最近跟客户和同事聊,发现绝大部分客户对AI的需求是非常场景化,细节性的问题,而且要看到实际案例,甚至是实际效果。
以前卖个产品,比如相对标准的云计算产品,或者某个管理系统,如ERP等,主要就是介绍产品和整体方案,有场景可能也是粗的。接下来拼关系就好了。
但是AI场景不用扯那么大而全,客户就是某个特定场景下特定的某个点上良率不行,效率不行,你给我看看怎么分析一下,能解决就是好产品,不能解决啥也别说。
看上去不复杂,但是具体到比如在生产制造或医药领域领域,就这么个场景下,可能就会有几十上百个参数同时作用,要是不内行,参数名词就叫不准。
比如生产制造某道工序下,温度、压力、掺杂、溶液以及某些设备参数如拉速(特定场景下还有什么xx拉速)、转速之间什么关系,怎么样的条件下,对良率提升是有帮助的。
这时候你不知道前一道工序是啥,原材料是啥,用的什么工艺手段,甚至化学反应式,而且每家用的工艺不一样,原理还得搞清楚,不然基本没法交流。
而且有时候更进一步的细节要素,都是在聊起来之后,客户才会更进一步,一点点讲出来的,因为太细节,一开始也不可能都提到。
所以,再像之前卖产品那样,我的产品有哪些能力,有哪些优势,能解决什么问题这么个粗的聊法,基本没用了。
随着AI的发展,客户已经越来越关注这方面的内容,注意,关注的不是AI,而是你是不是能用AI帮我解决这个特定场景下多年未解决的问题。
可能有人会说,我不懂又怎样,以前照样交流,关系照做,生意照做。
但是有可能的情况是,你之前不懂是因为大家都没有好的手段解决,不懂就不懂了。
而现在是技术手段有了,至少是能做各种尝试了,这时候再不懂,就意味着大概率连跟客户对话的机会都没有了。
连机会都没有了。。。。。有没有感觉到一种连根拔起的感觉。
越来越印证了我之前的两个感受: