[加州] OpenAI联手PE砸下$40亿 聊聊硅谷最火新职位FDE
04
AI如何改变咨询和企业本身？
Yiwen：听起来你们做的事情和咨询公司做的事也很像，这也是我之前想提的另一个话题。传统咨询公司以前是帮客户去搞定他们自己不熟悉的领域，但现在你们这样的科技公司和AI公司好像在替代这个角色，用AI去改造流程。你觉得咨询行业会不会因此过时？还是说咨询本身会变成AI转型咨询？
Oliver：我觉得未来三到五年，咨询会迎来一波增长，因为所有企业在谈AI的时候都需要重新思考商业模式。最简单的一个例子就是律师事务所，以前按小时收费，现在越来越难了；如果要转成按结果收费，整套激励结构都变了。这种转型你是要找人来聊的，你想知道别人是怎么做的，有没有经验可以借鉴，需要有人带你走这段路。所以我认为咨询在未来三到五年会有一个明显的需求增长。
但真正释放价值的，是那些最终留下了一套转型后的业务的人。所以我觉得，AI实验室和像我们这样的公司——这种做完就走但留下一套改造好的业务的模式——才是真正创造价值的方式，而不是只聊怎么转型。但话说回来，现在市场上不确定性很高，大家都处于观望状态，所以对咨询的需求是真实存在的，大家不知道该怎么做、从哪里入手。这也是我工作的很大一部分，就是坐下来跟客户聊，先搞清楚哪些事情值得先做，这个必须是具体问题具体分析。
Yiwen：你有没有遇到过公司以为它自己可以用AI搞定某个工作流，但实际上却根本行不通的情况？比如说大家有的时候是不是对AI太乐观了，或者说对AI的运作方式有误解？
Oliver：最常见的问题就是什么都想AI化，但现实是这条路走不通。你必须把几件事做好。最关键的一点是好的数据平台，它的价值是复利式增长的。AI再聪明，没有足够的信息和知识什么都做不了。我们有一个叫Neuron的数据模块，专门帮你整合数据，把数据映射清楚，确保数据可以被使用。这是大多数公司的第一道坎，而且代价不小，因为他们之前根本没有做过这种事。
第二个常见的错误是：一个十步的工作流，不是每一步都应该用AI。你可以用AI来优化整体流程，厘清逻辑，划定哪些步骤是确定性的，但不是所有步骤都该交给AI。比如账目对账这种财务流程，你不会想让AI来做的，你想要的是确定性的结果。所以可以用AI帮你梳理工作流逻辑，但具体执行的很多步骤应该是硬编码的、确定性的数学计算。我觉得最大的两个坑，一是数据，二就是把本该确定性的东西也让AI来做。
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Yiwen：听起来你们做的事情和咨询公司做的事也很像，这也是我之前想提的另一个话题。传统咨询公司以前是帮客户去搞定他们自己不熟悉的领域，但现在你们这样的科技公司和AI公司好像在替代这个角色，用AI去改造流程。你觉得咨询行业会不会因此过时？还是说咨询本身会变成AI转型咨询？
Oliver：我觉得未来三到五年，咨询会迎来一波增长，因为所有企业在谈AI的时候都需要重新思考商业模式。最简单的一个例子就是律师事务所，以前按小时收费，现在越来越难了；如果要转成按结果收费，整套激励结构都变了。这种转型你是要找人来聊的，你想知道别人是怎么做的，有没有经验可以借鉴，需要有人带你走这段路。所以我认为咨询在未来三到五年会有一个明显的需求增长。
但真正释放价值的，是那些最终留下了一套转型后的业务的人。所以我觉得，AI实验室和像我们这样的公司——这种做完就走但留下一套改造好的业务的模式——才是真正创造价值的方式，而不是只聊怎么转型。但话说回来，现在市场上不确定性很高，大家都处于观望状态，所以对咨询的需求是真实存在的，大家不知道该怎么做、从哪里入手。这也是我工作的很大一部分，就是坐下来跟客户聊，先搞清楚哪些事情值得先做，这个必须是具体问题具体分析。
Yiwen：你有没有遇到过公司以为它自己可以用AI搞定某个工作流，但实际上却根本行不通的情况？比如说大家有的时候是不是对AI太乐观了，或者说对AI的运作方式有误解？
Oliver：最常见的问题就是什么都想AI化，但现实是这条路走不通。你必须把几件事做好。最关键的一点是好的数据平台，它的价值是复利式增长的。AI再聪明，没有足够的信息和知识什么都做不了。我们有一个叫Neuron的数据模块，专门帮你整合数据，把数据映射清楚，确保数据可以被使用。这是大多数公司的第一道坎，而且代价不小，因为他们之前根本没有做过这种事。
第二个常见的错误是：一个十步的工作流，不是每一步都应该用AI。你可以用AI来优化整体流程，厘清逻辑，划定哪些步骤是确定性的，但不是所有步骤都该交给AI。比如账目对账这种财务流程，你不会想让AI来做的，你想要的是确定性的结果。所以可以用AI帮你梳理工作流逻辑，但具体执行的很多步骤应该是硬编码的、确定性的数学计算。我觉得最大的两个坑，一是数据，二就是把本该确定性的东西也让AI来做。
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