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面對生成式AI工具的普及，許多企業(yè)雖已嘗試應(yīng)用，但實(shí)際效果常常不盡如人意，這也是當(dāng)前企業(yè)的普遍現(xiàn)狀，生成式AI驅(qū)動的生產(chǎn)力尚未真正形成。邁向2025年，企業(yè)如何突破瓶頸，做好準(zhǔn)備，打造全方位領(lǐng)先的AI組織？

近日，明略科技集團(tuán)創(chuàng)始人、董事長兼CEO吳明輝在青騰大學(xué)（TencentX）的一場主題授課中就此話題分享了深刻見解。

｜我們的AI落地實(shí)踐

2019年，我在北京大學(xué)攻讀博士學(xué)位。那時(shí)，我在學(xué)校已經(jīng)開始研究大模型，但它還僅僅是出現(xiàn)在研究綜述的方法之一。直到2023年，ChatGPT引起大眾關(guān)注，我開始高度重視這一領(lǐng)域，帶領(lǐng)團(tuán)隊(duì)全面擁抱大模型。面對這項(xiàng)新技術(shù)，和多數(shù)人一樣，起初團(tuán)隊(duì)的響應(yīng)并不熱烈，許多同事仍在觀望。后來，我?guī)ьI(lǐng)一個小型研發(fā)團(tuán)隊(duì)，開發(fā)了“小明助理”Copilot（這也是目前我們?nèi)珕T都在使用的AI工具，同時(shí)也已經(jīng)服務(wù)于多家企業(yè)客戶）。2023年7月底開發(fā)時(shí)，它的主要使用群體還是我們的產(chǎn)研同學(xué)，其他同事大多不會編寫提示詞（prompt），也不知道這個工具對自己有什么用。

轉(zhuǎn)機(jī)出現(xiàn)在十一假期過后，我們舉辦了一場大模型競賽。在競賽開始前，我們組織了一場全面的培訓(xùn)，向大家展示如何使用prompt和對話流程。大家突然意識到，這個工具不僅易于使用，而且適用于所有人，不光是技術(shù)人員。到了十一月底，我們的日活躍用戶已經(jīng)上升到70%，我們在AI提高生產(chǎn)力的道路上邁開了第一步。

如果只懂得編寫單一的prompt，那么生產(chǎn)效率仍難以實(shí)現(xiàn)大幅提升。我們還需要將一些復(fù)雜而枯燥的任務(wù)，通過agent模式實(shí)現(xiàn)出來。完成工具普及之后，我們開始著手進(jìn)行更高階的工作——教大家如何開發(fā)agent。

令人振奮的是，除了研發(fā)團(tuán)隊(duì)之外，其他同事在接受培訓(xùn)后也能編寫agent了。我們的HR團(tuán)隊(duì)搭建了用于招聘、面試和簡歷分析的agent，并且已經(jīng)非常活躍地使用起來。現(xiàn)在我自己還在使用一個CEO和高管團(tuán)隊(duì)的專用agent。

像我們的銷售和售前團(tuán)隊(duì)擁有大量的歷史文檔庫，如何讓新加入的銷售同事快速了解公司產(chǎn)品，以及客戶的業(yè)務(wù)范疇，幫助他們從公司現(xiàn)有的資料庫中找到最適合提案的內(nèi)容？現(xiàn)在這些都可以通過agent實(shí)現(xiàn)。

除了研發(fā)團(tuán)隊(duì)，我們還有一支龐大的隊(duì)伍——數(shù)據(jù)分析師。上一代AI很多東西分析得還不夠好，需要分析師手動打標(biāo)簽、深度挖掘分析。但現(xiàn)在，AI已經(jīng)能夠更加自動化地執(zhí)行許多任務(wù)，分析師們的部分工作也可以通過AI來完成。

從服務(wù)客戶的角度來看，過去，我們主要服務(wù)于世界五百強(qiáng)等大型企業(yè)，隨著AI技術(shù)的不斷深入，我們現(xiàn)在也有了更多服務(wù)中小企業(yè)的機(jī)會。

｜突破營銷生產(chǎn)力瓶頸

生成式AI興起后，我們提出了一個新概念——生成式營銷。我們與國內(nèi)市場營銷領(lǐng)域的頂尖院校——復(fù)旦大學(xué)管理學(xué)院聯(lián)合發(fā)布了行業(yè)報(bào)告，解讀生成式營銷的價(jià)值和應(yīng)用，生產(chǎn)力與生產(chǎn)關(guān)系在當(dāng)下有了更深層次的實(shí)踐意義。

以我們所在的廣告營銷行業(yè)為例，廣告營銷的核心生產(chǎn)流程包括：消費(fèi)者洞察、廣告創(chuàng)意制作與生成，以及傳播策略，包括媒介采買和觸點(diǎn)設(shè)計(jì)。首先，我們需要結(jié)合消費(fèi)者洞察，了解目標(biāo)消費(fèi)者群體，制定廣告策略；其次，我們要制作相應(yīng)的廣告內(nèi)容，包括傳統(tǒng)硬廣，社媒種草，以及在自有的官方渠道生成私域內(nèi)容；最后，我們需要將內(nèi)容投放出去，涉及到流量采買和投放控制。

目前，營銷生產(chǎn)力的瓶頸在于，盡管互聯(lián)網(wǎng)廣告已經(jīng)實(shí)現(xiàn)了千人千面的推送，但絕大多數(shù)企業(yè)仍在發(fā)布相同的內(nèi)容。企業(yè)知道應(yīng)該根據(jù)不同消費(fèi)者群體進(jìn)行個性化溝通，但缺乏多樣化內(nèi)容的生產(chǎn)能力，而內(nèi)容生產(chǎn)需要懂內(nèi)容的專業(yè)人士，成本高昂。

面對生成式AI工具的普及，市場部可能會嘗試使用AI工具，但許多同事可能會告訴老板這些工具并不太好用，這是大多數(shù)企業(yè)當(dāng)前的狀態(tài)，也是我說的生產(chǎn)力尚未形成。只有當(dāng)這些瓶頸被突破，新的生產(chǎn)關(guān)系才能算真正形成。

｜準(zhǔn)備好你的“X”

我們常說，y=f（x），大模型是函數(shù)f，是推理系統(tǒng)。當(dāng)你希望用它提升生產(chǎn)力時(shí)，你需要輸入x，也就是那些真正有助于輸出目標(biāo)y的核心信息。你可以將這些信息寫入prompt中，或者使用其他方法。但如果沒有x，就不太可能生成一個合格的y，這是基本的原理。

2024年，大模型f本身在不斷進(jìn)步，最大的進(jìn)步是多模態(tài)能力得到了顯著增強(qiáng)。這意味著我們在提供信息時(shí)，不再局限于文字prompt，還可以提供圖片、視頻作為輸入。我們也開發(fā)了用于廣告營銷場景的多模態(tài)大模型。

許多企業(yè)在廣告投放前需要進(jìn)行測試，確保廣告片不會引起消費(fèi)者的負(fù)面感受。以前，我們會邀請消費(fèi)者前來觀看廣告片，并通過傳感器和多目攝像頭，監(jiān)測消費(fèi)者的腦電變化和眼球注意力，幫助客戶提前測試廣告可能引發(fā)的消費(fèi)者情緒變化。如果情緒反應(yīng)正面，廣告可以正常投放；如果不是，就需要進(jìn)行修改。因?yàn)橥斗艔V告的成本遠(yuǎn)高于制作廣告的成本。

今天，我們可以讓AI代替消費(fèi)者觀看廣告，并讓不同的AI扮演不同的角色。我們研發(fā)的超圖多模態(tài)大語言模型（HMLLM）不僅可以預(yù)測消費(fèi)者情緒反應(yīng)，還可以進(jìn)行對情緒產(chǎn)生的原因進(jìn)行描述，向品牌主解釋消費(fèi)者為何情緒高漲或低落。我們的研究在今年全球人工智能頂級會議ACMMM上獲得了最佳論文提名。論文獲獎的核心原因在于，我們認(rèn)為情感反應(yīng)是由觀看者這個主體決定的，我們采用了一種新的視角來實(shí)現(xiàn)AI情感理解，并能根據(jù)不同群體的屬性進(jìn)行分析。

當(dāng)前，許多企業(yè)都在做社媒種草，甚至有些企業(yè)已經(jīng)實(shí)施全員營銷策略（KOS種草）。特別是擁有線下門店的企業(yè)，擁有成百上千的銷售團(tuán)隊(duì)，企業(yè)鼓勵全員參與小紅書文案創(chuàng)作和抖音、視頻號的內(nèi)容發(fā)布。

當(dāng)你動員一千人去發(fā)布帖子時(shí)，可能會遇到幾種情況。有些員工可能并不會發(fā)布，或者發(fā)布的質(zhì)量不高。還有一種情況是，雖然內(nèi)容質(zhì)量很高，但發(fā)布的是相同的帖子。對于同質(zhì)化的帖子，平臺無法收錄，企業(yè)也就無法實(shí)現(xiàn)種草效果，吸引流量。

從營銷的角度來看，AI生成內(nèi)容存在一個矛盾，那就是需要在內(nèi)容的數(shù)量和質(zhì)量之間找到平衡。內(nèi)容多元化的前提是精細(xì)化的洞察，企業(yè)在了解產(chǎn)品專業(yè)知識的基礎(chǔ)上，還需要掌握消費(fèi)者的情緒、注意力以及他們喜歡的內(nèi)容。在這方面，多模態(tài)同樣能起到重要作用。

例如，在奧運(yùn)會之后，高考發(fā)榜成為網(wǎng)絡(luò)熱點(diǎn)。運(yùn)用多模態(tài)技術(shù)，我們可以發(fā)現(xiàn)真正的爆帖并沒有直接提及錄取通知書，而是采用了配圖來呈現(xiàn)。如果僅使用單一模態(tài)，便難以挖掘到相關(guān)爆帖和流量趨勢。

除了外部社交媒體上消費(fèi)者討論的內(nèi)容，企業(yè)知識也同樣重要。比如業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)、員工個人構(gòu)建的知識體系，以及外部專業(yè)知識等等。

在y=f(x）的基礎(chǔ)上，我們還引入了另一個變量z，即效果監(jiān)測。通過了解內(nèi)容發(fā)布后的表現(xiàn)，比如轉(zhuǎn)發(fā)、評論和點(diǎn)贊情況，以及廣告投放后的點(diǎn)擊率和后續(xù)轉(zhuǎn)化行為，我們可以利用這些數(shù)據(jù)進(jìn)一步迭代和優(yōu)化品牌的營銷策略。

｜讓員工充分用起來

讓每個人都能使用AI至關(guān)重要。即使AI工具提供了很多功能，也不一定能保證大家都會去使用，這是當(dāng)下許多團(tuán)隊(duì)面臨的現(xiàn)實(shí)問題。我在這里分享一些底層邏輯的思考，這些思考源自于前百度首席產(chǎn)品架構(gòu)師俞軍老師提出的一個公式：產(chǎn)品價(jià)值=（新體驗(yàn)-舊體驗(yàn)）-替換成本。

大家可以思考兩點(diǎn)：第一，新工具與舊工具相比，能力提升和體驗(yàn)改善有多大？如果差距很小，用戶可能不太愿意去使用；第二，替代成本有多高？

目前有兩種AI工具形態(tài)，一種是“agent”，可以一次性完成多個任務(wù)，相當(dāng)于將復(fù)雜的工作流程，通過一個指令完整地執(zhí)行；另一種是“copilot”，可以讓AI與現(xiàn)有工具聯(lián)系起來，極大地降低替代成本。

最后，我想借用一套理論來說明生成式AI的生產(chǎn)力轉(zhuǎn)化路徑，企業(yè)要以組織能力為中心，自上而下推動，培養(yǎng)員工思維，提升員工能力，并重視員工治理，讓每個員工了解生成式AI背后的道理，并提供與之相適應(yīng)的工具、組織架構(gòu)，以及文化環(huán)境。