We're sunsetting PodQuest on 2025-07-28. Thank you for your support!
Export Podcast Subscriptions
cover of episode EP 507: Why AI Thinking Beats Traditional Business Strategy

EP 507: Why AI Thinking Beats Traditional Business Strategy

2025/4/18
logo of podcast Everyday AI Podcast – An AI and ChatGPT Podcast

Everyday AI Podcast – An AI and ChatGPT Podcast

AI Deep Dive AI Chapters Transcript
People
A
Aashvarya Srinivasan
J
Jordan Wilson
一位经验丰富的数字策略专家和《Everyday AI》播客的主持人,专注于帮助普通人通过 AI 提升职业生涯。
Topics
Jordan Wilson: 我认为,如果你的公司还在沿用10或15年前的商业策略,只是在最后添加一些AI,那么结果可能不会太好。企业在技术采用方面,不能像以前那样慢慢来,AI的应用需要更快的速度。不能简单地将AI添加到传统的商业策略中,需要将AI思维融入到商业的核心。 我与很多外部人士交谈过,我发现,对于许多公司来说,对AI的态度发生了转变,从最初的‘AI与我们无关’到如今成为其核心商业策略中最重要的因素之一。 在与Aashvarya的谈话中,我了解到,企业应该先分析员工的工作现状,再考虑如何利用AI提高效率。有时候,我们需要倒着思考,因为如果员工的工作方式发生了根本性的变化,我们就不能继续走老路。AI是一个不断发展的工具箱,企业需要在回顾过去和展望未来之间找到平衡点,选择那些能带来快速投资回报的工具。投资回报率的衡量标准因企业而异,有的可能是节省时间,有的可能是改进决策过程,有的可能是更好地服务客户。 总而言之,企业需要明确自身的价值主张,这将指导他们选择合适的AI工具。 我们还讨论了如何让那些没有十年机器学习经验的人也能拥有AI思维或AI心态。Aashvarya建议,不要让惯性思维阻碍你,尝试使用AI工具,从个人角度出发,而不是仅仅作为企业主。 Aashvarya Srinivasan: 我认为,过去三年AI最大的变化是易用性和易访问性大幅提升。过去三年AI技术发展迅速,其成熟度和易访问性都显著提高。以前AI技术主要应用于大型科技公司和研究实验室,现在已经变得更容易获取和使用,更容易被个人和小型企业使用。AI技术栈变得更加易于使用,降低了使用门槛。开源模型和易用性工具的出现,使得AI技术更容易被大众所使用。框架和提供商的出现,简化了AI工具的使用。各种AI工具的出现,提高了人们的生产力,最终提升业务价值。 AI工具的实际应用需要考虑企业的实际情况和最终目标。企业使用AI工具的最终目的是为了提升自身的业绩。企业应该先评估员工的工作内容,再选择合适的AI工具。AI只是一个工具,不能解决所有问题;企业应该先找出问题,再选择合适的AI工具来解决。企业在选择AI工具时,应该考虑投资回报率,并根据自身情况定义投资回报率的指标。企业应该明确自身价值主张,这将指导他们选择合适的AI工具。选择AI工具取决于企业想要解决的问题。AI工具可以帮助企业快速开发原型产品,帮助企业快速进入市场。企业应该评估自身瓶颈,并选择合适的AI工具来解决问题。企业应该利用AI工具来提高效率,拓展业务。 克服惯性思维,尝试使用AI工具,利用AI工具辅助决策,提高效率。AI工具可以帮助人们更高效地完成任务,帮助人们验证信息的真实性,帮助人们更有效地获取信息。AI工具可以帮助人们摆脱惯性思维。尝试使用AI工具,可以帮助人们摆脱惯性思维,提高效率。AI工具可以极大地提高工作效率,提高效率,而不是取代工作。企业应该利用AI工具来提高员工技能,发展业务。 我给企业领导者的最重要的建议是:亲身体验AI工具,才能更好地理解其价值。亲身体验AI工具,可以帮助企业领导者更好地了解其优缺点,并区分炒作和实际应用。实践出真知,亲身体验AI工具才能更好地了解其价值。

Deep Dive

Chapters
The episode starts by highlighting how outdated business strategies, unchanged for 10-15 years, struggle to integrate AI effectively. It emphasizes the need for an 'AI mindset' rather than simply adding AI to existing processes. The host introduces the Everyday AI podcast and newsletter, which provide insights and updates on AI.
  • Outdated business strategies hinder AI integration.
  • The need for an 'AI mindset' is crucial.
  • Everyday AI podcast and newsletter offer resources for AI learning.

Shownotes Transcript

这是 Everyday AI Show,一个每天播客,我们简化 AI 并将其力量带到您的指尖。每天收听以获取提升您的职业、业务和日常生活的实用建议。如果您的公司仍在使用 10 或 15 年前使用的相同业务战略,然后您只是试图在最后插入一些 AI,

可能对您来说效果不佳。我认为在过去 20、30 年里,企业公司在技术采用方面,在实施网络等方面有时会慢慢吞吞。

云、PC、手机。你不能用 AI 来做这件事。你不能采用你老式的传统商业战略,然后在上面撒上一点 AI。它不再是这样运作的了。我认为你不仅需要

AI 思维,而且必须真正将 AI 思维融入到你的业务核心。好了。我很高兴今天能谈论这个话题,以及在 Everyday AI 上的更多内容。大家好!我的名字是 Jordan Wilson,我是主持人。感谢您收听 Everyday AI。这是您的每日直播播客和免费每日新闻通讯,帮助我们所有人不仅跟上 AI 世界正在发生的事情,而且还能让我们所有人真正地

领先,发展我们的公司和职业。所以它从你在这个播客和直播中学习的内容开始,但这实际上只是第一部分。对于第二部分,您必须访问我们的网站 youreverydayai.com。在那里,我们将在每日新闻通讯中回顾今天对话中的一些最佳见解。我们的嘉宾很棒。我迫不及待地想让她上场。但同样在这个免费的每日新闻通讯中,我们将让您了解

AI 世界中发生的其他所有你需要了解的事情。好了。关于我的就说这么多,闲聊就到这里。请帮我欢迎我的嘉宾。就是这样。Aashvarya Srinivasan。Aash,非常感谢您加入 Everyday AI Show。谢谢 Jordan 邀请我。我很高兴成为您播客的嘉宾。

作为每天收听您播客的人,我真的很喜欢它。我希望我能像您的其他嘉宾一样,尽可能多地增加价值。

哦,绝对的。绝对的。那么让我们谈谈您的背景,因为这令人印象深刻。就像,你知道,查看你的,你知道,你的领英资料就像查看一样,你知道,那里每一个大型科技公司。所以现在,你知道,Fireworks AI 的 AI 开发者关系主管。所以告诉我们一些关于你在那里做什么以及你在 AI 方面的背景。

是的,当然。我不会说我走了一条非常规的道路来做我现在正在做的事情。最初是一名软件工程师,辅修机器学习,最终攻读数据科学硕士学位。所以在机器学习 AI 领域,我已经待了相当长一段时间了,远在生成式 AI 大型语言模型热潮开始之前,

这是另一件事,我喜欢做传统的机器学习,我仍然喜欢继续做这件事,看到不仅是构建大型语言模型系统和通用 VR 系统的人,而且还有与之交互的用户群体正在蓬勃发展,这真是太有趣了。

现在我的母亲比以前更感兴趣了解我正在做什么,这也很有趣。感谢 ChatGPT,与大约十年前相比。所以是的,很好,很多人都在了解什么是 AI,用例是什么。所以这绝对是一个非常令人着迷的时代。

- 你知道,甚至包括我如何开始节目,以及,你知道,作为一名在机器学习领域工作了一段时间的人,你认为它个人是如何改变的?例如,就业务优先级而言,对吧?我知道对于那些一直以数据为先的公司,那些,你知道,使用人工智能和机器学习几十年了,也许变化不大,

但对于其他每家公司来说,对吧,至少对我来说,至少是与很多人交谈的人来说,它从“啊,什么是 AI,不适合我们”,突然变成了他们业务战略核心的最重要的事情之一。所以谈谈它作为一名自 ChatGPT 之前就从事这项工作的人在行业中是如何变化的。

我会说,三年前到今天发生的最大变化简单来说就是易用性和易用性。

三年前,我做了一个关于文本摘要的演讲,关于公司如何进行新闻文本摘要、博客或大型书籍的摘要。在那时,它是 BERT 模型和 GPT-2 模型。它仍然非常幼稚,因为它是最简单形式的提取式摘要和抽象式摘要。而在过去三年里,感觉就像我们已经跨越了一个十年。

仅仅在短短三年内。这不仅仅是技术的成熟度,还有它对许多人的易访问性发生了变化。所以早些时候,原因是,比如说,传统的机器学习模型,甚至是大型语言模型的早期阶段,或者像 BERT 模型和早期的 GPT 模型

它们在某些研究实验室或某些大型科技公司中仅用于非常具体的用例。但是现在,我会说过去三年中最大的变化是这项技术对人们的易访问性以及他们能够在其之上轻松构建的能力。

任何小型企业主,我甚至与一些小型企业主交谈过,以及他们如何开始使用 AI,这仅仅是因为它对他们来说是多么容易获得,对吧?所以如果你考虑一下这个用户、构建者和提供者的堆栈,

早期的堆栈曾经非常非常技术化,也就是说,如果你想使用 GPT-2 模型,想象一下你必须经历的复杂程度才能真正将其投入生产。这本身以及像你作为小型企业主或大学毕业生可能拥有的技能差距,你有一个好主意,但不知道如何在实践中真正使用这些模型来构建你的产品,已经发生了变化。现在

由于所有开源模型,因此很容易获得它。其次,它的使用,可用性有所提高。因此,随着越来越多的框架、提供商和将它封装在术语包装器中的人。所以

它对最终用户来说更容易获得,这就是为什么我们看到越来越多的人使用它,这就是为什么我们看到像 auto ai 这样的工具,我正在使用它进行翻译,或者像 fireflies 这样的工具,它正在进行你的会议录音和摘要,或者像 node gpt 或我们每天都在使用的所有这些工具包,对吧?它不仅仅是来自技术背景的用户

而是每个人都试图使用这些技术来提高他们的生产力。归根结底,它提高了他们的利润,即提高的生产力意味着更快的结果,更好的商业价值。

所以,我的意思是,Ash,你谈论的一件事就是这种可访问性,对吧?不仅对消费者,而且对企业也是如此,对吧?以及现在有多容易,对吧,在这一惊人的技术之上进行构建,对吧?与,你知道,谷歌、OpenAI、微软和云以及其他所有人一起,即使是非技术人员也很容易进行

一些开发工作,对吧?但是当,比如,这实际上会影响企业正在做什么,对吧?我认为这是某些事情,你知道,很多企业主仍然,你知道,在努力。他们说,好吧,如果我们没有具体的用例,这是否意味着我们应该在其之上进行构建,但是

因为它很容易,也许我们可以,你知道,创造新的收入来源,对吧?但是,你知道,企业主、企业家、大公司的人们,他们应该如何思考他们的商业战略,也许在你的提到的这种可访问性和可用性方面有所不同?

你还在为了弄清楚如何利用 AI 发展你的业务而苦苦挣扎吗?也许你的公司已经使用大型语言模型一年或更长时间了,但无法真正获得牵引力来找到生成式 AI 的投资回报率。嗨,我是 Jordan Wilson,这个播客的主持人。

像 Adobe、微软和英伟达这样的公司已经与我们合作,因为他们信任我们在教育大众了解生成式 AI 以领先方面的专业知识。一些国家最具创新性的公司聘请我们来帮助他们制定 AI 战略,并培训他们数百名员工如何使用生成式 AI。因此,无论您是在寻找针对数千人的 ChatGPT 培训,

或者只需要帮助构建您的前端 AI 战略,您也可以与我们合作,就像世界上一些最大的公司一样。访问 youreverydayai.com/partner 与我们的团队联系,或者您可以点击我们网站的合作伙伴部分。我们将帮助您停止在这些 AI 圈子里打转,并帮助您的团队领先,并为生成式 AI 建立一条通往投资回报率的直线路径。这是一个很好的问题,这让我想到我早些时候和你聊到的观点,对吧?

有一种看法,也有一种现实,对吧?这种看法是,有了这些 AI、生成式 AI、LLM,这些术语可以互换使用。有了这些工具,您可以解锁某些可能性。您可以做一些非常酷的事情。

它们带有一堆功能,对吧?具有看起来非常有趣、非常迷人的功能,如果您几年前谈论它,似乎几乎是不可能的。所以这就是对,你知道,它能产生多大影响的看法。但是当谈到现实时,也就是企业如何使用它时,我会说心态是一样的,因为

企业会考虑他们的利润,对吧?归根结底,小型企业、大型企业、大学、组织,任何计划使用 AI 工具包的人,都是为了达到他们的利润。

现在,你如何达到这个利润可以通过不同的渠道来实现,对吧?所以我建议人们考虑它的方法很简单,就像分解你的日常任务一样,对吧?如果你的公司有 200 名员工,这 200 名员工都在做什么?哪些部分非常关键,是真正的

非常冒险的,需要批判性思维,需要人类的决策,哪些部分不需要,哪些是平凡的,哪些是可以重复的,哪些可以对那些可以的地方采取规避风险的心态,而不是那些。这些是一些任何公司都需要进行的内部评估

这本身就会引导他们去使用哪些 AI 工具。我认为很多时候发生的事情是人们试图从相反的方向来处理它,就像,“嘿,我读到了这个 AI 工具。我如何在公司中使用它?”应该是相反的。需要解决什么问题?然后你开始考虑什么工具适合你。因为归根结底,我认为人们需要理解的是,AI 是一种工具包。

它就像锤子、钻头或锯子一样。每个工具都有其用途。它不能解决每一个问题。AI 也是如此。它不能解决每一个问题。它有自己的挑战。它不应在某些用例中使用。所以如果你从这个角度出发,嘿,我想使用这个工具,我该如何使用它?这将花费你更多的时间来弄清楚,而不是……

采取正确的方法,就像,这里有一些问题,什么工具适合我解决它?我认为你刚才说的正是强调这一点的完美方法。这是我经常说的话。所以我很高兴,你知道,像你这样有背景的人也这么说,你知道,因为我认为有时人们总是看得太远,说,我们现在能做什么以前不能做?但是 Ash,你刚才在这个例子中所说的就是说,就像说,我们的 200 名员工在做什么?

现在花时间做的事情,对吧?因为有时我认为你必须倒着来,因为如果这 200 名员工的工作方式发生了根本性的变化,你不能走同样的路,对吧?- 正确的。- 然后你刚才谈到的另一件事是工具包。那么决策者如何在这两件事之间找到平衡呢?就像,如果他们回顾过去说,“哦,我们的 200 名员工,现在他们花时间的方式

这可能是一种非常糟糕的方式,对吧?因为它非常低效。但是当你看到这个,你知道,AI 是一个工具包。它也是一个不断发展的工具包。那么你如何在两者之间找到一个合适的平衡点呢?首先,你知道,哪些事情会让你更快地获得投资回报?现在,投资回报率对不同的企业来说可能意味着不同的事情。对于一些企业来说,它将是,它将如何释放我的时间?

它将如何改善我的决策过程?它将如何更好地为我的最终客户服务?所以你用来定义这个投资回报率的指标对于不同的企业来说可能是不同的。

但正如我所说,总是从你所追求的价值主张开始。你到底想解决什么问题?这将引导你找到合适的工具包。因为很多人会来找我问,我应该使用 Lama 模型还是 Quinn 模型,或者这个或那个,或者小型或中型模型,或者像 4000 亿参数模型?好吧,这取决于你想解决什么问题。

所以这一切都回到了你想解决什么问题的问题。现在最好的部分是,读写能力或获取信息的方式变得如此容易,以至于你可以自己进行很多实验。需要一个由 5 到 10 人组成的团队的事情,例如,举个例子,对吧?像我想推出一个类似于 Airbnb 的公司一样简单的事情,对吧?

从历史上看,如果你在说,你需要一个前端开发人员、后端开发人员、产品设计师、创意人员、数据库管理员等团队,我甚至需要这些人才才能开始我的公司。但是现在我认为,有了我们可以使用的 AI 工具,我们可以很快达到 MVP 部分。所以你可以开发一个原型的样子,并且

达到这一点变得非常快,所以你可以进入市场,你可以构建一些东西并测试一些东西,这变得非常容易,所以你可以学习一个特定的工具,有很多在线资源可以让你访问,学习一个特定的工具包并开始使用,所以我建议任何公司,如果你是一个 200 人的公司,首先评估你的努力到底在哪里?

瓶颈是什么?你的底线是什么?收入是一回事,但你的底线还有哪些其他指标?你如何才能更好地改进它?你能节省人们一些时间吗?你能让他们从事新产品的工作吗?你能使你的业务多样化吗?或者你能扩展你的业务吗?你能将你的业务扩展到什么程度?所有这些事情都会指导你

什么样的工具可以帮助你实现这些目标?所以,你知道,当我听到你说话时,我可以看出你有一种,你知道,AI 思维和 AI 思维,对吧?但那是因为你有机器学习的背景,但是,你知道,不是每个人都有。所以,你知道,他们如何才能,

解决两者,你知道,你说,嘿,回顾过去,找到瓶颈,你知道,快速投资回报率,对吧?他们如何回顾过去做出这些决定,或者展望新的机会并做出这些决定,如果他们没有,你知道,已经有了那种 AI 思维,如果他们没有那种 AI 思维?因为我正试图跟上。

即使像我这样每天都做这件事的人,也无法跟上 AI 的炒作周期。那么,那些也许没有十年机器学习经验的人,他们如何才能拥有这种 AI 思维或 AI 思维呢?我将给你一个非技术性的答案。我喜欢它。这让我想到我与朋友的一次谈话,因为我当时正在与一位朋友交谈,他想要

制定一个饮食计划,你知道,一个更健康的饮食计划,用于他每天的饮食,以及改善他的生活方式,我认为我在这段对话中要谈到的部分是,你如何打破以你一直以来的标准方式思考的惯性,对吧?我无法真正追溯到它开始于我的时间,但现在对于每一件事,我都回到一个 AI 工具来帮助我更好地做出决定

我如何制作更好的视频?我如何改进我的写作?我如何改进我的电子邮件风格?我如何改进我的产品设计文档?对于我尝试做的每一件事,我都试图有意识地做出决定,不要让惯性以我过去工作的方式来引导我。

所以举个简单的例子,对吧?比如,如果有人告诉你,嘿,我想减肥,或者我的目标是增重,而且我有 XYZ 饮食限制。那么我该如何去做呢?我必须联系营养师。我必须这样做。我必须那样做。这是一个漫长的过程。而人们……

人们思考的方式就是这样,这是我们历史上一直以来的做事方式。但是现在有了 AI 工具,一个简单的改变就是我可以与 ChatGPT 聊天,并告诉它,嘿,这是我的目标。这是我目前的体重。这是我目前的锻炼制度。我可以吃什么。我不能吃什么。我有多忙。所以帮我制定一个每日饮食图表。我找到一位营养师并完成整个过程所需的时间

现在完全由我发送给 ChatGPT 的这个特定提示解决了,对吧?我再举一个例子,我妈妈的生活因为 ChatGPT 而改变的方式。同样,这并不是一个赞助视频,或者说,你知道,我并不是真的在认可任何特定的工具,但是

我妈妈使用很多社交媒体的不同形式。她正在观看 YouTube 视频。她正在阅读新闻。她正在使用 Facebook。我的意思是,她可能是使用 Facebook 的为数不多的几个人之一。但她使用所有这些平台,对吧?她听到很多信息。她听到不同的新闻叙述故事的某一方面。她过去会因为阅读某些内容而被激怒。她会说,“哦,我的上帝,我读到这个了。而且,你知道,这真的很令人不安。”或者她会担心某些事情。

而现在有了像 ChatGPD 或 Perplexity 这样的工具,你只需要在平台上澄清某些事情即可。所以现在我妈妈每次阅读某些内容时,她都知道这种新闻可能是假的,或者这种新闻可能只从一方面进行叙述,或者它并不是故事的完整一面。她会使用这些 AI 工具来自己寻找答案。所以

现在她已经行动了,她有自己的 AI 思维,因为现在她熟悉所有这些工具,并且知道她如何在日常生活中使用它们。这再次回到了人类工作方式的基础。我们需要

摆脱我们的惯性,摆脱我们历史上一直以来的自动驾驶方式,然后尝试一些东西。这可能是一个学习曲线,也许需要几个小时,几天,但这个学习曲线将真正让你做好准备。

我喜欢这个。不要让惯性以标准的方式引导你。我认为这是一种思考传统商业战略的好方法。它是重复。它是自动化。有时你的大脑处于自动驾驶状态,而不是 AI 的思维方式。我很好奇。你已经给出了一些例子。

你知道,简单的例子,通过你自己的生活,通过你妈妈的生活,你知道,但即使它如何改变了你工作的方式,对吧?就像,你知道,甚至你的,你知道,商业战略思维,你知道,拥有,你知道,生成式 AI,甚至与,你知道,传统的 AI 或 ML 相比。

我前段时间发过一篇帖子,说我小时候想成为一名艺术家。我并不是说,我的意思是,我甚至在我四五岁的时候都不知道工程学。我过去很喜欢艺术。显然,我已经很久没有接触艺术了。我有一个疯狂的想法,想用漫画来教人们关于 AI 的主题。

所以我的第一个漫画版本可能花了八九个小时来构建,从构思到找到合适的工具来做,到把故事情节放在一起,把图像放在一起,然后在 Canva 上制作出来,然后复制它。我第二次做的时候,花了大约五到六个小时,比第一次少一点。但是现在我要发布另一个漫画。

关于量子计算的漫画。所以它是用 AI 漫画来教人们关于量子计算的知识。我花了不到 30 分钟就构建好了。哇。这就是我所说的生产力水平。我不想谈论这个问题,因为我从很多人那里听到过这个问题,嘿,我们为什么要使用这么多的 AI 工具?这是否对人们的就业构成巨大威胁?我会说,

从历史上看,在工业革命期间,我们有过这种关于威胁的想法。但是一个简单的例子就是我解释的,对吧?

早些时候,我一天做 10 件事情。但是现在有了 AI 工具,我做这 10 件事情所需的时间大大减少了。这是否意味着我剩下的时间都失业了?不,我想出了更多的事情要做。这就是我思考的方式,不仅是人类,还有企业。

如果你有一家 200% 的企业,与其考虑,嘿,我要使用 AI 来减少人们的工作量并解雇 50% 的员工,不如考虑如何使用其余 50% 的员工,提升他们的技能并发展你的业务。

我认为这是一个很好的说法,对吧?我喜欢漫画从八九个小时到六个小时,现在只需要几分钟的例子。是的,AI 正在改变可能发生的事情的速度如此之快。我认为这确实会影响每个人的商业战略。所以 Ash,我们今天谈了很多

在短时间内进行了很多非常有帮助的见解。但在我们结束之前,你会说你对商业领袖最重要的建议是什么,才能真正适应 AI 思维或 AI 思维,并将其应用于他们的商业战略?我会说,尝试 AI 工具,首先要以个人的身份,而不是以企业主身份来思考。

开始使用任何你遇到的东西。就像你在 LinkedIn、报纸、X、Threads、Instagram 上读到的任何东西一样,无论在哪里。如果你遇到一个工具,并且它与你正在做的任何事情都遥远地相关,那就试试看。你了解任何工具的优缺点、功能和能力的唯一方法就是尝试一下。一旦你尝试一下,所有的压倒性感觉就会消失。

所以这是开始的最佳方式。你尝试得越多,就越容易上瘾,你越了解价值,你就越能了解如何过滤好坏。

如何过滤炒作和现实。这也有很大帮助。所以,试试这些工具吧。我喜欢。很好的建议,我认为,对于许多正在努力理解和跟上所有正在发生的发展的人来说。Ash,我认为这是一次很棒的谈话。所以非常感谢你抽出时间加入我们的 Everyday AI Show。我们真的非常感谢。

谢谢,Jordan。好的。提醒一下,我们在这里谈论了很多内容。有很多值得引用的内容,有很多好的建议。如果你错过了,别担心。我们将在每日新闻通讯中回顾所有内容。所以,如果你还没有,请访问 youreverydayai.com,了解更多关于这个节目的信息,了解更多关于你如何发展你的业务、公司和职业的信息。感谢您的收听。希望明天和每天都能看到你回来收听更多 Everyday AI。谢谢大家。

今天的 Everyday AI 节目就到这里了。感谢您的收听。如果您喜欢这一集,请订阅并给我们评分。这有助于我们继续前进。要获得更多 AI 魔法,请访问 youreverydayai.com 并注册我们的每日新闻通讯,这样您就不会被落下。去打破一些障碍,我们下次再见。