
蒋文华
普通人造不了大模型,靠几句提示词也抓不住AI红利。真正更现实的机会,正在AI和具体业务之间出现:帮企业选工具、控成本、拆流程、建知识库、做质检,把通用模型变成能落地、能复用、能验收的工作流。 这本书讲的,正是AI时代正在崛起的“中间层”。当企业开始大规模使用AI,新的问题也随之出现:调用成本怎么控制?输出质量谁来负责?行业经验如何整理成规则?哪些环节该交给机器,哪些地方必须由人把关? 未来更值钱的人,不一定是最会向AI提问的人,而是能让AI真正跑进业务、跑出结果、并为质量负责的人。
尽管第一次听说这个职业,但类似于售后服务,应该有机会(对个人而言)服务于toC。
这个概念很好,简单来说就是要做工具与业务的中间层。企业有降本增效的痛点,但是直接引入 ai 是否是真正可行的?如何才能把 ai 工具与企业具体业务间的效益最大化,这个链接就是中间层的机会
为何说“更值钱的人”是能让AI落地结果的人?
挺好的。 AI能够解决简单、重复的工作。 然而,对于复杂的工作,人类拆解成AI能够解决的工作的能力,能够带来价值; AI吃Token,设计任务逻辑、任务结构、根据不同情况选用模型省Token,能够带来价值。 AI带来了风险、带来了权责的划分,帮助组织梳理这些权责,能够带来价值。 以上,可能都是这本书所说的AI中间层,其实就是帮助一个企业AI落地的过程。 不仅需要AI大模型,还需要人员协助企业将原有流程改造、帮助企业将原有业务与AI协同融合。
一句话概括: 在AI浪潮下,真正机会不在“问大模型”,而在于成为能把AI真正用进业务、跑出结果并对质量负责的“中间层”=帮企业选工具、拆流程、建知识库,让AI落地生根,而非停留在口号。
ai这个工具发展太快了,快跟不上了
归根结底,技术管理将作为人的基本技能存在
可以看看ai时代要具备哪些能力
个人觉得对AI时代的服务模式分析的有些道理,给了一些思路启发,需要再分析、沉淀一下
看完感觉AI目前还是处理不了高层次的复杂的事物,但会向前发展,让人从简单重复的杂事中解脱出来。