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AI 趨勢分享

AI 趨勢分享
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劉威麟 知識長

nabi總知識長 / Mr. 6

01/12 14:51

大企業不推AI「產品」而只發表一個AI「名字」,背後暗示什麼
過去一年,看得到各家軟體應用大廠,無論是B2B或B2C,都開始說他們一定會導入生成式AI在他們產品中。這樣經過了半年下來,進入新的一年2024,我們可以看到,目前這些公司所做的,竟然都不是推出一個AI「產品」,而只是推出一個AI「名字」。
什麼意思?
這些公司都宣告給全世界,他們推出了他們的AI了,也給了一個名字,但,它旗下卻不見任何新產品。
如果不是產品,只是一個名字,那是什麼意思?
意思就是,他們全方位的用AI對他們現有的所有的產品都升級。沒有新產品,全是舊產品,但都被改良了。
舉個例子,大廠Twilio在十月宣佈做出CustomerAI,這個CustomerAI本身並不是一個產品,但它會用在Twilio Segment、Twilio Engage、Twilio Flex……同樣的概念,其實Salesforce早在2016年就推出了他們的「Einstein」,現在繼續延用此名字至生成式AI上,你也看不到一個產品叫Einstein,此東西住在Salesforc所提供的各應用軟體裡面。
另外,像 Shopify也有「Shopify Magic」用在好幾個地方像是Sidekick、App Review Summaries,它不獨立,而融在各處。同樣的概念來到Tableau,它就叫做「TableauGPT」……
這趨勢,除了告訴所有軟體大廠都要記得為自己的AI取一個名字,還告訴我們什麼呢?
1. 這代表生成式AI在企業裡的應用,本來就不是新一個產品,而是分散式的到好多地方
這些企業一定是經過研究後才發現,AI對他們真的很有幫助,因此,他們也想要加入,給了這個AI起一個名字,不過,他們可以用AI的地方,卻不只限於單一個產品,而在二、三個以上,甚至十幾個地方,都希望有AI的投注,所以這個名字就被用在好幾個地方了。
2. 這代表AI要用在好幾個地方,是需要一個專門的團隊進行,而非請各部門自行進行,以確保專業,避免重工
起初企業一定是辦講座、甚至找講師來給原部門的每一位同仁上課,但後來發現,每一個人的工作已滿,要再多做AI,力有未逮,且,即便AI是新潮熱潮,也不易說服所有人為了AI而拚命,但偏偏AI又是這麼重要的競爭點,所以,最佳的AI進行方式就是另成立一個團隊,這也是為什麼,它有自己的一個名字,其實真的有這個部門,只是,它要幫很多部門,做進AI。
3. 這代表AI的製作,除了技術上的門檻,更多著其他組織上、溝通上的挑戰
像這樣掛著獨立的名稱卻必須融入各部門的AI團隊,勢必與公司內部的各部門需要更融合,對於大企業來說,會是相當可觀的在組織上、溝通上的挑戰。
4. 這也代表一種新時代的AI Agency服務即將發生
既然在內部無法有效的執行這樣的AI團隊,勢必就要委外,但這一次的委外,卻和以往的行銷委外、召募委外、IT委外不太一樣,它包括了更小心的執行,更多的人與人溝通,以及更深的合約捆綁,確保這間Agency與企業內部是可以共存的。或許Agency提供的是某一AI套件再加服務。
所以,想必接下來各企業內部會繼續的討論,某某產品,到底要AI還是不要AI,這個「要」與「不要」的背後,暗藏著不一樣方向的考量,或許,和複雜的人際合作比起來,AI反而變成最容易的部位了呢。
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劉威麟 知識長

nabi總知識長 / Mr. 6

01/09 13:49

Desigual讓買家用生成式AI製衣,等三個月交貨也不怕!
2023年在服裝界有太多公司使用了生成式AI,不過大部份都是做出一些號稱是AI製作的衣服(包括Casablanca、Collina Strada、Heliot Emil、Revolve),或用AI對話機器人來與客戶服務(包括Zalando、Kering, Mercari and Shopify),或用AI來寫產品文案(包括Snipes、Adore Me、Shopify),而在這其中,只有Desigual夠大膽。它真的開了一個新的時裝系列叫做「On Demand」。
該系列,僅限在Desigual網站上購買,實體店面沒有,且目前只有在西班牙、德國、法國和義大利買得到。據稱,此On Demand系列的每一件服裝,都是根據客戶的需求,限量生產,客戶可以追蹤生產過程,然後每一件都必須等「90天」才會送達!
90天,這麼久?
這個產品線的衣服,真的都是使用者自己生成的嗎?一進去On-demand區,它就大大的寫到「You want it, We do it!」
怎麼做呢?只要按下「過程」(process),它描述了三步驟:第一步是「你告訴我們想要什麼」(You want it),雖然目前只是選一件衣服款式,不過,以後,不排斥全部開放用AI來畫衣服。第二步,「我們把它做出來」(We DO IT),他們真的就做出你要的衣服,到了90天以後,就變成了第三步:「你可以擁有它了」(You Have it)。
而他們顯然需要這麼久的原因是,這些AI的想像,他們必須一步一步的實現,完全依你需求客製化,有趣的是,他們說,在這三個月期間,身為買家,你會一直收到他們衣服部門的人一直來信、一直來信,告訴你這間美麗的衣服正在製作的過程,我猜想它是要在過程中再看看你是否可以去推廣這件衣服,帶來更多人購買。
創辦人Thomas Meyer驕傲的說,大膽的讓客戶自己用AI設計衣服,正是Desigual的血統。
這個血統,看來所有人都可以擁有!
這就是他們品牌的價值,這也是一個真正的客戶導向的品牌最直接的宣示了。而這些超級完全客製化的商品雖然要做3個月,但它價錢其實並不貴,大約在150歐元至300多歐元之間,也就是台幣5000至1萬元之間而已。
開放消費者用AI來隨便設計衣服,好處在哪裡?
簡單來說,這做法,讓衣服商回歸去專注在「把一件困難的衣服做出來,就有錢賺」。
這很特別,因為品牌已經愈來愈像行銷工,不再是技術工。以往,大家都假設消費者是沒有腦的,由廠商「猜心」,在賭押的過程中,不但是有風險,而且也是在競爭,因為有風險,廠商不敢跨太遠,最後比的不再是工法,而是最初級的市場決策。
但,如果我們回歸到衣服的技術,就好像出版社精於文字,建築師精於蓋房子,珠寶設計師擅於各種金工,那,當使用者可以在一個工具上自由的許願畫出來並買上買單,廠商可以繞過所有競爭,直接拿到這個消費者的錢,且,還因此順便猜到了其他消費者的心。
因此,任何民生用品的製作商,都應該有自己的AI工具,並且立刻出一條產品線,叫做「On Demand」。
這個部份的AI要怎麼製作、怎麼規畫?
我們或許可以做成一套簡單的campaign活動來開始,讓大家來「投稿」並讓消費者來「投票」,然後做出第一批的衣服。
來試試On-Demand 系列衣服:https://www.desigual.com/en_FI/ondemand/
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劉威麟 知識長

nabi總知識長 / Mr. 6

01/07 14:45

美國KW集團加入生成式AI,讓舊客戶更想互動、新客戶更想填單
最近有一個有趣的生成式AI案例,由Keller Willams集團做在他們家的系統中。
KW是美國一個非常龐大的房仲集團,旗下有高達18萬位房仲人員,全世界設有1100處辦公地點。特別的是,由於KW是加盟的,一般來說,開放加盟的品牌,廣告思維不太一樣,它最主要廣告受眾,其實是加盟主,而非終端客戶。加盟總部主要收入來源,大部分來自於加盟主,而不是終端客戶。但是,想吸引足夠多的加盟主,它必須為加盟主「加值」,讓他們提供更多的服務給終端客戶,加盟主才願意付錢加入這個網路。
所以,像這樣的一個加盟總部,他們發表新聞稿、做一些生成式AI的東西,其實都是吸引潛在新加盟主、新的業務員說,加入我們,可以幫「你」做得更好!
這時候,生成式AI所發揮的效力是什麼?
新聞稿雖然沒有寫到它加什麼東西,可是可以看到,它的生成式AI相關功能,做在它供給加盟主及旗下房仲業務員的「Command」APP裡面,讓業務員「如虎添翼」。
如何「如虎添翼」?它說,業務員們透過生成式AI,輕鬆寫出更好的、客製化的廣告詞,能以更低價格,取得更好的名單(leads)。
是的,更精準、更低價、更好的「名單」。
其中的細節,相信已經做成業務簡報,在其他的加盟展,或許有機會看到。現在分析一下這個東西可能有的好處。
表面看起來,加了生成式AI,是幫助這些業務員表現更好。
但事實是,深深相信自己將表現更好的「自信」,就讓業務員走出了第一步──那就是,使用這個APP,用它的功能,送出廣告、接觸客戶……
也就是說,生成式AI確定可以提升什麼?是在提升「用戶互動」(Engagement)。而這裡的用戶並不是終端客戶,而是這些房仲業務員。
生成式AI如何提升互動、提升填表、提升轉換?
房仲業務員以前下載了Command APP,什麼都沒做,也沒有自己做廣告、自己拉客,但,由於現在可以用AI,這些業務員輕輕鬆鬆地就可以做出一個廣告,於是,他就有比較多的機會,真的動手,完成廣告,送入系統。由於系統需要審核,這個廣告應該還是會經過後端的某一位總部人員之手,但這個人員,在之前可能一個禮拜才到一份廣告,現在,謝謝這個AI功能,一天可以他可以得到好幾份,那麼,他就更有機會去改廣告、讓它他上架,創造績效,然後反過來宣傳給其他人。
換句話說,生成式AI在表單上面的運用,是透過「自動填表」功能,讓平常不會互動,回饋、回報、啟動自己變成更高熱互動的使用者。
簡單來講,如果你的網站(誰的網站沒有?)有一個表單,如果你加入一個生成式AI的功能,他就有可能可以增加你填表率提高很多。
你有表單嗎?可以自己試試看,改用AI幫助你的填單者,很自然的,同樣的表單,轉換率會彷若脫胎換骨一樣!
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劉威麟 知識長

nabi總知識長 / Mr. 6

01/04 14:26

如何讓每個觀眾自行使用生成式AI幫你的品牌設計廣告送親贈友?
這個問題乍聽不可思議。
誰,到底有誰,竟然願意幫你品牌生廣告,還送給自己的親友?
可口可樂今年冬天顯然就成功做到這件事了。它剛剛做了一場有趣的行銷活動,這活動使用了生成式AI,讓使用者可以自行創造充滿氣氛的DIY耶誕卡片。
以行銷案例來欣賞此案,以「DIY卡片」來應節,是有這麼一點點老套,從前就已經有很多這種做耶誕卡片的網站(還記得「Elf Yourself」小矮人跳舞的爆紅活動?)。現在,改用生成式AI,就會更了不起嗎?
再者,現在很多人都已經玩過生成式AI,用DALL-E 3、Midjourney、Stable Diffusion等自己去創作圖片,都已經感受到生成式AI的強大與方便,現在,可口可樂要自己搭一個台,使用者心裡難免嘀咕,我自己打開ChatGPT,自己指令下一下,就畫出一張圖了,幹嘛要使用可口可樂的活動頁面呢?
可是,當我真的很有耐心的,把自己的帳號密碼生日全部輸進去此網站,接受了它嚴格的email以及電話號碼的確認,終於可以開始玩,此時,居然覺得───
好玩耶!
不虛此行!
我做了十幾張卡片了,居然覺得,我還想繼續做下一張………
到底怎麼回事?
是這樣的,我發現,這個生成機,據說是用DALL-E 3的API所接的,但,未免太神奇了,我隨便怎麼寫,它都可以把可口可樂的Logo、它的「Coca Cola」文字,完美的嵌進我的圖片中。然後,我的圖片都被置入了耶誕樹、耶誕老人、耶誕帽……。
以前我覺得,我可以控制我的圖片,我愛什麼顏色就什麼顏色,但是,這一次,我發現,我給了指令,無論怎麼樣,它都能夠扯到可口可樂,而且扯了以後居然都弄得非常的漂亮,就讓我一張一張的接著做下去了。
其中一張,我的指令是「亞洲女孩正在一個很大的蛋糕上面跳芭蕾」(圖中),結果它真的弄了一個大蛋糕,但背景全是沾雪的耶誕樹,閃亮亮的蛋糕前面用奶油浮雕了「Coca Cola」。
再來,我指令是「三位跑者快跑到了終點線」(圖右),結果它弄了一位聖誕老公公和一男一女各戴耶誕帽,夢幻般的終點線頂頭掛著「可口可樂」紅色商標,毫無違和感。
最有趣的是我下了「賈伯斯拿著iPhone」(圖左),結果它給我一個耶誕老公公,用賈伯斯的手勢,拿著一玻璃瓶的可口可樂。
傻眼了。
可口可樂本來就是紅色,配合耶誕的紅色節慶氣氛特別有感,這AI又改圖改得這麼漂亮,於是,想必活動期間,大量大量的新的可口可樂「形象圖」被生成出來,寄給朋友,民眾的大腦將可口可樂的商標與耶誕節緊緊的連在一起了。
有趣的是,可口可樂這一場活動,與其稱為「活動」(Campaign),或許更可以稱為新站點(Site),從它的取名,叫「Create Real Magic」(創造實境魔術)即可感受出這不只是一場活動,而從它的會員登入等機制也可感受到它根本就是一個長期的網站。想想,一個網站可以長期的輸出各種使用者自創的「可口可樂賀卡」,長期效益非常大。
我們把這樣的Gen AI應用,稱為「DIY廣告製造機」,可以幫助一個品牌,與使用者心中想要東西,緊緊結合在一起。
舉例,走在路上,發現街角星巴克的杯子開始有迪士尼,每次喝咖啡就看到迪士尼,以後,不只打到喜歡喝咖啡的群眾,任何一個人,自行製作任何一個他喜歡的圖片,高爾夫球的圖片、籃球場上的圖片、戰車圖片,爬山登山攀岩的圖片… …以上全部,都可以瞬間和品牌形象結合。於是所有興趣群組,都被你為這個品牌所做的廣告給洗腦了。
當一個品牌擁有自己的、可渲染自己品牌形象上去的生成式AI主導的「DIY廣告製造機」,長期的放在官網上,就可以長期的洗腦任何一個碰到它的使用者,這樣的工具,是不是很棒呢?
來試試這個小工具吧:https://www.createrealmagic.com/create
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劉威麟 知識長

nabi總知識長 / Mr. 6

01/02 14:15

一直被忽視的AI服務成功關鍵:常常反問用戶更多問題
上週有一位叫做Jordan Gibbs的美國AI工程師寫了一篇爆紅文章,此文章的題目很簡單──「最重要的ChatGPT指令(詠唱)」。
Jordan其實是技術人,他是Elevora.ai的技術長,Elevora是個企業應用,讓企業HR透過AI進行第一輪面試,省下許多時間,不過他上週分享的這篇文章卻是相當基礎的、使用ChatGPT的語法。
雖然簡單,這一句「最重要的ChatGPT指令」倒真的蠻有用的。
到底是哪一句指令、哪一句詠唱?
Jordan先解釋,他是如何發現這句指令的。
他說,大型語言模型,就連最聰明的、最了解裡面運作的工程師也不知道怎樣讓ChatGPT給出最好的答案,ChatGPT 每次都理直氣壯的回答你所有問題,卻從來不會告訴你,它「知道什麼」或「不知道什麼」。
因此,由此推論,如果希望它給你更好的答案,或許,方向就是,請它先告訴我們,到底它「需要知道什麼」?
於是,Jordan做了一個實驗。
他先問ChatGPT,他是一位25歲上班族,男性,請給一些他上班服裝上的建議吧。
果然,ChatGPT一如往常,好像它什麼都懂一樣,理直氣壯的說了一大堆,一口氣提了七種穿搭,都說得「淺淺的」,蠻跳tone的……看久了ChatGPT的回覆,這樣程度的答案,說真的,最後只能當作聊天的話題,聊到我曾經問ChatGPT要穿什麼然後它這樣回答我──實際的上班要穿什麼,我根本用不上這些膚淺建議。
這時候,Jordan換一個方式問ChatGPT。
他也先說,他是一個25歲的上班族,男性,請給他一些上班服裝的穿搭建議,「不過,當你開始前,請先問我一些你需要問我的相關問題,我才可以給你更多的內情。」
這句超級詠唱,原文為:
Before you start, please ask me any questions you have about this so I can give you more context. Be extremely comprehensive.
果然,ChatGPT馬上列出了12條問題,包括你們公司習慣的服裝風格?有哪些顏色你不想要?你是要參加活動還只是一般在辦公室?你多注重穿衣服的舒適度?
Jordan回答這些問題時,其實也只需要寫出問題號碼,後面寫上該問題的答案,簡列了12個簡單答案之後,ChatGPT就果真就回覆了一套非常細節的穿搭建議。
這一次,ChatGPT回答的品質,的確遠遠超過剛剛第一次的「胡言亂語」!
棒多了!
你或許會說,ChatGPT本身並未真的聰明的分析過,或許它就只是接龍那些問題的文字出來,但,至少,這些問題,的確也是有助於發問者(Jordan)釐清更多方向,想到一些他剛剛沒有想到的問題,也幫助發問者,習慣了ChatGPT的語言邏輯,配合ChatGPT,提供更多它需要的資料,也因此使用者的確也因此能從ChatGPT得到更詳盡的答案。
所以,我們從中學到了什麼呢?
如何在問題之中,巧妙的問出更多問題,更了解使用者,是大型語言模型更成功的關鍵。
曾聽一位智者說過,聰明的人,不講答案,只問問題。
反過來看,我們以前應該也碰過,有些人還沒認識我們之前,就拚命的講一大堆建議想要告誡我們,最後落得我們一點都不想聽他說。他犯了什麼錯?那就是,只講(自以為是的)答案,不問問題。
同理,笨的AI,拚命亂扯,不問問題。
聰明的AI,先問問題,再講答案。
這是接下來設計AI都要注意的事。
現今的AI服務,懂的「再問問題」的,並不多,也不知道怎麼將這些問題,無痛無縫的安插在人類與AI的對話之中,讓使用者(人類)願意接受被問、被囉唆、被追殺更多問題,以便多提供一些資料。
若你的AI可以巧妙做到這一點(問更多問題),那你做的比其他AI好,也不意外了。
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劉威麟
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發起人簡介
被媒體譽為「網路趨勢觀察家」,早期的網路文字blogger,美國史丹佛大學電機、管理雙碩士,於藝電、AltaVista、Oracle等矽谷企業當過軟體工程師後,返台創立台灣第一間社群行銷公司「米斯特六公司」,曾為超過200個品牌客戶操刀,另外出版過16本書,在網路上發表超過4200篇文章。人生經歷多種角色,從工程師轉做行銷,從學界轉成商界,從上班族成為小公司經營者,不變的是對網路創新的熱情。 ...更多