AI 2.0时代|Auto-pilot 模式,每一个都是蓝海。

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在今年上半年,AI业内不断有大模型创业者坚定的预言:“2024年AGI元年,是人工智能和大模型应用的爆发之年。”现在越来越多的企业和个人开始接触和拥抱AI能力。小编作为最早一波进入AI 2.0 赛道的产品人,今天从产品角度,分享一个AI 2.0 时代的非共识认知的理解。

“Auto-pilot”模式这个概念可能99%的AI应用向的产品人还没有接触过。这个非共识观点来源,小编最早是在闫俊杰(MiniMax 创始人兼 CEO)的一篇分享中看到。

闫俊杰:假设我们有更好的模型,能力比现在再显著地提升,比如所有的测试都可以做得非常好,它可以独立来工作了,就不是一个 copilot、可能是一个Auto-pilot(全能助理),这显然会产生更多完全不一样的产品形态。但是这个东西不是产品设计出来的,而是当你把技术 Push 到某一个阶段的时候,这个产品自然就清楚了。

小编目前负责的AI项目中就有一个是符合“Auto-pilot”模式特性的产品。恰好前两天也跟琢磨事的主理人智勇讨论了关于“Co-pilot 和 Auto-pilot”的差异与价值。关于智勇的观点,可以在文末的链接中详读。接下来将分享一下我对这两类AI产品模式的理解和认知。

#01Co-pilot,辅助智能(半智能)

Co-pilot 这个产品模式,作为深耕AI2.0产品的朋友,肯定非常熟悉了。这个模式的产品思路:

结合自有业务资源 or 业务场景中,洞察场景中的长尾线索,通过Native + AI的手段,提供原有解决方案无法覆盖 or 人力本身无法满足的价值,并使之成为一种新的解决方案。辅助业务角色完成业务需求。

从定性的角度来看,小编理解,他的核心指标:单维度智能水平的提升,同时将人工参与度降低。

在Co-pilot 模式下,虽然引入了大模型技术,但目前的AI产品受限于模型能力缺陷、数据数字化程度低、训练成本高等困境,模型输出结果大多稳定于60-80分之间的交付水平。这个分值虽然不高,但对于业务场景并不是没有价值。

这里小编以AiPPT这个产品来说明一下这个观点。

AiPPT是一款“输入一句话,通过AI自动生成大纲和PPT”的AI工具,在2023年8月上线后,11 月过 100 万访问量,今年 5 月访问量在 490 万左右,验证了国内付费 PMF,单月收入达到数百万人民币。

接触过AiPPT的产品同学应该对这款产品的能力有体会,AiPPT的功能对PPT制作中的物料收集和PPT绘制有一定帮助,但并没有体验到PPT制作效果的10倍提升。那为什么AiPPT能在国内验证付费PMF,月入数百万呢?

赵充(爱设计&AiPPT.cn创始人/CEO):其实我们的核心用户群跟 Office、金山是岔开的。Office、金山的核心用户是那些高频使用 PPT的人,其中很多是用 PPT 去赚钱的,比如说投行、4A 广告公司这种需要把 PPT 做得很好,去客户那儿做 presentation 的。但我们的用户群并不一定是高频做 PPT 的人,他可能一年就做个两三次,甚至很多人这辈子第一次写 PPT 就是用 AiPPT。因为之前的金山或者 Office 其实使用门槛比较高,而 AI 来了之后,大家写 PPT 的流程变了,可以用对话的方式直接去做,门槛大幅降低了。

在AiPPT创始人的分享中,可以看出,AiPPT的目标用户并不是高频使用的PPT的“传统用户”,而是在PPT制作场景下的长尾用户群体,即低频用户群体。AiPPT体现的内容制作低门槛的特性,对于极少制作PPT的用户群体,相较于传统PPT工具的使用体验差异,可定性为10倍效果的提升。因此在“Co-pilot”模式中,产品价值取决于场景定位,好10倍的体验来自于用户定位

但另一方面,在原有数字化解决方案较完善的场景中,虽然“Co-pilot”模式可以通过更低的用户成本、更低的使用门槛、更高的生成效率,提供辅助用户决策的线索/素材。但这种方式对业务价值创造效率的提升是相对有限的

同样是AiPPT这个产品,虽然在PPT制作这个场景下,找到了长尾线索,解决了一部分用户的痛点。但就整个PPT制作场景,它当前的能力并没有办法解决大多数 or 主流用户的需求。

延伸一下:AiPPT的产品迭代规划,在赵充的分享中也有提到,主要两个方向:一方面是通过技术手段训练可以直接生成PPT的大模型(重构并精简传统PPT制作流程);另一方面是通过积累专家级的经验数据(视觉中国的数以万计的PPT模板),让AI生成的效果更符合主流用户的需求。AiPPT的产品迭代规划,也是目前AI产品的主流迭代思路。

#02Auto-pilot,全能智能(全智能)

“Co-pilot”模式对于AI业内深耕的产品人来讲,是一个共识。而“Auto-pliot”模式,可能绝大多数产品朋友的第一印象是汽车行业的智能驾驶。而今天我分享的并不是软硬结合方向,而是软件方向。

基于小编在这个方向的实践经验,以及一些业内调研。小编认为Auto-pilot 模式的产品逻辑:

基于业务场景,剖析“执行解决方案的业务角色(真人)”的能力矩阵,将角色的经验数字化,角色的能力模型化。将各维度的能力模型融合起来,使之成为一个全新的解决路径。替代原有业务角色完成业务需求。

在实际的产品落地时,PM需要结合自有业务资源 or 传统场景中,洞察岗位经验可数字化程度占比较高的角色;剖析角色的能力属性,将AI可替代的角色能力剥离;同时将塑造能力的经验数字化、模型化、矩阵化,融合成新的角色能力模型;将新的AI角色替换原本的人工角色,使之成为一个全新的解决路径,验证PMF

说到这里,可能读者朋友对Auto-pilot 模式的价值没有清晰的感知,那小编依旧以AiPPT 这个产品为例:

AiPPT在当下的定位,是Co-pilot模式,即一个AI工具。在进行PPT制作过程中,依旧需要人的参与。而如果将其定位于 Auto-pilot 模式,那么它就不是一个AI工具,而是一个PPT制作智能专家(智能人)。在Auto-pilot 模式下,读者朋友接到老板的任务制作一个汇报PPT,就可以将这个任务交给你的AiPPT助手,你无需关心过程,只需等待这个智能人把成品交给你即可。

作为产品人的你,在看到这个例子,是否能清晰的感知到 Auto-pilot 模式的产品价值呢?

1. Auto-pilot 模式的适用条件

从落地层面考量,AiPPT 是否应该向“Auto-pilot”模式发力呢?小编的认知里,AiPPT并不适用于Auto-pilot 模式,或者说在“Auto-pilot”模式没有被普及前,这个产品并不适合做第一波吃螃蟹的人。

至于原因,小编认为适用于Auto-pilot 模式的产品需符合如下3个条件

  1. Auto-pilot 模式适用于垂直于行业的业务角色。
  2. Auto-pilot 模式适用于偏向生产力方向的角色。
  3. Auto-pilot 模式适用于非严肃场景的业务角色。

小编将通过几个案例,逐条阐述一下这三个前提条件的背后思考。

1.1. Auto-pilot 模式适用于垂直于行业的业务角色:

以AiPPT为例,由于PPT适用的场景非常广泛,有人可能用它做融资PPT,有人可能用它做毕设PPT。如果将AiPPT设定为智能人的角色,它除了要具备PPT制作的能力和基本审美能力外,还需要具备各类场景的业务认知能力,才能达到代替真人完成这个角色的任务。而在当前的业内环境下,各个细分行业的专家级的数字化经验数据并不完善,且在完善后,变成公域共享数据的难度极大,因此这类垂直于内容制作领域的AI产品在较长时间内都无法以智能人的形态达到用户需求。

1.2. Auto-pilot 模式适用于偏向生产力方向的角色:

而据“Tech星球”,猎聘旗下AI面试产品“多面·Doris”相关负责人表示,某银行校招,仅在面试环节,若采取传统线下5分钟快面,需要20位HR用3天完成5000个面试,如果使用多面AI数字官Doris,48小时就能完成5000个面试,相当于一个数字面试官2天时间能完成20位HR 3天的工作量。

以AI在招聘场景为例,在招聘环节中,招聘HR的职责主要是找简历、联系候选人、意向沟通、面试等。而招聘职责的工作流程已经十分标准化,并且在过往的业务系统中,是可以梳理出高质量的过程性数据,进行能力模型训练。因此目前AI2.0的能力特征在这样的场景下,是可以替代HR角色的招聘职责的。而在大型企业中,由于职责分工明确,人力招聘是由专人负责的。结合AI 2.0的两种产品模式,“Auto-pilot”模式相较于“Co-pilot”模式,在这个场景下的业务价值更高。

但同样在这个场景下,AI面试官是否能完全替代HR的角色呢?在小编当前的观点中是无法完全替代,因为在这个场景下,人力资源的角色分为两个方向的职责,一个方向是如上所述的简历收集、及快速筛选符合面试诉求的候选人。这个维度是可以通过“Auto-pilot”产品替代的。

另一个维度是对高契合度、高端候选人进行综合面试。而这个面试场景中,对话交互的情况更加复杂和多元化,要根据岗位候选人的实际面试情况(表情动作、语态神色、沟通技巧等),有针对性的进行面试策略的调整。其能力项更加偏向于情商维度。而当前的大模型能力,在复杂的对话交互场景中,对人情世故的精准化判断能力是短期内难以提升的缺陷。

1.3. Auto-pilot 模式适用于非严肃场景的业务角色:

以AI在医疗场景为例,由于其模型输出结果的误差对应的代价极大。在严肃场景中,AI在较长阶段内是无法取代真人,独立完成业务需求的。

2.Auto-pilot 模式的核心指标

在Co-pilot 模式中,小编有阐述过其核心指标(定性)是:单维度智能水平的提升,同时人工参与度降低。而在 Auto-pilot 模式中,小编认为其核心指标(定性)是:多维度智能融合后的综合水平的提升

这里可能读者朋友并不能直观的理解的其差异点,用白话说,就是Co-pilot模式下,产品即工具,不论是AI问答、AI写作、AI绘画,核心目标是解决准不准的问题。而Auto-pilot 模式下,产品即人,而将智能人替换掉真人后,核心目标就不再是准不准,而是解决好不好的问题。而好的定义,在较多场景下并不代表的是准。

这里小编用一个“懂车帝的智能主播”这个案例,来解释一下这个观点。在真人营销直播的场景中,观众提出的问题,比如:

这个商品怎么样?性价比高吗?

营销主播的回答策略是,如果这个商品是他今天的主推商品。那回答的策略一定是正向的。对商品进行营销卖点/亮点的阐述。如果这个商品不是他的直播间主推商品,那么主播可以选择不回答或者就事论事的回答。“正确的答案不一定是对的答案”。

因此在营销场景下,角色的智能水平,不光取决于它的智商水平(准确率),同时更取决于它的情商水平(运营策略基于用户场景的灵活调用);

3. Auto-pilot 模式的定价模式

在“Co-pilot”模式下,当前的应用层主流定价模式是:订阅模式为主,以用户数量为主要计费单元。按订阅付费的模式,本身较为适用于提供连续服务或产品持续更新的产品。这反映了 AI 应用作为工具辅助人类工作的主流定位。

AI应用主流定价模式采用“订阅模式”,我认为这有2个核心原因:产品价值难以量化 & 盈利并非首要目标。

  • 产品价值难以量化:众所周知,AI产品的基础层(算力消耗)主要以用量付费模式,但在应用层却没有被广泛应用,这也反映了许多 AI 应用的价值难以量化,“尝鲜AI产品技术”比“解决问题本身”对用户来说可能更刚需。
  • 盈利并非首要目标:许多 AI 产品目前的首要目标是验证其PMF。设置付费门槛的目的是,快速筛选核心用户,并聚焦真实痛点。

而在“Auto-pilot”模式下,以AI面试官这类已被验证市场价值的类“Auto-pilot”产品为例。目前主要被市场认可的定价模式是,按面试人次收费。如:海纳AI面试服务的价格是一个人面试一次大概是在15-30元左右。

在“Auto-pilot”模式下,客户可以接受“以交付成果为导向”的定价模式的核心,是在这个模式下,产品价值可以被清晰的量化。客户可以简单的计算出使用产品带来的投产比。

在小编的认知中,“Auto-pilot”模式在未来可能被广泛普及的定价模式可能存在以下两种模式:

  • 以“交付成果为导向”的定价模式:这种模式下,客户只需为成功/有效的结果付费,例如成功的交易量结算、有效的售卖线索等。这种模式可推动产品价值与客户利益进行强关联的建立,并加速产品的普及。
  • 以“使用时长为导向”的定价模式:这种模式下,客户需求更偏向于存在长尾效应的收益。例如AI教师,AI品牌主播等。

这两种模式的产品出发点是“Auto-pilot”下,产品即人。那劳动者的发薪方式取决于他的岗位定义。例如:销售场景就是底薪+交易量分红,教育场景就是课时费(按小时计算)等。

以上就是小编今天的分享,欢迎各位读者朋友与小编进行围绕AI产品认知的交流碰撞。

参考文章

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专栏作家

杨三季,微信公众号:杨三季,人人都是产品经理专栏作家。8年互联网经验的高级产品官,深耕内容领域,ex阿里AIGC.PM,现某垂类领域头部企业 AI2.0 PM。

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