演算法的成本是否會顯著下降決定的。

新一版的《黑客帝國》會在不久的將來上映,AI演算法的最終極形式可能就會像是電影里「矩陣」的樣子,系統里應用盡有,人類接入這樣的AI虛擬世界,就可以實現世界上所有行業的所有問題。

但演算法總是可預測的,希望人類未來可以繼續像現在一樣,在更有想象力的「矩陣」里活著。

#專欄作家#

稀奇先生,公眾號:稀奇星球,人人都是產品經理專欄作家。擁有十餘種標準化產品規劃經驗,7年TO G業務老兵、智能化解決方案產品專家。

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題圖來自Unsplash,基於CC0協議。

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