Recentemente, a "Guerra dos Cem Modelos" está em pleno andamento e as principais empresas de tecnologia lançaram seus próprios modelos gerais e modelos da indústria que combinam as características da indústria. A prosperidade da indústria de tecnologia até fez com que as pessoas esquecessem temporariamente a ferocidade da onda de demissões nas grandes fábricas.
O modelo da indústria recebeu atenção sem precedentes, o que significa que a aplicação da inteligência artificial na indústria To B será ainda mais aprofundada.
Ao usar grandes modelos da indústria, as empresas podem construir de maneira mais conveniente modelos exclusivos que atendam às suas próprias necessidades de negócios, melhorem a eficiência e a qualidade do trabalho e reduzam ainda mais os custos. Ao mesmo tempo, o uso de grandes modelos da indústria também pode ajudar as empresas a realizar melhor a transformação digital e melhorar sua competitividade e posição no mercado.
Assim que a notícia foi divulgada, esses fabricantes de software toB não conseguiram ficar parados e tiveram que questionar suas almas: onde estão as barreiras para o software B-end?
**Ataques de grande modelo de IA, qual software toB inaugura a vida ou a morte? **
1. Análise de dados
O BI (Business Intelligence) e outros softwares de análise de dados desempenham um papel importante na gestão e na tomada de decisões das empresas. Esse tipo de software pode processar, analisar e visualizar grandes quantidades de dados internos e externos para ajudar as empresas a tomar decisões mais informadas. No entanto, com o desenvolvimento contínuo da tecnologia de grandes modelos, algumas plataformas de IA podem começar a fornecer serviços de previsão e análise de dados mais inteligentes, que podem atender melhor às necessidades das empresas. Não há dúvida de que esse tipo de software de análise de dados enfrentará riscos de substituição.
2. Classe de processo padrão
Os poderosos recursos de processamento e aprendizado de dados do modelo grande podem processar automaticamente algumas tarefas altamente repetitivas com regras claras por meio do aprendizado e análise de uma grande quantidade de dados de escritório, de modo a evitar o processamento manual simples, repetitivo, mas demorado e trabalhoso. . Portanto, como todas as ocupações altamente padronizadas, o software de processo padrão, como OA (automação de escritório), fluxo de aprovação de negócios e automação de marketing, também enfrenta a ameaça de ser substituído.
Por exemplo, no sistema OA, a IA pode automatizar alguns processos diários do escritório, como classificação de correspondência, arquivamento de arquivos, etc. No processo de aprovação de negócios, a IA pode acelerar o processo de aprovação e melhorar a eficiência do processo por meio da revisão e classificação automáticas do conteúdo do aplicativo. Na automação de marketing, grandes modelos de IA podem realizar marketing automatizado e recomendações precisas por meio de análise automática e previsão do comportamento do usuário, além de melhorar as taxas de conversão.
Terceiro, Automação de Execução
RPA (Robotic Process Automation) é uma tecnologia de automação de processos de negócios baseada em robôs de software e inteligência artificial (IA) que substitui o trabalho humano em tarefas bem definidas e de alto nível. Por exemplo, no campo financeiro, o RPA pode executar automaticamente tarefas como processamento contábil, entrada de dados e verificação de faturas; no campo de atendimento ao cliente, o RPA pode responder automaticamente a e-mails de clientes e lidar com reclamações por meio da tecnologia de processamento de linguagem natural.
No entanto, as deficiências do RPA também são óbvias. Por exemplo, ele não pode lidar com processos complexos e altamente variáveis, e tarefas que exigem tomada de decisão e julgamento humano não são adequadas para o RPA. Além disso, o RPA requer configuração e programação, portanto, pode exigir um alto limite técnico e custo.
Com base no processamento de linguagem natural e na tecnologia de aprendizado de máquina, o AutoGPT pode evitar perfeitamente esses problemas, entender, aprender e imitar automaticamente o trabalho humano, para que possa substituir as funções de alguns produtos RPA.
Portanto, no futuro, a RPA precisa combinar constantemente os recursos da IA para iterar produtos, caso contrário, esses robôs de execução automática menos inteligentes facilmente "cairão em desuso".
4. Software Light Consulting Service
Esse tipo de software pode ajudar as empresas a entender a dinâmica do setor, as tendências do mercado e as condições da concorrência, além de fornecer suporte à decisão. No entanto, com o desenvolvimento da tecnologia AI, é realmente melhor e mais conveniente para a Big Model fornecer serviços inteligentes de análise e consultoria da indústria.
Portanto, no futuro, não apenas o software, mas toda a indústria de consultoria leve será a área mais atingida que será afetada pelo modelo de IA.
5. Software educacional tradicional
Em comparação com o software tradicional de educação online, como treinamento em inglês, educação em programação etc., a IA tem vantagens mais óbvias, como:
Ensino automatizado: grandes modelos de IA podem gerar automaticamente planos de ensino para fornecer conteúdo de ensino mais personalizado e preciso, reduzindo assim a dependência do ensino manual.
Feedback inteligente: o modelo grande de IA pode monitorar o status e o progresso de aprendizado dos alunos em tempo real e fornecer feedback e sugestões oportunos para ajudar os alunos a dominar melhor os conhecimentos e habilidades.
Caminho de aprendizado personalizado: o modelo grande de IA pode personalizar o caminho de aprendizado de acordo com as necessidades individuais e o progresso de aprendizado dos alunos, fornecendo métodos de aprendizado mais flexíveis e diversificados.
Avaliação inteligente: modelos grandes de IA podem avaliar automaticamente os resultados de aprendizado dos alunos e fornecer resultados de avaliação mais objetivos e precisos, ajudando assim os alunos a entender melhor seu próprio progresso e nível de aprendizado.
Sob esse ponto de vista, vários elos da educação foram abordados de forma clara e clara: que futuro tem a educação online?
**Qual software toB não é facilmente substituído por AI? **
1. Software de gerenciamento de negócios complexos
Software de gerenciamento de negócios complexos, como ERP (Enterprise Resource Planning), WMS (Warehouse Management System) e TMS (Transportation Management System) desempenham um papel importante nos negócios. Esse tipo de software pode ajudar as empresas a realizar a alocação ideal de recursos, o gerenciamento de compras, vendas e estoque e o monitoramento do processo de transporte. No entanto, softwares de gerenciamento de negócios complexos geralmente precisam lidar com uma grande quantidade de dados e processos complexos e precisam ser personalizados com base na situação real da empresa. A tecnologia AI pode fornecer funções auxiliares até certo ponto, mas é difícil substituir completamente esse software.
2. Software com dados escassos
Alguns softwares industriais, como manufatura de precisão, manufatura discreta e outros softwares industriais, bem como softwares de gerenciamento industrial, como software de gerenciamento de pesquisa e desenvolvimento de novos medicamentos e software de gerenciamento de produção de equipamentos, geralmente precisam processar uma grande quantidade de dados e algoritmos complexos. Os dados e algoritmos nesses softwares geralmente são recursos escassos que apenas algumas empresas podem ter. Além disso, o conhecimento e a experiência humanos ainda desempenham um papel importante no processamento de dados e conhecimentos altamente especializados, por isso é difícil ser completamente substituído por grandes modelos de IA.
3. Software de gestão industrial
O software de gerenciamento da indústria, como o software de gerenciamento de pesquisa e desenvolvimento de novos medicamentos e o software de gerenciamento de produção de equipamentos, desempenham um papel importante em certos setores específicos. Este tipo de software pode ajudar as empresas a realizar a padronização, fluxo e padronização de P&D, produção, qualidade e gerenciamento de materiais. Porque os modelos de negócios e gerenciamento de diferentes setores são muito diferentes, e esses softwares geralmente precisam lidar com regras e conhecimentos complexos do setor. Portanto, é difícil para a tecnologia de IA desenvolver software geral de gerenciamento industrial para cada setor.
Pelo exposto, não é difícil constatar que, sejam posições humanas ou software, todas aquelas que não são fáceis de serem substituídas pela IA são, na verdade, aquelas altamente profissionais, complexas, técnicas e interativas. Mas, no futuro, se esses softwares quiserem sobreviver e se desenvolver melhor, eles devem cooperar e se integrar com grandes modelos de IA para fornecer serviços mais eficientes e precisos em conjunto.
**Na era da IA, como o software toB lida com os desafios? **
1. Combinando modelo grande de IA para remodelar o produto
Desde o final do ano passado, grandes modelos de linguagem representados por ChatGPT e Wenxin Yiyan lideraram uma nova rodada de revolução no campo global de tecnologia da informação. A nova onda está surgindo, a IA está reconstruindo o futuro e milhares de indústrias darão início a novas oportunidades.
Nesta nova oportunidade, o Baidu emitiu uma declaração mais de uma vez e usará grandes modelos de IA para reconstruir todos os produtos.
A remodelação do produto é combinar com o modelo grande de IA e, por meio da assistência da tecnologia de inteligência artificial, melhorar a inteligência e a personalização dos produtos e até mesmo reconstruir seus próprios produtos.
Por exemplo, a indústria de software toB pode considerar o uso de tecnologias como processamento de linguagem natural e aprendizado de máquina para realizar funções como atendimento ao cliente inteligente e recomendação inteligente, aprimorando assim a experiência do usuário e o valor do produto.
Em segundo lugar, aproveite o período de janela, reposicione e troque de faixa
Aproveitando o período da janela, reposicione seus produtos e serviços e mude para uma trilha mais promissora. Nesta era em constante mudança, nenhum produto ou mesmo uma indústria pode se tornar uma árvore perene. Se você ficar parado, apenas acelerará seu declínio. Portanto, no momento certo, mude sua estratégia de pensamento e entre em uma nova trilha. Respire vida nova nele. Por exemplo, a indústria de software toB também pode considerar entrar em campos emergentes, como computação em nuvem, big data e inteligência artificial, com base em suas próprias necessidades e estratégias de desenvolvimento para obter mais oportunidades de desenvolvimento.
3. Fornecer serviços para o modelo AI, vender água e pás
É um fato inegável que os grandes modelos de IA estão gradualmente consumindo a participação de mercado do software B. No entanto, isso não significa que o software é indefeso e apenas senta e morre. Na verdade, esses softwares ainda têm vantagens em muitos aspectos, como tecnologia madura, desempenho estável, funções avançadas e assim por diante.
Claro, se o seu produto foi realmente sitiado pela IA e foi colocado no chão, e não há saída para transformação em um curto período de tempo, então talvez você deva parar o mais rápido possível e transformar seus negócios em outros instruções.
Por exemplo, considere fornecer rotulagem de dados, treinamento, otimização e outros serviços para grandes modelos de IA, bem como dispositivos de hardware e ferramentas de software relacionados.
Sério, não há vergonha nisso.
O trabalho de vender água, potes e pás pode não parecer tão sofisticado, mas é uma demanda forte, desde que você sobreviva com isso, você poderá ganhar dinheiro logo ali na esquina.
Depois de ter dinheiro, considere lentamente a transformação e atualização do modelo de negócios, de modo a ocupar um lugar no desenvolvimento da tecnologia de IA.
Em essência, um grande modelo é uma ferramenta como qualquer plataforma ou software. Todas as empresas devem prestar muita atenção ao desenvolvimento de grandes modelos de IA, explorar ativamente seus campos de aplicação e buscar maneiras de cooperar com grandes modelos de IA. Contanto que você possa fazer bom uso dele, você não será destruído ou prejudicado por ele, mas se beneficiará.
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Grande modelo de IA, está matando o software B?
Fonte Original: Liderança Técnica
Recentemente, a "Guerra dos Cem Modelos" está em pleno andamento e as principais empresas de tecnologia lançaram seus próprios modelos gerais e modelos da indústria que combinam as características da indústria. A prosperidade da indústria de tecnologia até fez com que as pessoas esquecessem temporariamente a ferocidade da onda de demissões nas grandes fábricas.
O modelo da indústria recebeu atenção sem precedentes, o que significa que a aplicação da inteligência artificial na indústria To B será ainda mais aprofundada.
Ao usar grandes modelos da indústria, as empresas podem construir de maneira mais conveniente modelos exclusivos que atendam às suas próprias necessidades de negócios, melhorem a eficiência e a qualidade do trabalho e reduzam ainda mais os custos. Ao mesmo tempo, o uso de grandes modelos da indústria também pode ajudar as empresas a realizar melhor a transformação digital e melhorar sua competitividade e posição no mercado.
Assim que a notícia foi divulgada, esses fabricantes de software toB não conseguiram ficar parados e tiveram que questionar suas almas: onde estão as barreiras para o software B-end?
**Ataques de grande modelo de IA, qual software toB inaugura a vida ou a morte? **
1. Análise de dados
O BI (Business Intelligence) e outros softwares de análise de dados desempenham um papel importante na gestão e na tomada de decisões das empresas. Esse tipo de software pode processar, analisar e visualizar grandes quantidades de dados internos e externos para ajudar as empresas a tomar decisões mais informadas. No entanto, com o desenvolvimento contínuo da tecnologia de grandes modelos, algumas plataformas de IA podem começar a fornecer serviços de previsão e análise de dados mais inteligentes, que podem atender melhor às necessidades das empresas. Não há dúvida de que esse tipo de software de análise de dados enfrentará riscos de substituição.
2. Classe de processo padrão
Os poderosos recursos de processamento e aprendizado de dados do modelo grande podem processar automaticamente algumas tarefas altamente repetitivas com regras claras por meio do aprendizado e análise de uma grande quantidade de dados de escritório, de modo a evitar o processamento manual simples, repetitivo, mas demorado e trabalhoso. . Portanto, como todas as ocupações altamente padronizadas, o software de processo padrão, como OA (automação de escritório), fluxo de aprovação de negócios e automação de marketing, também enfrenta a ameaça de ser substituído.
Por exemplo, no sistema OA, a IA pode automatizar alguns processos diários do escritório, como classificação de correspondência, arquivamento de arquivos, etc. No processo de aprovação de negócios, a IA pode acelerar o processo de aprovação e melhorar a eficiência do processo por meio da revisão e classificação automáticas do conteúdo do aplicativo. Na automação de marketing, grandes modelos de IA podem realizar marketing automatizado e recomendações precisas por meio de análise automática e previsão do comportamento do usuário, além de melhorar as taxas de conversão.
Terceiro, Automação de Execução
RPA (Robotic Process Automation) é uma tecnologia de automação de processos de negócios baseada em robôs de software e inteligência artificial (IA) que substitui o trabalho humano em tarefas bem definidas e de alto nível. Por exemplo, no campo financeiro, o RPA pode executar automaticamente tarefas como processamento contábil, entrada de dados e verificação de faturas; no campo de atendimento ao cliente, o RPA pode responder automaticamente a e-mails de clientes e lidar com reclamações por meio da tecnologia de processamento de linguagem natural.
No entanto, as deficiências do RPA também são óbvias. Por exemplo, ele não pode lidar com processos complexos e altamente variáveis, e tarefas que exigem tomada de decisão e julgamento humano não são adequadas para o RPA. Além disso, o RPA requer configuração e programação, portanto, pode exigir um alto limite técnico e custo.
Com base no processamento de linguagem natural e na tecnologia de aprendizado de máquina, o AutoGPT pode evitar perfeitamente esses problemas, entender, aprender e imitar automaticamente o trabalho humano, para que possa substituir as funções de alguns produtos RPA.
Portanto, no futuro, a RPA precisa combinar constantemente os recursos da IA para iterar produtos, caso contrário, esses robôs de execução automática menos inteligentes facilmente "cairão em desuso".
4. Software Light Consulting Service
Esse tipo de software pode ajudar as empresas a entender a dinâmica do setor, as tendências do mercado e as condições da concorrência, além de fornecer suporte à decisão. No entanto, com o desenvolvimento da tecnologia AI, é realmente melhor e mais conveniente para a Big Model fornecer serviços inteligentes de análise e consultoria da indústria.
Portanto, no futuro, não apenas o software, mas toda a indústria de consultoria leve será a área mais atingida que será afetada pelo modelo de IA.
5. Software educacional tradicional
Em comparação com o software tradicional de educação online, como treinamento em inglês, educação em programação etc., a IA tem vantagens mais óbvias, como:
Ensino automatizado: grandes modelos de IA podem gerar automaticamente planos de ensino para fornecer conteúdo de ensino mais personalizado e preciso, reduzindo assim a dependência do ensino manual.
Feedback inteligente: o modelo grande de IA pode monitorar o status e o progresso de aprendizado dos alunos em tempo real e fornecer feedback e sugestões oportunos para ajudar os alunos a dominar melhor os conhecimentos e habilidades.
Caminho de aprendizado personalizado: o modelo grande de IA pode personalizar o caminho de aprendizado de acordo com as necessidades individuais e o progresso de aprendizado dos alunos, fornecendo métodos de aprendizado mais flexíveis e diversificados.
Avaliação inteligente: modelos grandes de IA podem avaliar automaticamente os resultados de aprendizado dos alunos e fornecer resultados de avaliação mais objetivos e precisos, ajudando assim os alunos a entender melhor seu próprio progresso e nível de aprendizado.
Sob esse ponto de vista, vários elos da educação foram abordados de forma clara e clara: que futuro tem a educação online?
**Qual software toB não é facilmente substituído por AI? **
1. Software de gerenciamento de negócios complexos
Software de gerenciamento de negócios complexos, como ERP (Enterprise Resource Planning), WMS (Warehouse Management System) e TMS (Transportation Management System) desempenham um papel importante nos negócios. Esse tipo de software pode ajudar as empresas a realizar a alocação ideal de recursos, o gerenciamento de compras, vendas e estoque e o monitoramento do processo de transporte. No entanto, softwares de gerenciamento de negócios complexos geralmente precisam lidar com uma grande quantidade de dados e processos complexos e precisam ser personalizados com base na situação real da empresa. A tecnologia AI pode fornecer funções auxiliares até certo ponto, mas é difícil substituir completamente esse software.
2. Software com dados escassos
Alguns softwares industriais, como manufatura de precisão, manufatura discreta e outros softwares industriais, bem como softwares de gerenciamento industrial, como software de gerenciamento de pesquisa e desenvolvimento de novos medicamentos e software de gerenciamento de produção de equipamentos, geralmente precisam processar uma grande quantidade de dados e algoritmos complexos. Os dados e algoritmos nesses softwares geralmente são recursos escassos que apenas algumas empresas podem ter. Além disso, o conhecimento e a experiência humanos ainda desempenham um papel importante no processamento de dados e conhecimentos altamente especializados, por isso é difícil ser completamente substituído por grandes modelos de IA.
3. Software de gestão industrial
O software de gerenciamento da indústria, como o software de gerenciamento de pesquisa e desenvolvimento de novos medicamentos e o software de gerenciamento de produção de equipamentos, desempenham um papel importante em certos setores específicos. Este tipo de software pode ajudar as empresas a realizar a padronização, fluxo e padronização de P&D, produção, qualidade e gerenciamento de materiais. Porque os modelos de negócios e gerenciamento de diferentes setores são muito diferentes, e esses softwares geralmente precisam lidar com regras e conhecimentos complexos do setor. Portanto, é difícil para a tecnologia de IA desenvolver software geral de gerenciamento industrial para cada setor.
Pelo exposto, não é difícil constatar que, sejam posições humanas ou software, todas aquelas que não são fáceis de serem substituídas pela IA são, na verdade, aquelas altamente profissionais, complexas, técnicas e interativas. Mas, no futuro, se esses softwares quiserem sobreviver e se desenvolver melhor, eles devem cooperar e se integrar com grandes modelos de IA para fornecer serviços mais eficientes e precisos em conjunto.
**Na era da IA, como o software toB lida com os desafios? **
1. Combinando modelo grande de IA para remodelar o produto
Desde o final do ano passado, grandes modelos de linguagem representados por ChatGPT e Wenxin Yiyan lideraram uma nova rodada de revolução no campo global de tecnologia da informação. A nova onda está surgindo, a IA está reconstruindo o futuro e milhares de indústrias darão início a novas oportunidades.
Nesta nova oportunidade, o Baidu emitiu uma declaração mais de uma vez e usará grandes modelos de IA para reconstruir todos os produtos.
A remodelação do produto é combinar com o modelo grande de IA e, por meio da assistência da tecnologia de inteligência artificial, melhorar a inteligência e a personalização dos produtos e até mesmo reconstruir seus próprios produtos.
Por exemplo, a indústria de software toB pode considerar o uso de tecnologias como processamento de linguagem natural e aprendizado de máquina para realizar funções como atendimento ao cliente inteligente e recomendação inteligente, aprimorando assim a experiência do usuário e o valor do produto.
Em segundo lugar, aproveite o período de janela, reposicione e troque de faixa
Aproveitando o período da janela, reposicione seus produtos e serviços e mude para uma trilha mais promissora. Nesta era em constante mudança, nenhum produto ou mesmo uma indústria pode se tornar uma árvore perene. Se você ficar parado, apenas acelerará seu declínio. Portanto, no momento certo, mude sua estratégia de pensamento e entre em uma nova trilha. Respire vida nova nele. Por exemplo, a indústria de software toB também pode considerar entrar em campos emergentes, como computação em nuvem, big data e inteligência artificial, com base em suas próprias necessidades e estratégias de desenvolvimento para obter mais oportunidades de desenvolvimento.
3. Fornecer serviços para o modelo AI, vender água e pás
É um fato inegável que os grandes modelos de IA estão gradualmente consumindo a participação de mercado do software B. No entanto, isso não significa que o software é indefeso e apenas senta e morre. Na verdade, esses softwares ainda têm vantagens em muitos aspectos, como tecnologia madura, desempenho estável, funções avançadas e assim por diante.
Claro, se o seu produto foi realmente sitiado pela IA e foi colocado no chão, e não há saída para transformação em um curto período de tempo, então talvez você deva parar o mais rápido possível e transformar seus negócios em outros instruções.
Por exemplo, considere fornecer rotulagem de dados, treinamento, otimização e outros serviços para grandes modelos de IA, bem como dispositivos de hardware e ferramentas de software relacionados.
Sério, não há vergonha nisso.
O trabalho de vender água, potes e pás pode não parecer tão sofisticado, mas é uma demanda forte, desde que você sobreviva com isso, você poderá ganhar dinheiro logo ali na esquina.
Depois de ter dinheiro, considere lentamente a transformação e atualização do modelo de negócios, de modo a ocupar um lugar no desenvolvimento da tecnologia de IA.
Em essência, um grande modelo é uma ferramenta como qualquer plataforma ou software. Todas as empresas devem prestar muita atenção ao desenvolvimento de grandes modelos de IA, explorar ativamente seus campos de aplicação e buscar maneiras de cooperar com grandes modelos de IA. Contanto que você possa fazer bom uso dele, você não será destruído ou prejudicado por ele, mas se beneficiará.