仅10%产品值得AI再造?AI应用新标准引热议!

   发布时间:2024-10-15 16:59 作者:唐云泽

在当下,AI技术正经历着一场前所未有的变革,各大企业纷纷投身其中,探索其无限可能。然而,现实情况却显示,AI的全面应用并非一帆风顺,其效果与预期存在较大差距。

尽管业界巨头如阿里、百度等曾预言AI将重塑所有产品,但目前市场反馈却表明,仅有约10%的产品因AI而焕发新生,其余90%的产品在融入AI后并未获得用户的广泛认可,甚至引发部分用户的反感。

以支付宝的“支小宝”为例,这款AI赋能的应用试图通过智能对话提升服务质量,然而在实际操作中,其效果并不理想。用户反映,使用支小宝进行某些操作,如查询公交码,反而比直接使用原生应用更加繁琐。

支小宝的AI能力也备受质疑。用户发现,一旦提问超出预设范围,支小宝便难以准确理解意图,回答往往无关紧要或毫无意义。这一现象在其他APP的AI助手中也普遍存在,许多产品经理选择将AI入口深藏,生怕暴露其不足。

在电商领域,淘宝和京东也在积极探索AI的落地场景。然而,用户体验反馈显示,这些AI购物助手在推荐精准度和多轮对话理解能力上仍有待提升。用户普遍反映,AI推荐的商品往往与自身需求不符,且对话过程中容易出现理解偏差。

旅游类产品中的AI应用也面临类似挑战。携程的“携程问道”试图为用户提供旅行规划建议,但用户普遍感觉其推荐内容缺乏个性化和实用性,更倾向于使用小红书等用户生成内容的平台。

大厂产品经理普遍面临AI使用场景缺失的困境。他们发现,在已有成熟应用中嵌入AI能力,并未带来指数级增长。这主要是因为许多产品为了跟风而加入AI,而非真正解决用户痛点。

目前,真正成功的AI应用主要集中在幻觉率容错程度高的场景,如AI占卜和虚拟女友。这些应用满足了用户的特定需求,如24小时随时占卜和情感陪伴,但市场需求相对有限,难以成为现象级应用。

在严肃场景中,AI的应用更是寥寥无几。由于严肃场景不允许错误,AI在销售、客服、出行等领域的落地面临巨大挑战。例如,AI客服虽然能提升销量,但往往导致客户满意度下降。

大厂在AI领域的探索也面临成本问题。百度AI搜索虽然提升了搜索效率,但影响了广告变现率,对传统搜索业务带来冲击。而小公司则因算力成本高昂而难以承担AI研发。

那么,AI如何赋能现有业务呢?一方面需要提升大模型能力,优化用户提问方式;另一方面需要探索智能体技术,解决复杂问题处理难题。目前,已有一些阅读类智能体在市场上取得了一定成功。

目前,AI已经落地的业务主要包括AI+写作/图像和AI+ChatBot。前者帮助创作者提高效率,后者则提供了情感陪伴等基础服务。在一些严肃场景下,虽然已有一些AI产品出现,但距离成熟应用还有很大差距。

 
 
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