Gần đây, "Cuộc chiến hàng trăm mô hình" đang diễn ra sôi nổi và các công ty công nghệ lớn đã tung ra các mô hình chung và mô hình ngành kết hợp các đặc điểm của ngành. Sự khởi sắc của ngành công nghệ thậm chí khiến người ta tạm quên đi sự dữ dội của làn sóng sa thải nhân công tại các nhà máy lớn.
Mô hình ngành đã nhận được sự chú ý chưa từng có, điều đó có nghĩa là việc áp dụng trí tuệ nhân tạo trong ngành To B sẽ được đào sâu hơn nữa.
Bằng cách sử dụng các mô hình công nghiệp lớn, doanh nghiệp có thể thuận tiện hơn trong việc xây dựng các mô hình độc quyền đáp ứng nhu cầu kinh doanh của chính họ, nâng cao hiệu quả và chất lượng công việc, đồng thời giảm chi phí hơn nữa. Đồng thời, việc sử dụng các mô hình công nghiệp lớn cũng có thể giúp các công ty nhận thức rõ hơn về chuyển đổi kỹ thuật số và cải thiện khả năng cạnh tranh cũng như vị thế thị trường của họ.
Ngay khi biết tin, các nhà sản xuất phần mềm toB này đã không thể ngồi yên, và phải tự vấn hồn mình rằng đâu là rào cản đối với phần mềm B-end?
** AI mô hình lớn đình công, phần mềm toB nào sẽ dẫn đến sự sống và cái chết? **
1. Phân tích dữ liệu
BI (Business Intelligence) và các phần mềm phân tích dữ liệu khác đóng vai trò quan trọng trong việc quản lý và ra quyết định của doanh nghiệp. Loại phần mềm này có thể xử lý, phân tích và trực quan hóa một lượng lớn dữ liệu bên trong và bên ngoài để giúp các công ty đưa ra quyết định sáng suốt hơn. Tuy nhiên, với sự phát triển không ngừng của công nghệ mô hình lớn, một số nền tảng AI có thể bắt đầu cung cấp các dịch vụ dự đoán và phân tích dữ liệu thông minh hơn, có thể đáp ứng tốt hơn nhu cầu của doanh nghiệp. của sự thay thế.
2. Lớp quy trình tiêu chuẩn
Khả năng học và xử lý dữ liệu mạnh mẽ của mô hình lớn có thể tự động xử lý một số tác vụ có tính lặp lại cao với các quy tắc rõ ràng thông qua việc học và phân tích một lượng lớn dữ liệu văn phòng, để tránh việc xử lý thủ công lặp đi lặp lại đơn giản nhưng tốn nhiều thời gian và công sức . Do đó, giống như tất cả các ngành nghề được tiêu chuẩn hóa cao, phần mềm quy trình tiêu chuẩn như OA (tự động hóa văn phòng), quy trình phê duyệt kinh doanh và tự động hóa tiếp thị cũng đang đối mặt với nguy cơ bị thay thế.
Ví dụ, trong hệ thống OA, AI có thể tự động hóa một số quy trình văn phòng hàng ngày, chẳng hạn như phân loại thư, sắp xếp hồ sơ, v.v. Trong quá trình phê duyệt của doanh nghiệp, AI có thể tăng tốc quá trình phê duyệt và nâng cao hiệu quả của quy trình thông qua việc tự động xem xét và phân loại nội dung ứng dụng. Trong tự động hóa tiếp thị, các mô hình lớn AI có thể thực hiện tiếp thị tự động và đề xuất chính xác thông qua phân tích và dự đoán tự động hành vi của người dùng, đồng thời cải thiện tỷ lệ chuyển đổi.
Thứ ba, Tự động hóa thực thi
RPA (Robotic Process Automation) là công nghệ tự động hóa quy trình kinh doanh dựa trên robot phần mềm và trí tuệ nhân tạo (AI), thay thế sức lao động của con người trong các nhiệm vụ cấp cao, được xác định rõ ràng. Ví dụ, trong lĩnh vực tài chính, RPA có thể tự động thực hiện các tác vụ như xử lý kế toán, nhập liệu, xác minh hóa đơn; trong lĩnh vực dịch vụ khách hàng, RPA có thể tự động trả lời email khách hàng và xử lý khiếu nại thông qua công nghệ xử lý ngôn ngữ tự nhiên.
Tuy nhiên, những thiếu sót của RPA cũng rất rõ ràng, chẳng hạn như nó không thể xử lý các quy trình phức tạp và có tính biến đổi cao, các tác vụ đòi hỏi sự ra quyết định và phán đoán của con người đều không phù hợp với RPA. Ngoài ra, RPA yêu cầu cấu hình và lập trình nên có thể yêu cầu ngưỡng kỹ thuật cao và chi phí.
Dựa trên công nghệ xử lý ngôn ngữ tự nhiên và máy học, AutoGPT hoàn toàn có thể tránh được những vấn đề này, tự động hiểu, học và bắt chước công việc của con người nên có thể thay thế chức năng của một số sản phẩm RPA.
Vì vậy, trong tương lai, RPA cần liên tục kết hợp khả năng của AI để lặp lại các sản phẩm, nếu không những robot thực thi tự động kém thông minh hơn như vậy sẽ rất dễ “thất sủng”.
4. Phần mềm dịch vụ tư vấn ánh sáng
Loại phần mềm này có thể giúp các công ty hiểu được động lực của ngành, xu hướng thị trường và điều kiện cạnh tranh, đồng thời cung cấp hỗ trợ ra quyết định. Tuy nhiên, với sự phát triển của công nghệ AI, việc Big Model cung cấp các dịch vụ tư vấn và phân tích ngành thông minh thực sự tốt hơn và thuận tiện hơn.
Do đó, trong tương lai, không chỉ phần mềm mà toàn bộ ngành tư vấn nhẹ sẽ là lĩnh vực chịu ảnh hưởng nặng nề nhất của mô hình AI.
5. Phần mềm giáo dục truyền thống
So với các phần mềm giáo dục trực tuyến truyền thống như đào tạo tiếng Anh, giáo dục lập trình, v.v., AI có nhiều lợi thế rõ ràng hơn, chẳng hạn như:
Giảng dạy tự động: Các mô hình lớn AI có thể tự động tạo kế hoạch giảng dạy để cung cấp nội dung giảng dạy được cá nhân hóa và chính xác hơn, từ đó giảm sự phụ thuộc vào giảng dạy thủ công.
Phản hồi thông minh: Mô hình lớn AI có thể theo dõi tình trạng và tiến độ học tập của học sinh trong thời gian thực, đồng thời đưa ra phản hồi và đề xuất kịp thời để giúp học sinh nắm vững kiến thức và kỹ năng tốt hơn.
Lộ trình học tập tùy chỉnh: Mô hình lớn AI có thể tùy chỉnh lộ trình học tập theo nhu cầu cá nhân và tiến độ học tập của học viên, mang đến phương pháp học tập linh hoạt và đa dạng hơn.
Đánh giá thông minh: Mô hình lớn AI có thể tự động đánh giá kết quả học tập của học sinh và đưa ra kết quả đánh giá khách quan, chính xác hơn, giúp học sinh hiểu rõ hơn về tiến độ và trình độ học tập của mình.
Từ quan điểm này, một số liên kết giáo dục đã được đề cập rõ ràng và rõ ràng.
**Phần mềm toB nào không dễ bị AI thay thế? **
1. Phần mềm quản lý doanh nghiệp phức hợp
Các phần mềm quản lý doanh nghiệp phức hợp như ERP (Hoạch định nguồn lực doanh nghiệp), WMS (Hệ thống quản lý kho hàng) và TMS (Hệ thống quản lý vận tải) đóng vai trò quan trọng trong doanh nghiệp. Loại phần mềm này có thể giúp doanh nghiệp thực hiện phân bổ nguồn lực tối ưu, quản lý mua hàng, bán hàng và tồn kho, giám sát quá trình vận chuyển. Tuy nhiên, phần mềm quản lý doanh nghiệp phức hợp thường phải xử lý một lượng lớn dữ liệu và quy trình phức tạp, đồng thời cần được tùy chỉnh dựa trên tình hình thực tế của doanh nghiệp. Công nghệ AI có thể cung cấp các chức năng phụ trợ ở một mức độ nhất định, nhưng rất khó để thay thế hoàn toàn phần mềm đó.
2. Phần mềm có dữ liệu khan hiếm
Một số phần mềm công nghiệp, chẳng hạn như sản xuất chính xác, sản xuất rời rạc và phần mềm công nghiệp khác, cũng như phần mềm quản lý công nghiệp như phần mềm quản lý nghiên cứu và phát triển thuốc mới và phần mềm quản lý sản xuất thiết bị, thường cần xử lý một lượng lớn dữ liệu và các thuật toán phức tạp. Dữ liệu và thuật toán trong các phần mềm này thường là nguồn tài nguyên khan hiếm mà chỉ một số công ty mới có được. Ngoài ra, chuyên môn và kinh nghiệm của con người vẫn đóng vai trò quan trọng trong việc xử lý dữ liệu và kiến thức chuyên môn cao nên khó bị thay thế hoàn toàn bởi các mô hình lớn AI.
3. Phần mềm quản lý ngành
Phần mềm quản lý ngành như phần mềm quản lý nghiên cứu và phát triển thuốc mới và phần mềm quản lý sản xuất thiết bị đóng một vai trò quan trọng trong một số ngành cụ thể. Loại phần mềm này có thể giúp doanh nghiệp thực hiện tiêu chuẩn hóa, quy trình và tiêu chuẩn hóa R&D, sản xuất, chất lượng và quản lý vật liệu. Bởi vì mô hình kinh doanh và quản lý của các ngành khác nhau rất khác nhau và những phần mềm này thường cần phải xử lý các quy tắc và kiến thức phức tạp của ngành. Do đó, công nghệ AI khó có thể phát triển phần mềm quản lý ngành chung cho từng ngành.
Dựa trên những điều trên, không khó để thấy rằng dù là vị trí con người hay phần mềm, tất cả những thứ không dễ bị AI thay thế đều thực sự là những thứ có tính chuyên nghiệp, phức tạp, kỹ thuật và tương tác cao. Nhưng trong tương lai, nếu các phần mềm này muốn tồn tại và phát triển tốt hơn, chúng phải hợp tác và tích hợp với các mô hình AI lớn để cùng cung cấp các dịch vụ hiệu quả và chính xác hơn.
**Trong thời đại AI, phần mềm toB đối phó với những thách thức như thế nào? **
1. Kết hợp mô hình lớn AI để định hình lại sản phẩm
Kể từ cuối năm ngoái, các mô hình ngôn ngữ lớn do ChatGPT và Wenxin Yiyan đại diện đã dẫn đầu một vòng cách mạng mới trong lĩnh vực công nghệ thông tin toàn cầu. Làn sóng mới đang trỗi dậy, AI đang tái tạo lại tương lai và hàng nghìn ngành công nghiệp sẽ mở ra những cơ hội mới.
Dưới cơ hội mới này, Baidu đã hơn một lần đưa ra tuyên bố và sẽ sử dụng các mô hình lớn AI để tái tạo lại tất cả các sản phẩm.
Tu sửa sản phẩm là kết hợp với mô hình lớn AI và thông qua sự hỗ trợ của công nghệ trí tuệ nhân tạo, cải thiện trí thông minh và cá nhân hóa sản phẩm, thậm chí tái tạo lại sản phẩm của chính họ.
Ví dụ, ngành công nghiệp phần mềm toB có thể xem xét sử dụng các công nghệ như xử lý ngôn ngữ tự nhiên và máy học để thực hiện các chức năng như dịch vụ khách hàng thông minh và đề xuất thông minh, từ đó nâng cao trải nghiệm người dùng và giá trị sản phẩm.
Thứ hai, tận dụng khoảng thời gian cửa sổ, đặt lại vị trí và chuyển hướng
Tận dụng thời kỳ cửa sổ, định vị lại các sản phẩm và dịch vụ của bạn và chuyển sang một hướng đi hứa hẹn hơn. Trong thời đại luôn thay đổi này, không một sản phẩm nào, thậm chí một ngành nào có thể trở thành cây trường sinh, nếu bạn đứng yên, bạn sẽ chỉ đẩy nhanh sự suy tàn của nó. cuộc sống mới vào nó. Ví dụ, ngành công nghiệp phần mềm toB cũng có thể xem xét tham gia vào các lĩnh vực mới nổi như điện toán đám mây, dữ liệu lớn và trí tuệ nhân tạo dựa trên nhu cầu và chiến lược phát triển của riêng mình để có thêm cơ hội phát triển.
3. Cung cấp dịch vụ cho mô hình AI, bán nước và xẻng
Một thực tế không thể phủ nhận là các mô hình lớn AI đang dần chiếm lĩnh thị phần của phần mềm B. Tuy nhiên, điều đó không có nghĩa là phần mềm bất lực và chỉ biết ngồi chết. Trên thực tế, những phần mềm này vẫn có lợi thế về nhiều mặt, chẳng hạn như công nghệ trưởng thành, hiệu suất ổn định, chức năng phong phú, v.v.
Tất nhiên, nếu sản phẩm của bạn thực sự đã bị AI bao vây và bị chôn vùi, và không có lối thoát nào để chuyển đổi trong một khoảng thời gian ngắn, thì có lẽ bạn nên dừng lại càng sớm càng tốt và xoay chuyển tình thế kinh doanh của mình theo hướng khác. hướng.
Ví dụ: xem xét việc cung cấp nhãn dữ liệu, đào tạo, tối ưu hóa và các dịch vụ khác cho các mô hình AI lớn, cũng như các thiết bị phần cứng và công cụ phần mềm có liên quan.
Thực sự, không có gì xấu hổ trong đó.
Công việc bán nước, chậu và xẻng có vẻ không cao cấp, nhưng nó thực sự là một nhu cầu mạnh mẽ, chỉ cần bạn có thể sống sót qua những việc này, bạn sẽ có thể kiếm tiền ngay trong gang tấc.
Sau khi có tiền, hãy từ từ tính đến việc chuyển đổi và nâng cấp mô hình kinh doanh, để chiếm một vị trí trong sự phát triển của công nghệ AI.
Về bản chất, một mô hình lớn là một công cụ giống như bất kỳ nền tảng hoặc phần mềm nào. Tất cả các doanh nghiệp nên chú ý đến việc phát triển các mô hình lớn AI, tích cực khám phá các lĩnh vực ứng dụng của nó và tìm cách hợp tác với các mô hình lớn AI. Miễn là bạn có thể tận dụng nó một cách tốt đẹp, thì bạn sẽ không bị nó phá hoại hay làm hại mà ngược lại, bạn sẽ được lợi.
Xem bản gốc
Nội dung chỉ mang tính chất tham khảo, không phải là lời chào mời hay đề nghị. Không cung cấp tư vấn về đầu tư, thuế hoặc pháp lý. Xem Tuyên bố miễn trừ trách nhiệm để biết thêm thông tin về rủi ro.
AI mô hình lớn, là giết chết phần mềm B?
Nguồn gốc: Lãnh đạo kỹ thuật
Gần đây, "Cuộc chiến hàng trăm mô hình" đang diễn ra sôi nổi và các công ty công nghệ lớn đã tung ra các mô hình chung và mô hình ngành kết hợp các đặc điểm của ngành. Sự khởi sắc của ngành công nghệ thậm chí khiến người ta tạm quên đi sự dữ dội của làn sóng sa thải nhân công tại các nhà máy lớn.
Mô hình ngành đã nhận được sự chú ý chưa từng có, điều đó có nghĩa là việc áp dụng trí tuệ nhân tạo trong ngành To B sẽ được đào sâu hơn nữa.
Bằng cách sử dụng các mô hình công nghiệp lớn, doanh nghiệp có thể thuận tiện hơn trong việc xây dựng các mô hình độc quyền đáp ứng nhu cầu kinh doanh của chính họ, nâng cao hiệu quả và chất lượng công việc, đồng thời giảm chi phí hơn nữa. Đồng thời, việc sử dụng các mô hình công nghiệp lớn cũng có thể giúp các công ty nhận thức rõ hơn về chuyển đổi kỹ thuật số và cải thiện khả năng cạnh tranh cũng như vị thế thị trường của họ.
Ngay khi biết tin, các nhà sản xuất phần mềm toB này đã không thể ngồi yên, và phải tự vấn hồn mình rằng đâu là rào cản đối với phần mềm B-end?
** AI mô hình lớn đình công, phần mềm toB nào sẽ dẫn đến sự sống và cái chết? **
1. Phân tích dữ liệu
BI (Business Intelligence) và các phần mềm phân tích dữ liệu khác đóng vai trò quan trọng trong việc quản lý và ra quyết định của doanh nghiệp. Loại phần mềm này có thể xử lý, phân tích và trực quan hóa một lượng lớn dữ liệu bên trong và bên ngoài để giúp các công ty đưa ra quyết định sáng suốt hơn. Tuy nhiên, với sự phát triển không ngừng của công nghệ mô hình lớn, một số nền tảng AI có thể bắt đầu cung cấp các dịch vụ dự đoán và phân tích dữ liệu thông minh hơn, có thể đáp ứng tốt hơn nhu cầu của doanh nghiệp. của sự thay thế.
2. Lớp quy trình tiêu chuẩn
Khả năng học và xử lý dữ liệu mạnh mẽ của mô hình lớn có thể tự động xử lý một số tác vụ có tính lặp lại cao với các quy tắc rõ ràng thông qua việc học và phân tích một lượng lớn dữ liệu văn phòng, để tránh việc xử lý thủ công lặp đi lặp lại đơn giản nhưng tốn nhiều thời gian và công sức . Do đó, giống như tất cả các ngành nghề được tiêu chuẩn hóa cao, phần mềm quy trình tiêu chuẩn như OA (tự động hóa văn phòng), quy trình phê duyệt kinh doanh và tự động hóa tiếp thị cũng đang đối mặt với nguy cơ bị thay thế.
Ví dụ, trong hệ thống OA, AI có thể tự động hóa một số quy trình văn phòng hàng ngày, chẳng hạn như phân loại thư, sắp xếp hồ sơ, v.v. Trong quá trình phê duyệt của doanh nghiệp, AI có thể tăng tốc quá trình phê duyệt và nâng cao hiệu quả của quy trình thông qua việc tự động xem xét và phân loại nội dung ứng dụng. Trong tự động hóa tiếp thị, các mô hình lớn AI có thể thực hiện tiếp thị tự động và đề xuất chính xác thông qua phân tích và dự đoán tự động hành vi của người dùng, đồng thời cải thiện tỷ lệ chuyển đổi.
Thứ ba, Tự động hóa thực thi
RPA (Robotic Process Automation) là công nghệ tự động hóa quy trình kinh doanh dựa trên robot phần mềm và trí tuệ nhân tạo (AI), thay thế sức lao động của con người trong các nhiệm vụ cấp cao, được xác định rõ ràng. Ví dụ, trong lĩnh vực tài chính, RPA có thể tự động thực hiện các tác vụ như xử lý kế toán, nhập liệu, xác minh hóa đơn; trong lĩnh vực dịch vụ khách hàng, RPA có thể tự động trả lời email khách hàng và xử lý khiếu nại thông qua công nghệ xử lý ngôn ngữ tự nhiên.
Tuy nhiên, những thiếu sót của RPA cũng rất rõ ràng, chẳng hạn như nó không thể xử lý các quy trình phức tạp và có tính biến đổi cao, các tác vụ đòi hỏi sự ra quyết định và phán đoán của con người đều không phù hợp với RPA. Ngoài ra, RPA yêu cầu cấu hình và lập trình nên có thể yêu cầu ngưỡng kỹ thuật cao và chi phí.
Dựa trên công nghệ xử lý ngôn ngữ tự nhiên và máy học, AutoGPT hoàn toàn có thể tránh được những vấn đề này, tự động hiểu, học và bắt chước công việc của con người nên có thể thay thế chức năng của một số sản phẩm RPA.
Vì vậy, trong tương lai, RPA cần liên tục kết hợp khả năng của AI để lặp lại các sản phẩm, nếu không những robot thực thi tự động kém thông minh hơn như vậy sẽ rất dễ “thất sủng”.
4. Phần mềm dịch vụ tư vấn ánh sáng
Loại phần mềm này có thể giúp các công ty hiểu được động lực của ngành, xu hướng thị trường và điều kiện cạnh tranh, đồng thời cung cấp hỗ trợ ra quyết định. Tuy nhiên, với sự phát triển của công nghệ AI, việc Big Model cung cấp các dịch vụ tư vấn và phân tích ngành thông minh thực sự tốt hơn và thuận tiện hơn.
Do đó, trong tương lai, không chỉ phần mềm mà toàn bộ ngành tư vấn nhẹ sẽ là lĩnh vực chịu ảnh hưởng nặng nề nhất của mô hình AI.
5. Phần mềm giáo dục truyền thống
So với các phần mềm giáo dục trực tuyến truyền thống như đào tạo tiếng Anh, giáo dục lập trình, v.v., AI có nhiều lợi thế rõ ràng hơn, chẳng hạn như:
Giảng dạy tự động: Các mô hình lớn AI có thể tự động tạo kế hoạch giảng dạy để cung cấp nội dung giảng dạy được cá nhân hóa và chính xác hơn, từ đó giảm sự phụ thuộc vào giảng dạy thủ công.
Phản hồi thông minh: Mô hình lớn AI có thể theo dõi tình trạng và tiến độ học tập của học sinh trong thời gian thực, đồng thời đưa ra phản hồi và đề xuất kịp thời để giúp học sinh nắm vững kiến thức và kỹ năng tốt hơn.
Lộ trình học tập tùy chỉnh: Mô hình lớn AI có thể tùy chỉnh lộ trình học tập theo nhu cầu cá nhân và tiến độ học tập của học viên, mang đến phương pháp học tập linh hoạt và đa dạng hơn.
Đánh giá thông minh: Mô hình lớn AI có thể tự động đánh giá kết quả học tập của học sinh và đưa ra kết quả đánh giá khách quan, chính xác hơn, giúp học sinh hiểu rõ hơn về tiến độ và trình độ học tập của mình.
Từ quan điểm này, một số liên kết giáo dục đã được đề cập rõ ràng và rõ ràng.
**Phần mềm toB nào không dễ bị AI thay thế? **
1. Phần mềm quản lý doanh nghiệp phức hợp
Các phần mềm quản lý doanh nghiệp phức hợp như ERP (Hoạch định nguồn lực doanh nghiệp), WMS (Hệ thống quản lý kho hàng) và TMS (Hệ thống quản lý vận tải) đóng vai trò quan trọng trong doanh nghiệp. Loại phần mềm này có thể giúp doanh nghiệp thực hiện phân bổ nguồn lực tối ưu, quản lý mua hàng, bán hàng và tồn kho, giám sát quá trình vận chuyển. Tuy nhiên, phần mềm quản lý doanh nghiệp phức hợp thường phải xử lý một lượng lớn dữ liệu và quy trình phức tạp, đồng thời cần được tùy chỉnh dựa trên tình hình thực tế của doanh nghiệp. Công nghệ AI có thể cung cấp các chức năng phụ trợ ở một mức độ nhất định, nhưng rất khó để thay thế hoàn toàn phần mềm đó.
2. Phần mềm có dữ liệu khan hiếm
Một số phần mềm công nghiệp, chẳng hạn như sản xuất chính xác, sản xuất rời rạc và phần mềm công nghiệp khác, cũng như phần mềm quản lý công nghiệp như phần mềm quản lý nghiên cứu và phát triển thuốc mới và phần mềm quản lý sản xuất thiết bị, thường cần xử lý một lượng lớn dữ liệu và các thuật toán phức tạp. Dữ liệu và thuật toán trong các phần mềm này thường là nguồn tài nguyên khan hiếm mà chỉ một số công ty mới có được. Ngoài ra, chuyên môn và kinh nghiệm của con người vẫn đóng vai trò quan trọng trong việc xử lý dữ liệu và kiến thức chuyên môn cao nên khó bị thay thế hoàn toàn bởi các mô hình lớn AI.
3. Phần mềm quản lý ngành
Phần mềm quản lý ngành như phần mềm quản lý nghiên cứu và phát triển thuốc mới và phần mềm quản lý sản xuất thiết bị đóng một vai trò quan trọng trong một số ngành cụ thể. Loại phần mềm này có thể giúp doanh nghiệp thực hiện tiêu chuẩn hóa, quy trình và tiêu chuẩn hóa R&D, sản xuất, chất lượng và quản lý vật liệu. Bởi vì mô hình kinh doanh và quản lý của các ngành khác nhau rất khác nhau và những phần mềm này thường cần phải xử lý các quy tắc và kiến thức phức tạp của ngành. Do đó, công nghệ AI khó có thể phát triển phần mềm quản lý ngành chung cho từng ngành.
Dựa trên những điều trên, không khó để thấy rằng dù là vị trí con người hay phần mềm, tất cả những thứ không dễ bị AI thay thế đều thực sự là những thứ có tính chuyên nghiệp, phức tạp, kỹ thuật và tương tác cao. Nhưng trong tương lai, nếu các phần mềm này muốn tồn tại và phát triển tốt hơn, chúng phải hợp tác và tích hợp với các mô hình AI lớn để cùng cung cấp các dịch vụ hiệu quả và chính xác hơn.
**Trong thời đại AI, phần mềm toB đối phó với những thách thức như thế nào? **
1. Kết hợp mô hình lớn AI để định hình lại sản phẩm
Kể từ cuối năm ngoái, các mô hình ngôn ngữ lớn do ChatGPT và Wenxin Yiyan đại diện đã dẫn đầu một vòng cách mạng mới trong lĩnh vực công nghệ thông tin toàn cầu. Làn sóng mới đang trỗi dậy, AI đang tái tạo lại tương lai và hàng nghìn ngành công nghiệp sẽ mở ra những cơ hội mới.
Dưới cơ hội mới này, Baidu đã hơn một lần đưa ra tuyên bố và sẽ sử dụng các mô hình lớn AI để tái tạo lại tất cả các sản phẩm.
Tu sửa sản phẩm là kết hợp với mô hình lớn AI và thông qua sự hỗ trợ của công nghệ trí tuệ nhân tạo, cải thiện trí thông minh và cá nhân hóa sản phẩm, thậm chí tái tạo lại sản phẩm của chính họ.
Ví dụ, ngành công nghiệp phần mềm toB có thể xem xét sử dụng các công nghệ như xử lý ngôn ngữ tự nhiên và máy học để thực hiện các chức năng như dịch vụ khách hàng thông minh và đề xuất thông minh, từ đó nâng cao trải nghiệm người dùng và giá trị sản phẩm.
Thứ hai, tận dụng khoảng thời gian cửa sổ, đặt lại vị trí và chuyển hướng
Tận dụng thời kỳ cửa sổ, định vị lại các sản phẩm và dịch vụ của bạn và chuyển sang một hướng đi hứa hẹn hơn. Trong thời đại luôn thay đổi này, không một sản phẩm nào, thậm chí một ngành nào có thể trở thành cây trường sinh, nếu bạn đứng yên, bạn sẽ chỉ đẩy nhanh sự suy tàn của nó. cuộc sống mới vào nó. Ví dụ, ngành công nghiệp phần mềm toB cũng có thể xem xét tham gia vào các lĩnh vực mới nổi như điện toán đám mây, dữ liệu lớn và trí tuệ nhân tạo dựa trên nhu cầu và chiến lược phát triển của riêng mình để có thêm cơ hội phát triển.
3. Cung cấp dịch vụ cho mô hình AI, bán nước và xẻng
Một thực tế không thể phủ nhận là các mô hình lớn AI đang dần chiếm lĩnh thị phần của phần mềm B. Tuy nhiên, điều đó không có nghĩa là phần mềm bất lực và chỉ biết ngồi chết. Trên thực tế, những phần mềm này vẫn có lợi thế về nhiều mặt, chẳng hạn như công nghệ trưởng thành, hiệu suất ổn định, chức năng phong phú, v.v.
Tất nhiên, nếu sản phẩm của bạn thực sự đã bị AI bao vây và bị chôn vùi, và không có lối thoát nào để chuyển đổi trong một khoảng thời gian ngắn, thì có lẽ bạn nên dừng lại càng sớm càng tốt và xoay chuyển tình thế kinh doanh của mình theo hướng khác. hướng.
Ví dụ: xem xét việc cung cấp nhãn dữ liệu, đào tạo, tối ưu hóa và các dịch vụ khác cho các mô hình AI lớn, cũng như các thiết bị phần cứng và công cụ phần mềm có liên quan.
Thực sự, không có gì xấu hổ trong đó.
Công việc bán nước, chậu và xẻng có vẻ không cao cấp, nhưng nó thực sự là một nhu cầu mạnh mẽ, chỉ cần bạn có thể sống sót qua những việc này, bạn sẽ có thể kiếm tiền ngay trong gang tấc.
Sau khi có tiền, hãy từ từ tính đến việc chuyển đổi và nâng cấp mô hình kinh doanh, để chiếm một vị trí trong sự phát triển của công nghệ AI.
Về bản chất, một mô hình lớn là một công cụ giống như bất kỳ nền tảng hoặc phần mềm nào. Tất cả các doanh nghiệp nên chú ý đến việc phát triển các mô hình lớn AI, tích cực khám phá các lĩnh vực ứng dụng của nó và tìm cách hợp tác với các mô hình lớn AI. Miễn là bạn có thể tận dụng nó một cách tốt đẹp, thì bạn sẽ không bị nó phá hoại hay làm hại mà ngược lại, bạn sẽ được lợi.