转型关键期：如何高效构建AI产品线的专业能力和权威地位？

转型关键期：如何高效构建AI产品线的专业能力和权威地位？

随着AI产品研发浪潮的涌起，许多企业都嗅到了转型机会。那么在企业转型关键期，产品专家要怎么快速搭建起AI产品线，并让相应团队及专业能力得到认可？这篇文章里，作者结合实战案例，从多个维度切入分享，一起来看看吧。

ChatGPT爆火之后，又一次引发了人工智能的热潮，国内进入“百模大战”的局面。在不到半年的时间内，各家大厂都推出了自己的大模型产品，并且涌现出了很多的成型的基于GPT模型的AI应用产品。同时，也勾起了很多有识之士的创业欲望，并且，很多有用户有数据的中小企业嗅到了新的转型和突破的机会，也纷纷踊跃加入AI产品研发的浪潮中。

那么，在企业转型的关键期，一个AI产品专家如何才能在短时间内高效地构建AI产品线的专业能力和团队的权威地位呢？

这里涉及几个关键目标需要解决和落实：

• 第一：风口就在眼前，窗口期不太长，留给产品专家的时间不多，必须快速、高效、可落地；
• 第二：需要建立一条基于AI能力的产品线，并搭建团队；
• 第三：建构起团队对内对外的专业能力，并令人信服；
• 第四：奠定产品线团队的权威地位；
• 第五：突破关键期，帮助企业实现转型。

这也是本篇文章主要分享的一些经验和方法。突出了在转型关键期企业需要快速建立AI产品线的专业和权威，并且强调了构建专业能力和权威地位的重要性。这是一个被践行过的方法，可供参考。

整个流程贯穿在半年的时间轴里，从0~1，从无到有，从前到后，可以分为：转型之机、搭建团队、制定AI战略规划、AI商业化规划、内部AI工具建设、外部AI产品开发、申报权威荣誉、大模型备案、加强知识产权保护、培训和知识分享等10个方面，其中几个环节是在以后的产品研发过程中，需要不断加强和执行的。

一、转型之机

所有的产品都值得用AI的方式重新做一遍。就像移动互联网改变人们的生活方式一样，生成式AI的能力突破，也将再一次颠覆人们的生活和工作的方式。会在科技和资本的驱动下，快速渗透到我们早已熟悉的各类互联网产品中，并且变革我们使用传统互联网产品的习惯和方式。

你所在企业跟上这波浪潮了吗？如果一个企业有产品、有数据、有用户，那么，这个企业的老板、负责人或者创新的团队leader们，一定不会放过这个机会。

是的，我也一样面临这样的机遇和挑战。

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对于这次企业的转型之机，我们需要明确以下几点，以帮助我们在接下来的时间里采取相应的措施。

转型背景：

• AI技术的突破、百模大战、AI应用遍地开花的大环境；
• 企业跟上时代，在新时代继续鲜活地存在的需要；
• 企业盈利的需要；
• 企业响应用户新需求的需要；
• 旧产品不被淘汰的需要；

转型目标：

搭载AI新能力，开辟新的商业模型，并完成企业从人力服务到技术服务的转型。

转型路径：

• 研发新的AI产品；
• 输出技术服务。

在明确了转型背景、转型目标和转型路径之后，被委以重任的产品专家们就该上战场了。

二、搭建团队

第一步：招聘和组建专业团队

招聘具有AI专业知识和经验的人才，包括AI高级产品经理、数据科学家、机器学习工程师、自然语言处理专家等。这些人才将为企业提供强大的技术支持，是企业快速建构AI产品线的基础。

UI、前后端、测试等人员可以复用已有团队，并对其进行定期定量的AI相关的培训。在实际的项目历练中完成个人职业技能的提升和转型。

第二步：建立AI产品线

设立专门的AI产研团队，专注于AI产品的研发和创新。这有助于企业更好地掌握最新的AI技术和趋势，并将创新应用于产品中。

第三步：寻找合作与联盟

作为一个转型期的或者新的AI创业公司（大模型研发公司除外），如果你是做AI应用产品的，在技术底座上，需要与业界领先的AI公司建立合作关系，共同开发和应用AI技术。大模型产品所需的算力、资源、数据量之庞大，一般的小厂是搞不定的。通过共享资源和技术，企业可以快速提升自己的专业水平，并借助合作伙伴的权威性提高自己的影响力。

三、制定AI战略规划

未来怎么做，目标很重要。

明确AI产品线的战略目标和规划，确定重点发展方向和市场需求，并分析目标用户的属性和诉求。在此基础上制定详细的计划，让企业老板、高层管理者和团队伙伴都能达成共识，才能更好地开展工作。

这个阶段的工作主要有：

1. 业务板块分析和思考：探索企业提供的服务本质是什么？哪些是可以进行AI赋能和改造的？怎么改造等一系列问题。
2. 业务逻辑分析：在这个业务模式下，服务提供者、用户的使用逻辑是什么？需要进一步抽象，找到最本质最纯粹的部分。
3. 找到产品的定位：一句话说清楚。
4. 做出产品架构图。
5. 绘制产品地图和阶段性里程碑计划。
6. 在进行全体宣讲和向上汇报的之前，有必要制作一个dome进行演示，以帮助伙伴们直观了解AI产品规划的全貌。

这个阶段就是要动用所有的学识、所有的经验，以及对新趋势的洞察，规划出符合企业特点，并具有一定前瞻性的规划。说服老板、说服团队、说服自己。

四、AI商业化规划

作为在AI战略规划的一部分，肯定少不了对AI产品商业化的规划和展望。

AIGC大平台进化三步曲：

短期阶段：

• 降本增效提升效能

中期阶段：

• 会员制通用商业化产品

长期阶段：

• 企业用户、KA定制客户
• 私有化部署的软件技术服务输出

在进行商业化规划的时候，需要考虑到企业本身的业务流程和目前的盈利方式，在此基础上，如何借助大模型，借助AI的能力，来构建新的商业模式和盈利点。

每个阶段的盈利模式都是不一样的，这个和企业所属的阶段、产品的成熟度、以及用户量又很大的关系。每个阶段之间有一个过渡和进阶的过程。

除了从时间线上进行商业规划之外，还要考虑面向不同的用户群体的盈利机会。例如To C的和To B不同的商业模式，不同的收费方式等。

五、内部：AI工具建设

本年初开始，GPT的使用主要集中在个人和企业内部，外部的产品落地和行业应用还没开始，国内的模型也处于开发和争相发布的阶段。

此时，可以先快速搭建一个内部使用的工具平台，在不商用的情况下，可以通过调用一些授权的开源的模型API，服务企业内部，并且针对不同的业务部门开展相应的使用培训。

主要的方向有：

快速搭建一个GPT工具入口，推广到整个公司，大家快速使用起来，提升效率。

• 接入API即可使用，效果好，成本低；
• 例如：接入到OA系统等；
• 需要给企业内部员工提供Prompt使用的培训；
• 未经授权不可商用。

开发针对内部业务的AI工具产品：

• 针对不同的业务部门开发不同的工具，需求个性化；
• 成本高，开发周期稍长，但是效果比较好；
• 例如：自动生成内容、生成预设格式的文档等。

搭建内部AIGC工具平台：

• 成本高，开发周期长；
• 非大厂不推荐这种方式，提升业务部门内部流程的效果，可能cover不住研发团队和服务器等软硬件的成本。

AI产品聚合平台，体验更好——

如下图所示，文字创意、图片视频等栏目细分的功能，基本就能满足各类业务部门对AI工具的使用需求；

平台化产品，可持续迭代，打造成好用易用的产品；

接入能授权可商用的大模型后，后期还能打造成面向用户侧的外部产品，逐步商业化。

从项目时间来看，在企业转型期，可以通过内部建设AI工具的项目实践，快速高效搭建起AI团队，并体现AI团队的专业能力，在企业内部打造影响力，奠定权威地位的基础。

但是，经过测算和多方沟通，利用大模型做内部工具成本收益是不划算的。企业转型期，更应该要做的是，在大模型的基础上，利用好大模型，做行业落地，结合企业的行业数据、用户数据、行业业务流数据等，打造垂类模型，用全新的方式服务深耕了多年的行业用户。

话虽如此，就AI产品经理而言，可以在找到行业应用前，可以通过给企业内部接入AI工具的方式，先快速让整个公司感受本次变革的浪潮，并且跟上时代的节奏，加入到这场革命中来。AI只会淘汰重复的、低效的、无意义的工作，如果你能掌握AI工具的用法，大浪淘沙中，你一定更有竞争力。

六、外部：AI产品开发

对外开发行业级AI应用产品，利用大模型带来新的增长曲线，才是企业转型成功的关键。所以，最终落脚点还是要聚焦在AI产品商业化的策略上。

对于一个有数据、有用户、有转型想法的企业来说，做AI大模型的行业落地，主要围绕“行业、业务、产品”三个点展开，持续打造行业影响力、业务影响力、产品影响力。

在AI产品应用开发上，需要坚定以下3个策略：

1）行业影响力：针对本企业覆盖的行业特点，利用行业沉淀的独家数据，微调大模型，以打造专属的“行业大模型”。

• 训练数据集的范围和质量确认
• 训练数据集的筛选规则
• 训练数据集预处理
• 圈定训练集、数据集
• 验证行业模型

2）业务影响力：集合现有的业务模块、业务流程、盈利模式、用户属性，可以考虑打造类似于“AI对话咨询+智能推荐”的产品策略，推出类“XXX-GPT”的产品。成为懂业务、懂AI、懂数据、懂用户的行业专家，在业务上形成强有力的影响力。

新产品如何触达用户？

• 广告、banner、营销位
• 短信、邮件触达
• 同业异业合作

新能力融入用户场景？

• 用户浏览产品，例如咨询网站
• 用户使用产品，例如阅读文章
• 用户个人账户体系

新能力如何嵌入用户行为路径？

• 作为助手，提升用户使用产品的效率
• 作为顾问，延伸用户使用产品的宽度
• 作为专家，加强用户使用产品的深度

3）产品影响力：以生成式模型为基础，建设一个对话式咨询AI产品+N个AI工具的产品生态，打造“1+N”的产品模式。在满足用户基本诉求的基础上，打造体验的差异化，打造产品的层次感，并逐步实现商业化。

从0~1搭建整个AI新产品：

• solgan
• 虚拟人物形象等

完整的AI对话形式窗口及其交互功能：

与业务结合的模块化设计：

• AI智能搜索
• AI伙伴助手
• 回答有出处，原文检索
• 智能推荐原文
• 一键直达详情

基于文章分析的应用功能：

大模型生成+企业知识库的内容供给方式；

应用市场的AI工具开发；

更多第三方工具的接入；

API能力开放；

七、申报权威荣誉

大模型的研发以及AI能力行业落地的应用实践，是本年度国家和政府都高度关注的领域。积极参与到政府及权威机构举办的各种项目中，通过项目申报、材料写作、案例研发的方式，积极投身到大模型和行业落地的科研中来。

在我工作的实践中，分别在7月和9月，我们的团队和产品为公司获得3项荣誉，受到了行业的认可：

• 荣誉一：入选「北京市通用人工智能产业创新伙伴计划」首批名单
• 荣誉二：入选「2023全球数字经济大会」大模型赋能行业应用案例
• 荣誉三：入选「“智赋百业”2023年人工智能融合发展与安全应用」典型案例

八、大模型备案

《互联网信息服务深度合成管理规定》第十九条明确规定，具有舆论属性或者社会动员能力的深度合成服务提供者，应当按照《互联网信息服务算法推荐管理规定》履行备案和变更、注销备案手续。深度合成服务技术支持者应当参照履行备案和变更、注销备案手续。请尚未履行备案手续的深度合成服务提供者和技术支持者尽快申请备案。

4. 备案途径

1）企业自主申报：https://beian.cac.gov.cn/#/home

2）采购第三方服务，预计5w左右的费用

第一阶段填写的基本信息：

• 法定代表人信息
• 算法安全责任人信息
• 算法备案承诺书
• 落实算法安全主体责任基本情况：附件1：《***算法安全自评估制度》，附件2：《***算法安全监测制度》，附件3：《***算法违法违规处置制度》，附件4：《***算法安全事件应急处置制度》，附件5：《***科技伦理审查制度》

• 主体信息还未审核通过！待初审通过后即可填报
• 备案信息填报
• 产品及功能信息填报

九、加强知识产权保护

因为是新产品的开发，基于用户的特性，该产品一定有很多的创新之处。此时，需要通过申请专利、软著、注册商标等方式，保护企业的AI技术和产品，避免侵权行为带来的损失。

AI新产品的业务特色、逻辑设计、产品架构、技术创新点、突破点等都可以写成专利，申请专利。

PM和RD伙伴完成专利交底书的写作后，可以找专业的专利代理人进行修改，并通过公司的专业团队进行后续的流程。

申请专利的方式既是对产品的保护，也是对团队伙伴专业能力的证明，还能帮助企业累积更多技术储备，甚至帮助企业获得“高新技术认证”、国家专项资金、政府帮扶等一系列的荣誉和支持，对企业转型有实质性的帮助。

软著指的是软件著作权，是指自然人、法人或者其他组织对计算机软件作品享有的财产权利和精神权利的总称。互联网新产品在完成开发上线的时候，尽快完成软著的写作和申请，对企业主要有如下的重要性：

1. 保护软件资产：软件著作权是软件作品法律保护的重要依据，它明确了软件作品的权利范围和权利人，有效防止了软件的抄袭和盗版行为，保护了软件作者的合法权益。
2. 提高市场竞争力：拥有软件著作权可以提升企业的市场竞争力，因为这代表着企业拥有独立的软件知识产权，可以在市场竞争中占据优势地位。
3. 融资和投资：在融资和投资过程中，拥有软件著作权可以增加投资者的信心，因为它证明了公司对技术的掌控和对市场的适应能力。
4. 避免侵权风险：在软件开发和使用过程中，拥有软件著作权可以避免侵权风险，减少法律纠纷。
5. 提高品牌价值：拥有软件著作权可以提高企业的品牌价值和知名度，因为这证明了企业的技术实力和市场地位。
6. 申请高新技术企业：对于申请高新技术企业、双软企业认定、系统集成资质的企业来说，拥有软件著作权是必备条件之一。
7. 税收优惠：在某些行业中，拥有软件著作权可以享受税收优惠政策，降低企业的税负。

3. 注册商标

商标成功获得注册之后，注册人具有使用注册商标的专有权和排斥他人在同一种商品或者类似商品上使用与其注册商标相同或者近似的商标的禁止权。

AI产品注册商标的原因有以下几点：

1. 保护品牌形象：AI产品注册商标可以保护其品牌形象和知名度。
2. 保护知识产权：AI产品注册商标可以保护其自主研发的技术和模型，防止其他企业侵犯其知识产权。
3. 提高市场竞争力：AI产品通常具有高度的技术性和创新性，注册商标可以提升其在市场上的竞争力，吸引更多的合作伙伴和客户。
4. 建立品牌忠诚度：建立消费者对AI产品的认知度、信任度和忠诚度。

因此，AI产品注册商标对于保护企业权益、提高市场竞争力、建立品牌忠诚度、避免法律纠纷等方面都具有重要的意义。

十、培训和知识分享

定期组织内部培训和知识分享活动，让团队成员了解最新的AI技术和应用。这有助于提升团队的专业水平，并促进团队之间的知识交流和合作。包括以下主题方面的培训：

• GPT使用培训
• Prompt使用培训
• 大模型趋势培训
• AI产品规划培训
• 新技术共学

本文主要从多个方面，阐述了作为产品专家，在一个企业转型的关键期，怎么快速搭建起一个AI产品线？并且，如果想要这个团队和自己的专业能力得到认可并体现权威感，应该怎么做？

本文所述的一些内容，仅作为个人实践的结果，可供同行参考交流。