大公司内卷GPT之战_风闻

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· 甄科学 | 文·

可以预见，6个月后，有些公司会奇怪地发现，自己的毛利率怎么都没有竞争对手高，自己的价格怎么都做不到竞争对手那么低。有些人会发现，即使24小时不吃不喝，自己的工作效率，怎么都卷不过同事。

不是被AI打败，而是被会用AI的竞争对手打败。用刀的人，怎么都快不过用枪的人。不拥抱AI，将很快被拥抱AI的人淘汰。

先进的传统企业正在以前所未有的速度，拥抱ChatGPT引发的生产力革命。

可口可乐这家百年老店，在最传统的行业，开启了用AIGC卖饮料的新征途。在可口可乐的AIGC网站上，用户可以根据自己的喜好，天马行空地用AI创作包含可口可乐瓶子的图片。这就是营销方式创新。

理工男熟悉的计算软件Mathematica宣布接入ChatGPT。其创始人，一个研究了AI40年的科学怪老头，本来走的是与ChatGPT完全不同的技术路线，ChatGPT基于统计学方法，而wolfram的计算智能基于符号智能。但他现在开始鼓吹，ChatGPT+wolfram，将实现通用人工智能的终极梦想。

所有人都需要考虑怎么+ChatGPT。

我在上一篇文章《AI应用的真钱景》中，主要探讨了初创公司在AI应用领域创业的乐观和不乐观，归纳了三个颠覆性创新方向：

个性化AI

新入口

新内容盈利模式

这些方向是激动人心的未来，进入现实还需要较长时间。

本文回到现实，从“人力”和“流程”两个企业最根本的层面，探讨在有相对成熟业务的传统企业，如何+ChatGPT。

让10个人干20个人的活儿

所有行业需要考虑“人+AI助手”，而不是AI替代人。谁都想有三体电视剧里，史强的助手徐冰冰。徐冰冰一个人能干10个人的活，代号十个人。

遗憾的是，现实里的企业，人力资源分布的惨状是：10个人中有2个人最有能力、业绩最好，5个人业绩平庸，只能算2个半个人，剩下3个人以拖后腿为主，只能算半个人。于是，10个人只干了5个人的活。而用英伟达的超强GPU，其模型用低于秒级的时间，学到了人类1万小时才能学到的东西。

**根据我的试用和观察，在知识工作者和半知识工作者中，ChatGPT可以超过80%有1万小时工作经验的人的表现。**一个人一天工作8小时，一年250天等于2000小时，1万小时等于5年的工作经验。

知识工作者和半知识工作者的领域包括专业型销售、产品设计、研究、投资、顾问、写作、设计、创意等。只要是需要脑力劳动，同时也需要用文字和语言输出脑力劳动结果的人，都在此列。企业的核心岗位都是知识或半知识工作者。

以金融领域为例，不管是理财经理、研究员、投资经理、还是中后台，都需要用专业知识、专业话语，输出给内部同事、客户和合作伙伴。AI在逻辑表达、语言组织上表现出来的水平，超过80%的专家（据文末参考资料1）。

最近，ChatGPT4的插件功能可以接入准确的数据库和数据源，基本解决了AI一本正经胡说八道的问题。

电商Klarna网站参与了ChatGPT4的插件测试。客户可以通过ChatGPT，问Klarna上有什么T恤衫卖，它会找到网站上的T恤衫品牌和价格。

**一般的客服销售，不可能和客户聊潮流和时尚，但ChatGPT+产品数据库可以。**它可以结合企业产品生成潮流和时尚内容，且这些内容超过80%的时尚博主。AI生成的内容供客服挑选后发给客户，帮客服把客户聊开心了，让客户下单。

淘宝客服靠“亲”来提升用户体验的做法，已成了废铜烂铁。新武器诞生了，AI可以把淘宝上最优质的人工客服的聊天记录训练成模型，变成销售武器，让士兵变将军。

成熟的传统企业拥抱AI后，有可能把企业内最有能力的人的经验，用AI数字化、并归纳总结，变成企业内部的AI助手。其结果是，在AI助手的加持下，能力一般的员工也能创造优秀业绩，把10个人干5个人的活儿，变成10个人干20个人的活儿，绩效立马变4倍。

让5步变3步走

商业活动的效率取决于各个业务环节流程的效率。

流程再造的管理思想，由美国的管理学家Michael Hammer和James Champy提出，在20世纪90年代达到了顶峰。利用先进的技术，优化企业流程，可以极大地降本增效。

回到销售客服的例子。如果我问有哪些T恤衫可以买，传统销售需要至少6个环节，才能回答我的问题：

1、打开内部的Excel表格或内部数据系统

2、搜索出货架上的男装T恤衫

3、看公司最近在推的新品，挑出一个给我

4、复制产品链接

5、回到客服对话框，把链接发给我

6、向我推荐和推销这个产品

现在，如果ChatGPT接入企业的内部数据库，ChatGPT一步就可以完成上面6个流程。

甚至，ChatGPT对话框还可内置支付功能，在对话框就下单了。我最烦购物的时候，需要把每个产品放入购物车再点击结算、再点击支付，点三次。调查表明，影响网上购物体验的最重要因素之一是快。如果在对话框里把什么事都干了，咨询完产品就等着收货。那是多么爽的体验啊。

ChatGPT的诞生，宣誓了全新的人机交互方式的诞生。老旧的人机交互方式，需要建数据库、查询、筛选查询结果、把查询结果描述成自然语言、打字、用对话方式反馈给用户。ChatGPT以用户对话为终点，可以内置很多流程，把5步变3步，蕴含巨大的改善用户体验和降本增效的空间。

面临的挑战

记得我在2011年开始使用iphone的时候，也有很多不适应。我相信，具有战略决断力的企业家，将领先采纳所有最先进的AI技术，但道路不会一帆风顺。面临的挑战主要由以下几个。

第一、去专家化

传统知识或半知识型企业面临的问题将是釜底抽薪式的AI挑战。

既然销售掌握了用AI助手，难道客户不会自己用AI助手，寻找专业答案吗？聪明的客户比客服聪明。悖论是，AI极大降低了所有人获得专家知识的难度。企业需要更聪明的AI，或者“更聪明的运用”AI的人，才能获得客户的认可。

最近诞生了一个新职业——prompt engineer（指引工程师）——比别人更高效使用AI得到更好结果的人。AI需要prompt来指引，指引工程师写的prompt比其他人得到的结果更好。不过，有人认为，这个职业只是过渡性质，当AI发展更强大后，所有人都可以得到他想要的AI结果，这个职业会昙花一现。

传统的顾问和中介，赚信息不对称的钱，除了撮合价格外，还有专家顾问的角色。在AI被大量使用后，赚信息差的专家型媒介，日子会难过起来。互联网的“不要中间商赚差价”运动将更加彻底。有些行业可能面临范式的改变，比如理财经理。

第二、工作流程重整

采用新技术改变工作流程是痛苦的。

如果我想用AI帮助我写文章，我需要先学AI，再装上微软的copilot（现在还没有）。写文章的工作流变为：先写提纲和关键字，再写prompt（指引）让AI帮助我完成部分内容的写作。这个转变是痛苦的，是降效和耗费时间的。只有成功掌握AI之后，才会增效，失败是可能的。

流程和工作习惯的改变，在企业里更痛苦。企业需要：

1. 识别和了解现有业务流程中的各个环节；

2. 把流程中流动的经验、内容、数据变得结构化、数字化；

3. 引入AI使用专家，发现流程中可以被AI增效的环节。AI使用专家需要既懂AI技术，又懂业务场景；

4. 组成企业内部工作小组，和AI使用专家一道，优化流程；

5. 培训员工、实施计划。

这是一个庞大的工程和巨大的挑战。

第三、数据安全

在10个人变20个人的例子中，最有能力、业绩最优秀的2个人的know-how，是企业的独特资产。前20%的优秀员工的经验，包含了如何熟练运用企业的产品、把业绩做出来的智慧。企业需要自己有数字化体系，对前20%的员工进行追踪并形成可训练的数据积累，让模型来训练。当训练模型的时候，需要大模型访问企业的独特数据资产。

如何保护企业独特数据资产的安全和隐私，成为问题。过去，企业可以要求本地部署服务器来保护数据不出企业。在大模型时代，所有数据都会经过ChatGPT或其他大模型的“大脑”和“嘴巴”。业界需要发展出保护数据安全和数据隐私的新方法。

最后，作为总结，ChatGPT引领的AI革命，可以在增强人力和优化流程上，给传统企业装上翅膀。AI跳出人类的内卷，打开了竞争新维度。

在AI时代，巨头把通用智能做到像自来水和煤气，会有无数的AI武器诞生。更好的使用AI的能力，将成为大量中小传统企业领先竞争对手的核心竞争力。

参考资料：《AI和基金经理聊天实录:2023年的经济会怎样？》

内文插图均由AI生成。

本文作者同名公众号：甄科学。