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宇婷在A16z上看到一篇长文，并不能说AI尚未产品化，如原文题目是：《The AI Future Is Already Here, It’s Just Not Productized Yet》，作者：Angela Strange分析了三种AI结合产品的方式，Agent、水平和垂直，我认为是值得思考的三种思维模式。
链接：https://a16z.com/ai-workflow-productivity/
文章经由ChatGPT编译。
我们正处于历史上最大的平台转型之一中。就像个人电脑降低了计算成本，互联网削减了分发成本一样，生成性AI正在迅速降低生产力的成本。
我们相信，在不久的将来，以下任务（以及更多）将完全由AI完成。
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今天，每个企业都在努力将AI“添加”到他们的业务中，而使用AI进行构建的企业家们正在释放前所未有的效率。无论你是想通过AI提高公司生产力的高管，还是想创办新业务的企业家，只要你看到这些任务的普遍存在，就会发现机会。虽然AI公司已经取得了显著进展，特别是在基础设施层面，如大型语言模型（LLMs）、向量数据库和软件开发工具，但大多数真正的应用层突破尚未实现。在不久的将来，公司将完全产品化AI，使该技术在各种用例中变得越来越有效。无论你是将AI技术整合到你的公司中，还是构建新的基于AI的解决方案，你应该如何看待AI的即时机会？一个潜在的框架是：任务集中于特定角色？AI代理。任务集中于行业功能？AI垂直软件。任务遍布整个工作流程？AI水平软件。
AI代理替代基本角色：高度重复、确定性任务或工作流程。这包括基本的数据收集、简单的客户服务任务和文档综合。生成性AI代理可以自动化这些任务，使公司能够雇佣更少的员工或转向更高阶的任务。
AI垂直软件提高团队效率：连接工作流程，需要一些模糊性决策。这包括将数据输入公司客户关系管理（CRM）系统、需要跨领域交互的流程或整合多个软件工具的工作流程。生成性AI优化的工作流程或行业特定的软件解决方案将使员工能够将时间花在更高阶的任务上，而不是重复性工作。AI水平软件提升知识工作者：管理和支持任务。这包括生成会议记录、起草跟进邮件和提醒、审查代码/线框等。这些任务甚至会让最高级别的高管感到负担。在这里，我们需要水平的生成性AI工具，使员工能够专注于创造性思维和复杂决策。让我们看看每个类别中的具体示例及其潜在的广泛影响：主要由上述任务组成的工作可能几乎完全由AI代理取代。例如：合规分析师：业务识别流程（KYB）通常仍由人工完成。为了确认申请银行账户的企业是否真实，人工可能会在Google地图上搜索其地址，以检查街景图像是否与描述一致。今天，大部分工作可以通过像Parcha或Greenlite这样的AI工具完成。同样，Norm.ai的代理可以检查营销文案是否符合SEC营销规则等规定，取代人工审查。销售开发代表（SDRs）：销售团队花费大量时间搜索和筛选线索、输入数据、起草外展邮件和管理管道报告，而不是实际销售。像11x这样的新公司正在自动化这些任务，使销售团队能够花更多时间在高价值工作和客户面对面交流上。此外，支持*行业特定*功能的软件将随着AI而发生巨大转变。如果你的（法律、金融、医疗等）团队仍在围绕软件执行上述任何任务，考虑新解决方案。一些例子：Tennr：自动化医疗实践中的手动患者护理协调流程。AI理解文档（通常是传真和医生手写的）并将相关患者信息提取到实践的电子健康记录系统（EHR）中，从而使实践能够更及时地提供正确的护理。贷款发放系统（LOS）：例如，Vesta将自动接收文件，准确提取相关数据，并与借款人沟通以获取任何缺失的文件。Casca，一个商业贷款的LOS，据称可以将生产力提高10倍，并减少90%的手动工作。你是否因为AI至少提高了20%的生产力？你可能应该是这样。我们在日常工作中遇到的任务应该由软件自动化——初稿、总结、记录、搜索。然而，这些任务通常分散在一天或多个活动中，使得自动化它们似乎不值得付出努力。现在，AI提供了如此大的收益，以至于AI优先的水平工具正在出现，以弥补这些空白。例如：Granola.so：将会听取你的会议并总结记录。最终，AI可以起草你的跟进邮件并执行其他行动项目。Zapier的AI：允许你创建跨应用的自动化定制工作流程。例如，你可以创建一个工具，自动从日历中获取联系人并填充你的个人CRM，包括每个联系人的最新信息。即使在这些早期阶段，知识工作者也报告了超过20%的生产力提升。每当你想，也许软件应该为我做这个？答案是肯定的。如果你拥有关于流程、工作流程或角色的特殊领域知识，并且可以通过AI提高效率，我们很乐意与你交流。如果你是一家希望起步——或只是想更快行动——的大公司，认真审视你组织中存在的这些可自动化任务是一个良好的开始。
