芯耀
467
隨著 AI 技術(shù)的迅速普及，越來越多企業(yè)開始思考如何將其融入日常工作，提升運營效率與創(chuàng)新能力。但在實踐過程中，很多組織仍面臨著“無從下手”的困境：既不了解哪些業(yè)務(wù)最適合應(yīng)用 AI，也難以將零散嘗試轉(zhuǎn)化為可復(fù)制、可擴展的實際成果。
針對這一挑戰(zhàn)，OpenAI 基于數(shù)百個客戶實踐，總結(jié)出一套系統(tǒng)的幫助企業(yè)識別和規(guī)?；疉I應(yīng)用場景的實用方法。通過識別高潛力業(yè)務(wù)場景、掌握六大核心應(yīng)用模式、構(gòu)建跨部門流程圖譜，并結(jié)合優(yōu)先級評估框架，幫助企業(yè)快速找到適合自身的 AI 價值落點。
? 原文標(biāo)題：《Identifying and scaling AI use cases》
? 原文鏈接：https://cdn.openai.com/business-guides-and-resources/identifying-and-scaling-ai-use-cases.pdf
背景：AI 普及速度與價值
?兩年內(nèi)，39%的美國成年人已使用AI，遠(yuǎn)超互聯(lián)網(wǎng)在早期的普及速度（僅 20%）。
?據(jù) BCG 研究，AI領(lǐng)先企業(yè)的優(yōu)勢體現(xiàn)在：
? 收入增長快1.5倍
? 股東回報率高1.6倍
? 投資資本回報率高1.4倍
? 挑戰(zhàn)與機會
?盡管92%企業(yè)計劃增加AI投資，但僅1%的組織認(rèn)為已達(dá)到“成熟應(yīng)用”階段。
?本指南提供實操方法，幫助企業(yè)實現(xiàn)AI投資的實際價值。
三大步驟框架
1.識別AI可產(chǎn)生業(yè)務(wù)影響的領(lǐng)域
2.教授員工通用、跨部門的AI應(yīng)用場景
3.梳理并優(yōu)先落地最具潛力的應(yīng)用場景
1. 識別 AI 的應(yīng)用機會
基本原則
?將AI視為“超級助手”：可全天候、高精度、高速協(xié)助執(zhí)行復(fù)雜或瑣碎任務(wù)。
三大典型應(yīng)用場景
1. 重復(fù)性、低價值任務(wù)：如會議總結(jié)、KPI跟蹤、內(nèi)容初稿編寫等。讓AI解放人工精力，聚焦高價值工作。
?示例：Launch Darkly的CPO使用“反待辦事項”清單篩選這些任務(wù)。
2. 技能瓶頸任務(wù)：當(dāng)員工因技能受限需等待他人支持（如數(shù)據(jù)分析、設(shè)計、代碼），AI可即時填補空白。
?示例：產(chǎn)品經(jīng)理用AI創(chuàng)建原型，減少對技術(shù)團隊依賴。
3. 面對模糊問題時的卡殼狀態(tài)：對于開放性任務(wù)，如創(chuàng)意構(gòu)思、初步分析、路徑規(guī)劃，AI可協(xié)助打破思維障礙。
?示例：市場團隊用語音模式與GPT頭腦風(fēng)暴廣告創(chuàng)意。
行動建議
?讓團隊列出以下場景：
? 難以啟動或遇到障礙的任務(wù)
? 花費大量時間但未被重視的手動工作
? 因缺乏特定技能（如數(shù)據(jù)分析、設(shè)計、品牌寫作）而受阻的任務(wù)
?利用這些列表開始尋找潛在的 AI 應(yīng)用場景。
?提示語模板：例如，可使用如下提示語向ChatGPT獲取靈感：“我是 [職位]，我們公司剛引入了ChatGPT，在我的崗位上有哪些典型的應(yīng)用方式？”
2. 構(gòu)建團隊 AI 能力
? ?六大基礎(chǔ)應(yīng)用場景解析
通過對600多個客戶應(yīng)用場景的分析，大多數(shù)AI用例可歸結(jié)為以下6種基本類型：
1.內(nèi)容創(chuàng)作
?涵蓋文案、郵件、幻燈片、政策文件、技術(shù)文檔、圖片等多種格式。
?可訓(xùn)練 AI 使用公司語氣、格式規(guī)范，并進(jìn)行多語言本地化。
? 示例：Promega使用GPT編寫市場郵件與廣告，6個月內(nèi)節(jié)省135小時。
2. 調(diào)研
?從快速理解概念、市場研究，到結(jié)構(gòu)化輸出報告，AI 可作為“研究助理”。
?用戶可指定輸出格式，如表格、要點或結(jié)構(gòu)化摘要。
? 示例：銷售和財務(wù)部門用GPT查找并匯總競爭情報、市場趨勢。
3. 編程
?支持從代碼生成、調(diào)試、語言遷移，到 SQL 查詢或前端腳本的創(chuàng)建。
?適用于技術(shù)崗位和非技術(shù)用戶。
?示例：Tinder工程團隊用ChatGPT編寫B(tài)ash腳本，提升Jira任務(wù)執(zhí)行效率。
4. 數(shù)據(jù)分析
?處理表格、分析趨勢、生成圖表、構(gòu)建報告等，無需深度數(shù)據(jù)技能。
?支持輸入 Excel、截圖、文本描述，輸出為結(jié)構(gòu)化洞察。
?示例：Poshmark用GPT編寫Python腳本，分析并整合數(shù)百萬數(shù)據(jù)行。
5. 創(chuàng)意與戰(zhàn)略
?AI 可輔助創(chuàng)意生成、戰(zhàn)略構(gòu)建、文檔結(jié)構(gòu)優(yōu)化、計劃推演等。
?支持上傳 PRD、市場簡報、產(chǎn)品計劃，輸出分析與建議。
? 示例：Match Group使用GPT模擬虛擬用戶測試產(chǎn)品原型。
6. 自動化
?可設(shè)定標(biāo)準(zhǔn)化輸入和輸出，實現(xiàn)周期性流程自動運行。
?結(jié)合記憶與自定義 GPT，形成“微流程機器人”。
? 示例：BBVA開發(fā)信用風(fēng)險GPT，自動提取報告中的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。
行動建議
?指導(dǎo)員工掌握每類基礎(chǔ) AI 使用方式。
?開展頭腦風(fēng)暴、黑客馬拉松、全公司競賽，發(fā)掘最具業(yè)務(wù)價值的 AI 應(yīng)用方式。
?建立共享渠道，匯總所有應(yīng)用場景。
3. 收集與優(yōu)先排序應(yīng)用場景
a. 應(yīng)用場景爆炸與優(yōu)先級難題
?一旦團隊掌握了核心 AI 應(yīng)用場景，并開始主動識別業(yè)務(wù)中的痛點，AI 應(yīng)用的實踐案例就會迅速增長。
?此時的關(guān)鍵挑戰(zhàn)在于：如何篩選出那些適合規(guī)模化推廣的案例，哪些能夠快速實現(xiàn)降本增效，以及哪些有潛力孵化為新的產(chǎn)品或收入來源。
b. 影響/努力框架
（Impact/Effort Framework）
?高ROI重點（High ROI Focus）：高影響力、低努力 → 最佳起點
?自助服務(wù)（Self-service）：個人使用的低努力項目 → 后續(xù)推廣潛力
?高價值/高努力（High-value/high-effort）：變革性項目→ 需長期規(guī)劃
?高努力/低影響（High-effort/low-impact）：可暫時擱置，未來再考慮
c. 參考案例
?Tinder：開發(fā)了一個GPT來簡化命令行接口訪問權(quán)限，讓整個產(chǎn)品團隊都能快速原型設(shè)計。
?Indeed：自動解釋職位推薦理由，提高了20%的申請率。
?Morgan Stanley：AI協(xié)助金融顧問生成研究報告。
?Web Form 工具：因已有可靠工具，暫不開發(fā)AI替代方案。
d. 行動建議
?推廣優(yōu)先級框架至全公司，鼓勵團隊在會議中使用。
?對于高價值/高努力應(yīng)用場景，考慮使用Custom GPT。
?高層領(lǐng)導(dǎo)應(yīng)倡導(dǎo)有部門級影響的用例。
?每季度重新評估評分，因為隨著AI能力進(jìn)步，一些高難度任務(wù)可能變得容易。
4. 下一步：部門級工作流程映射
從單任務(wù)到多步驟流程
?多數(shù)團隊最初用 AI 完成單一任務(wù)（如編輯博客、生成文案），但逐漸過渡到多步驟流程。
?多步驟流程示例：市場部完整AI流程如下：
a. Deep research查找趨勢
b. 數(shù)據(jù)分析估算市場機會
c. 策略構(gòu)思與文案初稿
d. 內(nèi)容生成與多渠道本地化發(fā)布
行動建議
?鼓勵高級用戶拆解工作流程，識別核心場景，并清晰映射每一步。
?為每一環(huán)節(jié)構(gòu)建微型自動化模塊。
5. 立即開始
三個關(guān)鍵步驟
1. 了解AI如何增值 ：識別哪些業(yè)務(wù)部分可以從AI中獲益。
2. 教授員工基本應(yīng)用場景 ：幫助團隊探索基礎(chǔ)應(yīng)用場景，并開始構(gòu)建自己的解決方案。
3. 確定優(yōu)先級 ：使用“影響/努力框架”聚焦高影響、低努力的機會。
領(lǐng)導(dǎo)層支持的重要性
成功的AI部署通常具備來自高層的支持。
文化轉(zhuǎn)型提醒
?AI與傳統(tǒng)SaaS不同，其價值來自于用戶認(rèn)知和工作方式的轉(zhuǎn)變。這意味著組織需要推動員工認(rèn)知升級、建立持續(xù)學(xué)習(xí)機制，才能真正釋放AI的潛力。
?持續(xù)學(xué)習(xí)和實驗是挖掘潛力的關(guān)鍵。
掃碼關(guān)注我們
