如何避免业务提“离谱的AI需求”

一、为什么由我们进行内部引导？
        个人觉得有以下几点原因：1.我们是 B端系统的设计师，也是这个需求的出发点。B端管理的目的在于使企业的在线化，自动化，精细化，智能化。人工智能的到来，对我们推进整个体系的智能化进程，以及“降本增效”来说，都是必不可少的一个环节。B类产品经理是该系统的设计师，有责任启动和领导人工智能的应用。
        2.为人工智能设定一个合理的期望，避免不合理的人工智能要求成为对我们的不理智的评判
        如果商业合作伙伴和评测人员对 AI的认识是错误的，再加上市场上充斥着各种各样的假消息，以及那些被营销号吹嘘得天花乱坠的人工智能，那么他们就会对系统抱有很大的期待，并提出相应的要求。而一旦发生了偏差，他们就会把这种心理落差归咎于“我们不称职”。那将是我们事业上的灾难。所以，要想保住自己的“B端”地位，就必须在公司内部进行正确的指导，让他们了解 AI技术，消除 AI技术的诱惑，让情况朝着对我们有利的方向发展。
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3. 业务落地AI不是一个人的事情，我们需要“同伴”，并向其他人借力
        1）借力上级：
        对上司对 AI的期望进行合理的管理，向上司展示 AI具备可实现性的愿景，从而使上司根据自己的评价，为我们提供重要的支持（成员、资金、数据等）。管理者的期望与管理者“同频”共振，可以帮助管理者制定出合理的计划期望与评估标准，并在实施时避免因期望偏差而对公司造成不利影响。与此同时，我们也可以让高层站在更高的高度去考虑人工智能和商业的融合，使我们的计划更有价值，而不会因为自己的惯性而碰壁。正如《创造》一书所言，如果一个个体贡献者总是往下看，他们的眼睛只盯着自己紧迫的截止日期和工作细节，他们可能会撞到南墙。
        2）借力业务：我最近看了一本《芯片战争》的书，上面写着：
飞利浦已经研究了十几年的光刻机，到现在都还没有量产的光刻机。飞利浦公司属于比较官僚化的大公司，研发部和制造部的关系非常疏远，研发部一向眼高于顶，根本不会听取顾客的建议，更不会去关心生产中出现的问题，这就造成了产品的雏形难以得到量产的认可。
        这个案件显示出闭关自守的结果。B端工具的用户是商业会员，我们的需求必须来源于商业，而不是来自商业，不然就会象飞利浦那样，在晶片之战中败北。所以，我们要引导企业对“人工智能与商业的融合”有一个正确的认识，使其了解人工智能是如何工作的，能够达到什么水平，帮助我们发掘出人工智能的落地场景，用 AI来替代“重复性的、可标准化的”商业行为。与此同时，可以将 AI落地的部分工作交给商业部门，进行数据的收集与收集，从而获得高质量的生产数据，并通过 AI的检验，从专业的角度来评价人工智能的实施效果。
        3）借力开发团队：
        在我们将人工智能应用到 B端的过程中，开发团队是至关重要的。我们要让他们认识到这个项目的价值，调动他们的积极性，让他们“干劲十足”，发挥他们的主观能动性，发掘出技术和产品层面的骨干，一起把事情做好。一个人的能力是有限的，需要很多人的帮助。同时，要防止因内部运作低效而造成的送货品质不合格。
二、如何进行内容引导
        1. 自己先成为内部 AI 专家,要想带领团队正确认知和理解AI，自己必须先成为内部的AI专家。我们并不需要成为行业顶尖的专家，但需要具备扎实的基础和应用能力。以下是一些具体的方法：
        1）系统学习:系统学习是提升基础知识的关键途径。理解AI的基础概念是深入应用的前提。以下是一些系统学习的方法：i）书籍阅读：选择几本评价较高的AI书籍，系统学习。ii）课程学习：选择口碑较好的AI课程进行学习，虽然市面上卖课的很多，但其中不乏优质内容。
        2）下手实践:如果说人工智能只是一张纸，那么它就只是一句空话。我们对人工智能的认识仅限于表面，这将妨碍人工智能的推广和构建。要做到这一点，我们也要自己动手使用各类人工智能工具，在此过程中，我们要理解工具的能力范围、工具的调参、提示词的用法等，以便以后让业务能够理解 AI，用好 AI。
        3) 资料来源的设立:人工智能的发展日新月异，因此，我们必须设立高品质的资讯通道，才能与业界的最新变化保持同步，才不会落伍。高质量的信息源有资讯通道，才能与业界的最新变化保持同步，才不会落伍。高质量的信息源有资讯网站，视频网站，公众号，知识星球，社区，群聊等，在这些资源中，最重要的是要跟对人/组织，他们是为我们提供高质量的咨询服务，而渠道只是一种表现形式。建立信息源的过程中，我们还可以重点找到“同路人”，找到一群与我们同样在AI领域探索的人，他们能够与我们互相监督、互相查漏补缺，思维的碰撞能迸发出更好的想法。一个人走得快，一群人走得更远。
三、小结
        AI在业务中的落地与推广离不开“人”的要素。用合理的方式引导团队，能够让上级给予我们支持，业务团队配合我们挖掘场景，开发团队高效运转，从而保证AI在业务中落地不再是一纸空谈。通过系统学习、实践操作、信息源建立和定期分享，我们可以有效避免业务提出离谱的AI需求，确保AI项目顺利推进并真正为企业创造价值。
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