下一个“杀手级”APP ？a16z：第二波B2B AI浪潮来了

引言

刚刚，你得到了将近200页的3份报告，需要在2小时内写出一份PPT。

两种选项出现在我们面前：

A、使AI直接生成PPT文案

B、让AI帮你汇报总结精华，但是自己动手写。

理想情况下，当然都是交给AI的，但是你真的敢吗？

这感觉有点像 把一份“难、急、重”的工作全部扔给刚来的见习生，结果可想而知。

所以，“半吊子”AI应用将如何进化成“全能”AI应用？

最近，a16z发表了一篇文章 Owning the Workflow in B2B AI Apps 指出：去年，第一波AI Apps 是关于新内容的生成——如电子邮件、目录或营销文案；现在，第二波B2B AI Apps专注于提炼信息，帮助用户节省时间，这种应用被称为“Synth AI”。

这波浪潮的重点是——让用户在AI中。 在App上完成尽可能多的工作，类似于完成一个工作流程。先产生用户粘性，然后随着时间的推移，扩展到更多的用例。

根据a16z的观察：有些创业公司已经这样做了！

01 "天选"打工" AI APP长什么样？

什麽是工作流程？实现目标或工作的一系列流程。

例如，在知识工作中，通常涉及到信息收集、前后文本的应用和处理，以及洞察或决策的导出。

Synth AI旨在使我们更快地完成上述过程。

如何节省时间？

方式1：工作易于处理，通过捕获、存储和表达信息。

方式2：为用户完成工作。理想情况是“一键完成”。

当前，在模型火爆的背景下，提醒机制“输入”→导出是基础。例如，我们将基本模型分为“文本-语音”或“文本-视频”来描述“输入”和我们想看到的“导出”。

表面上看，这种模式与工作流程十分契合。

其实有点“傻瓜”。你必须问，AI可以回答。但你期待的是，AI就像一个积极、沉默、努力的“农民工”，完成自己的一切，及时报告自己的进步。

现在，一些产品已经实现了这个过程——将工作流程转化为产品功能，让AI真正“控制”工作流程。

案例一：FigJam

当团队头脑风暴发生时，每个人都会把自己的想法写在便利贴上。

在这一场景中，目标“导出”——在乱七八糟的便利贴上，识别核心主题和具体要点。

分解工作流程：

1、分类，重复便利贴；

2、对这些分类所代表的内容进行定义和识别；

3、把主题和要点总结成简单的文档。

一般而言，这些步骤需要每个人手工完成，因为每一次头脑风暴的前后文本和内容都不一样，刻板的算法是行不通的。

不过，这些步骤是LLM的强项。

比如，FigJam——Figma在线白板，原本需要产品经理或研究人员花一个小时进行总结，现在只需点击几次即可完成。

案例二：Macro

距离文档提交时间还有10分钟，但团队成员的修改意见不一致。传统的做法是把它们扔进在线文档，编辑自己的部分。但是很容易打架，表现出不一致。最后，领导可能会得到一个乱七八糟的版本。

本场景中，目标“导出”-总结全部修改，整合为单一文档。

分解工作流程：

1、识别每一个版本的变化；

2、对同一部分的多处修改进行对比；

3、对修改的影响、相互矛盾的区域进行总结。

按照以前的步骤，上述步骤需要手动完成，至少最后要彻底检查。

Macro，一个内置AI和红线工具的新一代文档编辑器很容易解决。

其内置的“AI Compare“这些步骤的功能可以自动化，只需点击几次。

案例三：Claygent

一项常规而令人秃顶的销售任务是研究公司或潜在客户的特定特征。

例如，“曝光”竞争对手、定价策略或POS供应商。

理想的“导出”结果是，将所有信息集合到一个非常详细的表中。

分解工作流程：

1、点击公司网站；

2、查看标题和/网站地图，看看是否有可能包含你要找的内容页面，并找出；

3、如果没有页面，请重复第一个。 2 步。

4、写下表格中的特征。

5、当名单确定时，重复每一个潜在用户的步骤。 1-4。

上述过程看起来像是“人工”程序，因为数据显示方式不同，甚至还要找第三方文章，导致常规算法无能为力。

然而，LLM擅长“扒”信息，Synth AI还能有效地跟踪所需的导出。

Claygent，一种由AI驱动的“网络爬虫”，可以自动完成这种任务。

例如，客户提供任务目标和所需的输出格式。随着时间的推移，各种特征信息，如“定价模式”或“竞争对手”，都会出现在你面前。Claygent已经被训练来检索这些信息。

即使客户给出的目标模棱两可，Claygent也能提供最好的结果。自动化的过程可以大大节省时间，因为潜在客户名单由100多家公司组成。

02 第二波趋势分化了两条小道。

我们预期这一趋势将有两个自然进化方向：

1. AI自动化将更加积极地实施工作流程；

2. AI自动化将重新定义客户体验。

更主动

理想情况下，工作流程可以“一键完成”。

如果我们相信AI可以准确执行工作流程，系统可以识别什么时候需要执行工作流程。然后，可以实现开头的“选项A”。

例如，在销售电话中，如果客户对产品的某些技术提出了微词，客户经理无法回答。此时，AI代理可以自动要求相应的技术团队联系客户，客户经理不需要夹在中间。这种主动性会使AI自动化扩大工作流程的范围。让AI处理更复杂，“输入”→出口“场景，然后通知人类。

例如，当你计划一份新工作时，你没有任何经验可以借鉴。这个时候，AI系统会告诉你，某个部门的某个团队做过类似的工作，问你要不要合作，在哪里合作。

例如，AI还可以主动出席会议，积极回答问题，而不仅仅是置身事外，只是一个记录者；AI 还可加入您的通话，随时提示您大脑遗忘的一些信息。

新感受

一种“更加活跃”的AI将从根本上改变我们与APP的互动方式。

我的团队愿意做一个思维实验：想象一下AI驱动的CRM会是什么样子？

理想情况下，AI 我们今天看到的CRM与CRM完全不同。

例如，目前我们将帐户视为关系数据库中的静态对象和字段，交易将按照预定义阶段进行。

AI APP会吸收所有前后数据(例如，所有SaaS应用中发生的销售活动)，并用嵌入表示这些关系。这使得AI系统能够捕捉到一些原本难以察觉的细微差别。

AI CRM将通过不断摄入最新数据和背景信息，不断提高对企业与每个客户联系的理解。目的是激励客户经理采取正确的行动(或AI自己主动执行)，并在合适的时间向管理层显示相关信息，以形成对任何潜在用户和现有客户的独特看法。

在这种范式下，客户获得的信息不再是账户或阶段视图。相反，操作界面可能是总结仪表板和通知的组合。所谓的“关系表”可能只用来总结信息，方便大家消化理解。

结论

今后，我们将看到AI解决方案来识别更多的工作流程。

举例来说，人类对事物的认识很多都取决于个人的经验。所以，人类设计AI 在App的基础上，很可能是根据自己对工作流程的固有认知而设计的。

简而言之，这项工作可能有20个步骤，但你认为只有10个步骤，因为另外10个步骤是一些重复的动作，但你没有意识到。

AI解决方案可以识别各种工作内容，并重新定义一个工作流程，因为它可以掌握完整的前后文本。

a16z感觉：尽管B2B AI应用还处于起步阶段，但第二波已经开始，各公司都在努力控制工作流程。本文的创新案例将成为商品进一步复杂化和自动化的基础。

也许，下一个“杀手级别”会跳出来。APP。

本文来自微信微信官方账号“适道”（ID:survivalbiz），36氪经授权发布。

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