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结论:向感恩的死者学习
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生成AI的3种方法放大了企业家:当心平均值!

Apr 15, 2025 am 11:33 AM

生成AI的3种方法放大了企业家:当心平均值!

企业家,并使用AI和Generative AI来改善其业务。同时,重要的是要记住生成的AI,就像所有技术一样,都是一个放大器 - 使得伟大和平庸,更糟。加利福尼亚大学伯克利分校和哈佛商学院的学者对肯尼亚的640名企业家进行了一项严格的2024年研究表明,使用AI助理将更好的企业家提高了19%,而成功的企业家则将其绩效降低了9%!请参阅下图。

生成AI的3种方法放大了企业家:当心平均值!

研究人员提供的技术帮助这些企业家通过一系列从财务管理到农业建议,并改变了他们的经济回报。同样,正如我在《福布斯》第3栏中写的那样,考虑了您组织的AI代理,即生成AI可以帮助降低创新成本。我引用了Flybridge Ventures的创始合作伙伴Chip Hazard,这是一家早期的VC,他说企业家要求建立公司的资本要少得多,他们正在使用资本效率AI填补所需的能力。

更广泛地说,OpenAI的创始人之一Andrej Karpathi,在特斯拉的AI直接直接指出了大型语言模型(LLM)在技术扩散上“翻转脚本”。他说,庞大而重要的技术通常会从建立的组织和政府转变为较小的企业。他说,他说恰恰相反。这是创业公司受益的,而较大的公司(大概是技术公司除外)落后于收养。那么,这些新兴产品如何使用AI?他们将软件与服务相结合,即Slack,Google Office等,以及作为软件启用专业知识的软件。这是人们使用AI为创业动力提供动力的三种方式。

AI市场研究和竞争分析

现在,任何主要提供商(例如OpenAI,Google,Deep Seek或其他)提供的深入研究能力很容易收集并分析任何行业,市场或角色的基础知识。在我的公司GAI见解中,我们一直在打电话给客户,并要求他们给我们一个他们想要答案的问题。一个来自俄亥俄州东北部,对特定地区商业房地产的一些许可过程以及该地区的商业物业趋势感到好奇。深度研究机器人进行了深入分析。然后,我们要求该人对报告进行评分。他给了一个A-。当被问及如果您没有进行此分析,您会做什么以获取相同的信息时 - 他说,他将在2-3天内将一支由2-3个分析师组成的团队。我们已经与许多客户一起重复了这一点,没有人对报告的评分低于B。

这种类型的分析对于企业家和投资者来说至关重要,如果使用高质量的人才,或者如果使用较低质量的分析师,则可能需要很长时间才能指定和完成。 LLM提供了出色的初稿 - 比团队的许多初稿更深或更深。

AI降低间接成本

今天没有大型语言模型帮助今天分析法律合同的任何人都在浪费钱。当然,没有人拥有一盎司常识的人只能将模型的输出用于最终法律文件。但是,如果您确实使用这些工具,他们会使您与律师的互动更加有效 - 1000美元的对话变成了200美元,因为您知道该文档的内容,以及该询问律师的内容。在其他服务中,Truwind.ai具有AI辅助会计,可提供更准确,经过审核的快速转折。如果您需要与人类会计师交谈,则可以通过其平台安排。

AI可以帮助您传达信息

寻找产品的消费者中有73%喜欢简短的视频。简短的表单视频是媒体消费中最快,最快的形式之一。 Google对Vertex AI环境的最新公告具有用于语音,视频,音乐和文本的工具 - 一起。亚马逊宣布了一个惊人的新语音工具,称为Nova Sonic,对于任何对话而言,它都是栩栩如生的。有一些工具可以确保在不同的场景和图像中保持一致的品牌表示。以400美元的价格,可以创建一个可能花费40万美元的视频。当今,这种新的视觉语言正在内部和外部使用。

结论:向感恩的死者学习

简而言之,较大的放大器不会使您成为更好的吉他手。伟大的艺术家将吸引更多的观众(就像《感恩之死》那样,当音频工程师和化学家奥斯利·斯坦利(Owsley Stanley)创造了著名的“声音之墙”时所做的那样),但不良的吉他手会简单地惹恼邻居。 Generative AI和AI是企业家才能的放大器,对于世界上的小公司来说,这是与大公司竞争的伟大脚步。就像特种部队与正规军竞争一样。正常的陆军通过巨大的人才金字塔和压倒性的弥撒来表现。特种部队依靠具有出色技术的训练有素的训练有素的人,在任何任务或问题上都以最好的座右铭,在不同的任务上进行了交叉培训。同样,当今的智能创业公司是人类和数字工人的混合动力,可以更快,更好,更便宜,更有效地利用资本和时间来完成这项工作。

Berkley/HBS Research Otis,Nicholas和Clarke,Rowan和Delecourt,Solène和Holtz,David and Koning,Rembrand的来源,生成AI对企业绩效的不均匀影响(2024年2月27日)。可在SSRN上获得: https://ssrn.com/abstract=4671369

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