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。
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产品线的基矗
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：
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。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。找到产品的定位：一句话说清楚。做出产品架构图。绘制产品地图和阶段性里程碑计划。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：
0~1年内部用户降本增效提升效能
中期阶段：
1~2年外部用户会员制通用商业化产品
长期阶段：
2~3年企业用户、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，奠定权威地位的基矗
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、数据集训练模型验证行业模型
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、邮件触达私域触达同业异业合作
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：
品牌官网logosolgan虚拟人物形象等
完整的AI对话形式窗口及其交互功能：
多轮对话连贯问答情景理解提问引导预设提问
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：
