人工智能原生公司因此发卖和供应AI特定做事为核心业务的公司：根本模型供应商（例如OpenAI、Anthropic、Cohere等）、AI根本举动步伐公司、AI开拓工具等。

人工智能增强型公司是指虽然其核心业务可能不依赖于直接发卖人工智能产品或做事，但正在利用人工智能使其产品更有效和高效的公司。

理解您是什么类型的人工智能公司很主要，由于它改变了您经营业务、产品策略和技能开拓的办法。

问题是，太多人工智能增强型公司伪装人工智能原生公司——这对他们来说结局很糟糕。

内容，而不仅仅是风格

Alfred是硅谷一家电子商务初创公司的首席实行官。
有一天，他在浏览Twitter 时看到了一个很酷的天生式人工智能工具的演示。
他圈子里的每个人都相信这将改变这个行业并颠覆统统。
他受此启示，决定他的公司须要通过充分利用这项革命性的新技能，来重塑自己。
毕竟，自从ChatGPT发布以来，董事会一贯在困扰他的天生式AI策略。
因此，Alfred见告他的CTO，他们须要在他们的产品中添加更多人工智能！

这种文化基因尤其令人痛楚

从 CTO 的角度来看，这是一个非常模糊的哀求，但Alfred彷佛对这一分外的哀求很武断。
因此，CTO开始从大型科技公司聘请一些顶级研究科学家，并重新分配一些软件工程师和产品经理来帮助他们。
不幸的是，研究科学家们已经习气了老公司极其强大的技能堆栈，但初创公司却没有资源来做到这一点。
产品经理在制订产品路线图时，猖獗地考试测验理解所有不同模型架构之间的差异和技能权衡。
当然，软件工程师事情过度，由于总是有无限的事情要做。

虽然可能会发布一些功能，成立一些事情组，但“向产品添加更多人工智能”是压倒性的哀求。
一年半后，公司丢失了300万美元，增加了一些新的人工智能功能，仅此而已。

当不才次董事会会议上被问及公司的人工智能计策时，Alfred回答道：“人工智能根本不起浸染！
”

这是显而易见的，不要成为Alfred。
将人工智能投入到你的产品中不太可能见效，须要采纳更加寻思熟虑的方法才能取获胜利。
没有成功的缘故原由在于过程有缺陷，而非技能有缺陷。

对付人工智能增强型公司来说，最佳办法是将人工智能视为杠杆。

一根杠杆可以具有巨大的力量，但条件是它位于一个支点上——正如阿基米德所说，“给我一个支点，我就能撬动全体天下。
” 但如果没有支点，杠杆就只是一根巨大的棍子。

你现有的产品是人工智能杠杆所在的支点。
人工智能可以增强有代价的产品功能或显著改进产品的本钱构造。
但如果没有产品，人工智能就会失落去束缚，无法做任何事情。

我不得不与 DALLE 来回交互多次，才能得到这张具有代表性的图片：人工智能是杠杆，而不是产品。

事实上，最成功的人工智能用例都遵照这种模式。
Klarna 宣告履行人工智能客户做事谈天机器人，该机器人可以完成数百名职员体量的事情，从而引起了人工智能Twitter的关注。
我有时创造了LLM的一些奥妙用场，可以在现有用户体验中无缝地总结和个性化大量文本。
人机交互人工智能系统也非常有趣，由于它们是利用人工智能增强公司现有业务的实用方法。

在每个人工智能增强的示例中，产品仍旧是相同的，人工智能致力于改进客户的产品体验。
基于对客户体验的主要理解，团队做出了自己的设计选择，找出人工智能在哪些地方最有效，并实现了这些功能。

虽然这些特定的例子并不是人工智能特殊华而不实的运用，但我甘心有效而不是华而不实。
此外，正如 Klarna以其 AI 谈天机器人履行所展示的那样， 4000万美元的额外利润很难回嘴。

专注于你的产品，找出AI在哪里支配最有效，可以使你的产品更好，然后去做。

产品的基本事理不会改变

杰夫·贝索斯常常被问到他认为未来十年会发生什么变革。
但他认为更有趣的问题是：

“未来十年什么不会改变？”

在一个技能加速进步的时期，人们很随意马虎被日月牙异的事物所追赶。
我们为什么不像贝索斯一样，更多地关注那些不会改变的事情呢？

不会改变的是：人们有一个欲望，他们购买你的产品是为理解决某个问题。

人工智能本身无法办理这个问题。
构建出色的人工智能产品仍旧须要寻思熟虑的方法。

人工智能是杠杆，而不是产品。