大家好，我是“干B端，找李宽”的李宽。

我们从事B端或者C端产品，但是未来可能会被A端产品大一统。

(相关资料图)

这个A端产品是AI——人工智能。

所以，今天我们一起来探讨一个重要话题:B端企业如何实现AI产品的商业化。

这也是一个令许多B端企业头疼的问题,因为投入多但是产出少,做出的AI产品用户接受度又不高。这是怎么回事呢?

经过仔细分析,主要原因在于企业过分局限在技术视角,而没有从更高层次的商业视角进行思考。接下来我们就一起看看,B端企业应该如何更好地玩转AI,取得商业成功。

首先,B端企业需要提高算法研发效率,控制技术风险。当前主流的AI技术大多采用统计模型,存在一定的不确定性。具体体现在:

1. 算法效果边界不清晰,难以预测它究竟能不能完全解决业务痛点,容易出现过高期望。

2. 每次迭代需要投入大量计算和人力资源,但是结果的效果提升又难以预知。

3. 方法的选择太多,找到最优方法就像大海捞针一样困难。

4. 用户数据无法共享,导致算法泛化能力差,只能依赖单一场景。

针对这些问题,B端企业可以考虑采取以下应对策略:

1. 建立标准化的算法研发流程,降低试错的时间和成本投入。

2. 进行预研与商业化交付分离,预留资源进行算法的探索性研究。

3. 鼓励用户提供实际业务场景的数据,持续改进模型的泛化能力。

4. 使用保护数据隐私的协同学习框架,降低数据隔离状态的负面影响。

5. 在部分场景适当引入规则系统,提高结果的可靠性。

通过这些方式,可以在一定程度上控制算法研发中的不确定性风险,从而提高研发和迭代的效率,降低商业化的难度。

其次,B端企业需要构建端到端的产业生态圈。仅仅依靠单一的算法技术是很难实现AI产品商业化的,还需要在产业链上构建一个协同的生态圈。主要包含以下几个方面:

1. 实现感知、决策、控制等全链路的无缝对接,切实解决业务场景中的具体问题。

2. 掌控住核心业务数据和场景的控制权,对非核心通用技术可以采购。

3. 根据不同客户的认知水平,制定差异化的产品推进策略。

4. 在生态圈内与其他企业开展合作,但不能失去对用户场景和数据的控制权。

5. 依托产业联盟来加速行业内的数据共享和流通。

构建生态圈可以集中整合产业资源,实现协同创新。但是企业也不能过度依赖体系外部,要把控住产品和服务的核心要素,防止核心能力被外部所染指和流失。

最后,B端企业还需要转变观念,整合技术视角与商业视角。要实现AI产品的商业化,不能仅仅局限在技术视角,还需要从更大的商业视角进行系统性思考,并结合企业自身的具体情况制定策略。主要包含这些方面:

1. 控制算法研发中的风险,降低商业化的难度。

2. 构建端到端的产业生态圈。

3. 根据不同类型客户制定有针对性的推进策略。

4. 应对外部环境的变化。

只有做到这几点,才能在复杂多变的市场竞争中脱颖而出,使AI产品成功落地并产生商业价值。B端企业需要转变观念,从过去狭隘的技术视角,上升到广阔的商业视角,才能在AI商业化的过程中,以全局的眼光应对种种挑战,取得成功。

以上是我对B端企业玩转AI的一些对策思考。希望这些分享可以给大家带来启发,也能对B端企业实现AI商业化提供一些借鉴作用。

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