我是老玄
见字如面
今天看了华大基因尹总一个视频，其中讲到了这次人工智能为什么不会像前几次一样只是在天上飘着了
随之而来的就是大家怎么去找这个落地的创业方向。
A16Z今天给老玄推的邮件对回答这个问题给了一个启示
邮件的标题是：
每个白领角色都将有一个人工智能副驾驶。然后是一个人工智能智能体。
我们看下邮件正文
本篇邮件由豆包独立翻译，原汁原味，请过目。（豆包此时正扮演我的副驾驶）
我们相信每个白领角色都将有一个人工智能副驾驶。其中一些角色将通过人工智能智能体实现完全自动化。
虽然现有企业通常对技术变革反应迟缓（这就是为什么标准普尔 500 指数成分股公司的平均存续期从 20 世纪 70 年代的 35 年降至如今的不到 20 年的原因！），但这些副驾驶和智能体最自然的生存之地是现有工作流程或记录系统（例如，从 Salesforce 启动的销售智能体）。记录系统（SOR）是智能体完成特定任务所需数据的所在之处，也是任何新用户界面的自然启动平台（例如，提示智能体）。
所以，如果一家初创公司想要打造一家大型的副驾驶或智能体公司，它该如何克服现有企业的天然优势呢？
1. 在数据收集阶段进行插入（上游）
贷款或保险单的数据仍然经常通过电子邮件和 PDF 文档进行收集。一家初创公司可以将这个工作流程“人工智能化”，并在数据进入现有企业的记录系统（SOR）之前拥有这些数据。例如，一个虚拟贷款专员或保险代理人（如 Cascading AI 的“莎拉”）可以在初始阶段负责客户文件收集和预约安排的来回沟通工作。类似地，像 11x.ai 这样的虚拟销售开发代表（SDR）可以收集关于潜在客户的所有信息，并在现有企业的 SOR 中甚至还未创建记录之前就拥有初始通信往来。
初创公司应该将诸如数据输入和录入、日程安排以及来回通信等任务视为切入点。
2. 将现有企业外部进行的痛苦工作流程“人工智能化”
在银行业中，几乎没有什么比“了解你的业务”（KYB）的入职流程更繁琐的了，这涉及到文件检查、网络搜索以及企业与金融机构之间的来回通信。像 Parcha.com 这样的公司会自动解析上传的每一份文件，提取所需信息，并向客户跟进缺失的信息。医疗保健是另一个有很多痛苦工作流程的行业。Tennr 会接收每一份传入传真机的医疗文件，提取患者和诊断详情，甚至进行保险预资格审核，以简化患者到医疗机构的就诊流程。
通过解决一个痛苦的工作流程，初创公司可以成为数据的存储库，并获得自动化进一步工作流程的权利。
3. 整合不同的数据源以创建一个新的多模态记录系统
与目前现有企业的记录系统（SOR）中所拥有的数据相比，存在着多得多且与要完成的工作相关的数据。例如，销售数据不仅仅存在于 Salesforce 或 Hubspot 中：还有电子邮件和 Slack 消息、销售支持材料、产品使用数据、客户支持记录、新闻和财务报告等等。通过整合这些数据源，新公司可以从比现有企业更全面的数据中提取信息。例如，像 Pylon 这样的公司旨在通过提供客户问题的单一视图，成为快速发展的 B2B 公司的客户记录系统。
借助大语言模型，初创公司可以构建全新的可以完全非结构化和多模态的记录系统，不断摄入文本、图像、语音和视频数据，以创建最新的上下文。
未来会怎么样？
“副驾驶和智能体的机会在众多职业中比比皆是
OpenAI 和宾夕法尼亚大学最近的一项研究发现，在能够访问大语言模型的情况下，美国约 15%的所有工人任务可以在相同质量水平下显著更快地完成。当纳入基于大语言模型构建的软件和工具（即垂直 SaaS）时，这一比例会增加到所有任务的 47%至 56%之间。
受这项研究的启发，我们从美国劳工统计局获取了 2023 年的就业数据，并确定了前 50 个有 50%或更多任务可以由人工智能完成的角色。也就是说，我们认为我们未能纳入的众多长尾工作对于人工智能副驾驶和智能体同样具有巨大潜力，如果不是更大的话，包括美国的 4.8 万名经纪办事员、4.4 万名总机接线员、3.7 万名文字处理员、2.5 万名精算师和 5.2 万名医疗转录员等等。
虽然这个列表并非相互排斥或详尽无遗，但我们希望它能激发你的想象力！”
