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刚刚，你拿到了3份长达200页的敷陈，需要在2小时内写出1份PPT。

目下炫夸出两个选项：

A、让AI平直生成PPT案牍

B、让AI帮你回归敷陈精华，但我方首先写

联想景况下，天然是十足交给AI，但你确实敢吗？

这种嗅觉有点像 将一个“难、急、重”的活儿十足扔给刚来的实习生，成果不问可知。

那么，“半吊子”AI欺诈将若何进化为“万能”AI欺诈？

a16z近期发布了著作Owning the Workflow in B2B AI Apps 其中指出：客岁，第一波AI Apps 是对于生成新内容——比如电子邮件、列表或营销案牍；如今，第二波B2B AI Apps侧重于索要信息，匡助用户省俭时代，这类欺诈被称为“Synth AI”。

这波波澜的重心在于——让用户在AI App上完成尽可能多的责任，雷同于完成一个责任进程。当先产生用户粘性，然后跟着时代推移，推广到更多的用例上。

据a16z不雅察：一经有一些初创公司这样干了！

01“天选“打工 AI APP长啥样？

什么是责任进程？一系列完成任务或责任的圭表。

举例，在学问性责任中，时常波及信息采集、高下文欺诈和处理，得出细察或决策等输出。

Synth AI旨在让咱们更快地完成上述进程。

若何省俭时代？

样式1：通过捕捉、存储和抒发信息，使责任易于处理。

样式2：为用户完成责任。最联想的情况是“一键完成”。

当下，在大模子火热的配景下，领导机制以“输入→输出”为基础。举例，咱们将基础模子分类为“文本-语音”或“文本-视频”来形色“输入”和我方想看到的“输出”。

名义看来，这种模式与责任进程尽头契合。

本色上，有点“傻瓜”。你必须问一句，AI智商答一句。而你渴望的是，AI就像一个主动、千里默、发奋的“打工东说念主”，我方干完通盘，并实时报告阐发。

目前，已有一些产物完了了这一过程——将责任进程升沉为产物功能，让AI确切地“掌控”责任进程。

案例一：FigJam

在团队头脑风暴时，全球会将主见写在便利贴上。

这个场景下，预备“输出”——在前合后仰的便利贴上，识别中枢主题、具体要点。

证实责任进程：

1、归类一样、重迭的便利贴；

2、界说和识别这些分类代表的内容；

3、将主题和要点回归成直爽的文档。

一般而言，这些圭表需要全球手动完成，因为每次头脑风暴的高下文和内容各不筹商，拘泥的算法行欠亨。

然则，这些圭表恰是LLM的遒劲。

举例，FigJam——Figma在线白板，原来要产物司理或斟酌东说念主员花1个小时进行回归，目前只需几次点击即可完成。

案例二：Macro

距离文档上交时代还有10分钟，但团队成员的修改办法不一致。传统的作念法是扔进在线文档里，各自剪辑我方的部分。但这样很容易出现不雅点打架，炫夸不一致的情况。最终，leader拿到的可能是一份前合后仰的版块。

在这个场景下，预备“输出”——汇总通盘修改，整合成单一的文档。

证实责任进程：

1、识别每个版块的改革；

2、比拟统一部分的多处修改；

3、回归修改的影响、互相矛盾的方位。

按照以往，以上圭表需要手动完成，至少终末要透澈查验一遍。

Macro，一款内置AI和红线器具的新一代文档剪辑器无缺治理。

其内置的“AI Compare”功能不错自动化如上这些圭表，只需点几次。

案例三：Claygent

在销售中，一个旧例且让东说念主秃顶的任务是斟酌公司或潜在客户的特定属性。

举例，“扒出”竞争敌手、订价战术或POS提供商。

联想的“输出”成果是，将通盘信息聚积进一张尽头凝视的表格中。

证实责任进程：

1、点进公司网站；

2、检察标题和/网站舆图，望望是否有可能包含你要找的内容的页面，并找出来；

3、若是莫得页面，请重迭第 2 步。

4、在表格中写下属性。

5、在名单笃定的情况下，对每个潜在客户重迭圭表 1-4。

上述过程看着像“东说念主工”尺度，因为数据展示样式天地之别，致使还要找第三方著作，导致旧例算法也窝囊为力。

不外，LLM擅长“扒”信息，Synth AI也不错灵验跟踪所需输出。

Claygent，一款用AI驱动的“集聚爬虫”，就能自动化此类任务。

举例，用户提供任务预备和所需输出时局。跟着时代推移，一些如“订价模式”或“竞争敌手”等常见属性信息就会出目前你眼前。Claygent一经被试验好检索这些信息。

即使用户给的预备朦胧不清，Claygent也能提供最好成果。对于由数千家公司构成的潜在客户列表，自动化这个过程，不错极地面省俭时代。

02第二波趋势分化出两条小径

咱们展望这一趋势将有两大天然进化标的：

1. AI自动化将更主动地本质责任进程；

2. AI自动化将从头界说用户体验。

更主动

联想情况下，责任进程不错“一键完成”。

若是咱们战胜AI无意准确地本质责任进程，何况系统无意识别何时需要本质责任进程。那么，开头的“选项A”就能完了。

举例，在销售电话中，若是客户提议对产物的某项技艺颇有微词，但是客户司理又无法解答。此时，AI代理不错自动条款对应的技艺团队筹办客户，客户司理无须夹在中间。这种主动性会让AI自动化扩大责任进程的鸿沟。让AI处理更复杂的“输入→输出”场景，然后再见知东说念主类。

举例，当你规划某项新责任时，莫得任何可鉴戒的教化。此时，AI系统会告诉你，公司某个部门的某个团队作念过雷同的责任，问你要不要协作，在哪方面协作。

又举例，AI也不错主动参预会议，积极复兴问题，而不仅仅袖手旁不雅，只作念个纪录者；AI 也不错加入你的通话，随时领导你一些大脑渐忘的信息。

新体验

一个“更主动”的AI将从根底上改变咱们与APP的互动样式。

我的团队心爱作念一个想维实验：假想由AI驱动的CRM会是什么样？

在联想情况下，AI CRM与咱们今天所见到的CRM完全不同。

举例，现时咱们会将账户视为关总共据库中的静态对象和字段，交游则按预界说阶段进行。

AI APP则会接收通盘高下文数据（举例，通盘SaaS欺诈中发生的通盘销售举止），并用镶嵌示意这些关系。这使得AI系统无意捕捉一些原来难以察觉的轻浅区别。

AI CRM将通过束缚摄取最新数据和配景信息，抓续蜕变对公司与每位客户关系的贯穿。旨在对任何潜在客户、现存客户酿成特有视力，饱读舞客户司理接管正确举止（或AI我方主动本质），并在时机适那时，向治理层展示干系信息。

在这种范式下，用户拿到的信息不相逢是账户或阶段视图。违反，用户界面可能是纲领姿色板和见知的组合。所谓的“关系表”可能仅用于回归信息，便于全球消化贯穿。

论断

将来，咱们将看到AI治理有预备识别出更多的责任进程。

举个例子，东说念主类对事物的泄漏好多王人取决于我方的教化。因此，在东说念主类遐想AI App时，很可能是基于我方对责任进程的固有泄漏而遐想。

简而言之，这项责任原来可能有20个圭表，但是你认为惟有10个圭表，因为另外10个圭表是一些重迭性作为，但你莫得领路到。

而AI治理有预备因为无意邃晓完整高下文，不错识别出通盘责任内容，并从头界说一个责任进程。

a16z认为：固然B2B AI欺诈还处于初期阶段，但第二波波澜一经运行，各家公司正在发奋把控责任进程。文中的改进案例，则将成为产物进一步复杂化和自动化的基础。

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