文章核心观点 - AI不是选择题而是必答题 企业必须理解并应用AI技术 其发展阶段类似1998年的互联网 将深刻影响所有行业[4][5] - AI是一种增强型技术 实现了技术平权 赋能个体成为超级个体 但数据平权尚未实现 数据治理和利用能力将成为企业核心竞争力[9][12][15][17][19] - AI时代从指令驱动转向意图驱动 企业能更精准洞察用户真实意图 并大幅降低满足个性化需求的成本[22][23][30] - 当AI解决底层生存与安全需求后 社会需求基础将转向爱与归属感 情绪价值经济将成为重要趋势[35] - 企业需积极拥抱AI转型 通过具体策略将AI融入工作流程 以创造新的商业体验和效率变革[36][37][63] AI发展趋势与本质 - AI发展阶段类比1998年互联网初期 当前应用仅是起点 未来十年将深度赋能各行业[5][7] - AI是增强型技术而非颠覆式技术 未颠覆互联网巨头 如谷歌市值从几千万增长到几万亿[10][11] - AI实现了技术平权 让个体能拥有与顶尖公司同等的AI能力 但数据平权未实现 大公司仍掌握最大数据[12][15][17] - 未来数据治理不善、未利用AI赋能的大公司可能倒下 而能将数据转化为价值的公司将变得强大[18][19] AI带来的商业变革 - 从指令驱动转向意图驱动 企业只需表达意图 AI便能理解并执行 无需明确告知具体步骤[21][22] - AI通过用户行为洞察能更准确理解消费者真实需求 克服传统问卷调研中言行不一的弊端[24][25][27][28] - AI技术大幅降低满足个性化需求的成本 推动商业从覆盖大众需求、细分市场向满足个体需求演进[29][30] - 例如服装定制 借助AI可在三四天内完成指定需求并在每件衣服上打上不同标签[30] - 例如二奢营销 可使用Nano Banana等工具将商品照片与客户背景场景融合 生成真假难辨的展示图以提高下单率[32] 情绪价值经济的崛起 - 所有商品具有经济性价值、功能性价值和情绪价值三层核心价值[34] - 根据马斯洛需求理论 若AI解决底层生存与安全需求 社会需求基础将转向爱与归属感 即情绪价值[35] - 在功能性价值被AI解构后 其利润将变薄 企业需思考为特定群体创造情绪价值[35] AI前沿应用场景案例 - **特赞 (atypica)**：用AI爬取社交媒体内容 模拟出80万个AI化用户进行市场调研 其中40万在中国 提供AI research、AI Persona、AI Interview产品 大幅降低海外市场调研成本[40][42] - **Perplexity**：颠覆下一代搜索引擎 组合使用最前沿的AI模型进行深度研究 例如为大众汽车完成80页调研报告[43] - **Nano Banana**：实现替换人脸、头部、身体、衣物以及模拟人物从年轻到老等功能 并保持生成内容的主体一致性[43][46] - **Icon**：数字化营销团队服务 监测竞争对手广告投放时长 自动化生产并优化效果好的广告创意进行投放[49][50] - **GONG**：AI销售助手 通过分析优秀销售模型和话术体系 指导销售团队跟进客户 提升销售绩效[50] - **Gecko**：AI面试系统 通过分析视频面试中的微表情判断回答真实性[52] - **ChatGPT**：市值从300多亿美金增长到1300多亿 并可能因进入电子商务领域而估值达1万亿 用户消费决策从传统搜索转向询问AI智能体[55] - **Otterly**：致力于影响大模型的输入结果 例如通过投资知乎来影响AI采纳的搜索结果质量[61] 企业AI转型实战建议 - 使用AI工具时付费服务效果更佳 例如每月20美金的服务质量远超免费版 且比雇佣人工更划算[63] - 设定固定时间学习和使用AI 例如规定每周五下午全员用AI解决问题 并举办研讨会对比新旧方法[63] - 组织内部AI应用比赛 例如在创造宣传材料时 比赛谁用的工具更好更快 以激活组织活力[63] - 定期复盘并AI化工作流 每个季度召集员工讨论如何用AI工具优化现有流程 例如将原来花费几万元的工作降至几百元[63] - 与员工共创AI转型方案 共同讨论如何提高AI使用效率 避免老板单方面推动而员工抵触[64]