从AI小工具到企业级AI产品，道阻且长

开局一张图🤖

自打AI技术有了飞跃提升后，总能在自媒体平台看到各路博主分享自己怎么通过AI工具为自己工作or生活提效，这是非常好的事情。但也会看到有类似当年数据分析培训机构滥竽充数的情况，甚至误导大家以为会倒腾个人提效AI小工具，就能在企业内身位飞升大杀四方。本文旨在通过一个具体的case指出：个人开发的AI工具vs企业级的AI产品，在资源、产品规划等方方面面，都存在巨大差距。结尾处也会给一些个人AI实践者建议，以便跨越这个Gap

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从一个具体case切入

为了让各位感知更具象，本文直接选一个具体的AI小工具，对标其镜像版本的企业级AI产品。这个AI小工具就选自媒体爆款内容创作工具好了，我们从扣子平台按照受欢迎度降序排列，我们选取其中使用频次最高的一款进行研究，发现其恰好是针对小红书爆款笔记内容创作的

以上截图是一个简单的使用体验，下面我们来具体分析下：

首先，外行看到AI生成的笔记，最多只会从文字是否通顺俏皮、是否有明显的机器感评估。很正常，这就跟我们作为文学外行，经常评价一个文学作品，只会从故事写的是否引人入胜这个单一角度入手一样。但稍微懂行一点的就会知道，很多获奖的文学作品、名著，并非都有着跌宕起伏的故事，有些小说甚至没有故事情节（比如意识流小说《追忆似水年华》等）

所以第一问题就是：怎么评价这个AI生成的笔记好不好？

有一个最简单直接的办法，就是看“疗效”，直接看效果。那么问题又来了，一篇小红书笔记的效果到底是什么？最直接最明显的就是变现or涨粉，前者是直接接了广告做软文，后者是先靠好内容吸引足够多的粉丝之后直播带货等变现，反正最后都要跟钱挂钩

不过话说回来了，咱们怎么从上面的文字里看出这个就一定能涨粉、变现呢？不仅你看不出，我也看不出～它根本就没有这个保障，它只是说帮你生成一篇看起来还ok的笔记罢了，并不能保障任何效果

那如果我们继续探究下，它到底是以什么原理、生成的这些内容呢？其实我看到的做法，不外乎两种：

1. 没有方法：就是直接依靠大模型的通用世界知识，就硬着头皮给你写，只不过底层可能会喂一批小红书笔记，让模型掌握某种所谓的小红书文风

2. 学习经典：比上面那种稍微好一些，会先挑选一批优秀学习对象喂给大模型学习，然后模型进行仿写

整个过程原理其实对用户而言都是黑盒，只能猜测，主打一个你情我愿、愿打愿挨。自己倒腾一个AI小工具ok，但企业级尤其是商业化的产品这么搞，根本不可能有客户愿意掏钱的

对比企业级AI产品

可如果真的要做一个面向用户的企业级产品，我们该怎么做？下面这个表格很关键：

对上述表格我稍微解读下：

核心思路：咱得有个范式模式吧，不能就直接让大模型自由发挥了吧？所以核心思路就是模拟人类学习写作文那样，让机器也这么来

在学习范文阶段，外部个人很难获取全面真实数据。比如就算是想抄作业找涨粉多的笔记，也不是单独爬虫能解决的，还需要自己数据清洗加工计算才能得到一个大概的数据；而要是看变现好的笔记，那就更没戏了！商业机密怎么可能被外部获知呢？所以一开始，外部个人小工具就已经败了！

但退而求其次，作为个人小工具的开发者，你还是可以自己爬虫清洗一批优质笔记作为学习对象。这里就必须先想清楚，你能找到的大概率只是互动数据好的笔记，喂给大模型学习后，能产出的内容大概率也只能对互动负责

在内化知识阶段，外部小工具经常囫囵吞枣，缺少结构化学习。我们必须明确当下大模型的能力边界，它不是许愿池，不可能在没有任何指导的情况下，自动的知道该怎么写出好内容。而这个指导是什么？就是专家告诉它，该从哪些维度拆解学习一篇笔记。这也是公司内的专家经验，不是外部个体能具备的

我举个例子，一篇好的商业笔记（软广），其实处处内涵玄机，比如开头设置什么钩子、结尾怎么转化用户。这些要点，如果我们不告诉大模型要重点关注学习，它一定是会忽视的。不要觉得这些是没用的亮点，广告学研究了那么多年“如何让他买”，精华都在这里了。或者我们就想想说相声的，人家也是有套路和章法的，直接把各种小段子往里塞也是肯定不ok的。这些门道是必须人类专家引导大模型学习的，专家经验一直都是大模型落地的关键

在产出写作阶段，外部小工具都是整体输出，缺乏局部调整优化能力。这恰好是因为它在内化学习的时候，就没有结构、就是囫囵吞枣的，导致产出的时候，如果我想局部调整优化都没办法，它就只能整体性的重新产出一篇新的

我继续举个例子，比如我们已经按头让大模型学习了开头怎么勾用户、结尾怎么转化用户，那大模型一定会从众多笔记里学到不少小技巧。企业级AI产品就可以在生成的时候，命令大模型，这次先在开头用小技巧1，结尾用小技巧A；如果写出来我们觉得不ok，还可以替换成别的，比如开头用小技巧2，结尾用小技巧B。这种局部分模块调优的能力，是外部小工具不具备的。而且是从根儿上就先天缺陷的

表格里的内容我们逐条解释完了，但其实对比企业级AI产品，产品的交互设计、规划节奏、运营推广等，也都是个人开发AI小工具无法兼顾到的

拿交互设计来说，如果是企业级产品，我们还需要考虑用户交互体验的一系列问题。比如一开始的学习范文阶段，是让用户自己选择学习哪些范文呢？还是直接系统默认推荐一批呢？还有内化知识阶段，大模型内化学习到的知识点我们是否需要展示给用户看看增强下信任呢？毕竟后续就要用这些内容生成的吧，黑盒的东西是没法完全获取用户信任的；最后的产出写作阶段，是让用户直接对话交互命令大模型直接写呢？还是传统界面交互让用户选择呢？还是混合呢？这些种种问题，都是我们需要仔细思考的点🤔

拿规划节奏来说，先重点做哪个功能点呢？是否直接做通用的能力，还是先给某1-2个重点行业做定制化的能力打穿打透呢？这其实也已经关联到运营推广了～

总结和建议

至此，我们可以总结下：

很多时候个人倒腾一个AI小工具，是很简单的。你只需要考虑自己的使用习惯就ok了，不需要考虑大规模用户的诉求；甚至你都不需要想清楚这个小工具到底有什么实用价值，只需要看起来ok就行了，而且也不需要太多的解释，爱用就用不爱用就算～

但企业级的AI产品，你需要从一开始就定位清晰，明确它的价值，透明化一些过程，建立与用户的信任。当然你具备很多先天的优势，尤其是数据+专家经验，这才是你的护城河。剩下的产品交互等，更多是为了引导用户用好大模型的能力，帮大模型扬长避短

我记得之前看过一个总结：“对于AI应用，产品是专业底盘、模型是发动机、业务知识是燃料、工程实施是传送带，缺少任何一个都很难真正实践落地”。个人在开发AI小工具的时候，如果想进阶一下，按照企业级的AI产品来要求锻炼自己，完全可以在上述4个维度分别提高下要求：

产品规划——多考虑考虑这个工具是否真需求、是哪些用户的刚需，以及多考虑考虑更多小白用户的使用体验，很多人其实被推荐引擎搞的，给大模型的命令质量很差的，所以不要想当然的以为对话就是高级就是未来

模型应用——理解大模型的能力边界，在适当的时候引入人为的引导，在其他时候让大模型进行发挥

业务知识——如果不在企业内，那就躬身入局，自己亲自体验下某个行业领域。当自己资深的时候，总会成为半个专家的，也就总会有一些业务知识了

工程实施——面对复杂问题和功能，看看哪些问题可以拆解给大模型，哪些可以拆解到工程侧解决；以及有现成的积木就搭起来，尤其在应用层，做好work flow把现成的能力节点组装好，也能产出一个不错的效果

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本人主业数据产品、兼职AI产品，本篇文章或许是班门弄斧，但仍希望对广大尚未在企业内部实操过AI产品的同学有些帮助，大家一起进步。但其实我个人感觉，除了对AI技术的理解外，做好AI产品跟做好数据产品没什么大差异，我也都是顺着我书中的思路来实操的，也欢迎大家指正：

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