市場推廣機構如何在不僱用工程師的情況下構建 AI 服務

我與之合作過的大多數亞太地區機構都在倒著思考 AI。他們在問「我們應該使用哪些 AI 工具？」而更好的問題是「我們的哪些交付物可以轉變為 AI 驅動的服務？」

第一個問題導致工具訂閱和客戶永遠看不到的效率提升。第二個問題導致客戶願意為之付費的服務產品。

這是區別，以及如何實現它。

機構商業模式問題

機構收入傳統上建立在工時上。你銷售時間，追蹤時間，計費時間。這在 AI 出現之前都有效，因為 AI 可以在幾分鐘內產生數小時的勞動輸出。

按時計費模式會懲罰你使用 AI。如果你使用 AI 在十分鐘內寫出第一稿，並按過去需要的兩小時的費率計費，客戶最終會發現這一點並感到被欺騙。如果你使用 AI 並將節省轉給客戶，你的收入就會下降。

與 AI 長期合作的唯一模式是基於輸出的定價：你按交付物收費，而不是按工時。AI 是你的利潤，而不是你的重新計費機會。

這意味著你的機構業務單元需要從時間轉變為交付物。要構建 AI 服務，你需要確定哪些交付物足夠可重複以進行工具化。

哪些交付物是 AI 工具化的候選？

測試很簡單：這個交付物是否從具有可預測輸入和輸出的定義流程中生產？

如果是，它就是候選。如果交付物每次都需要獨特的創意判斷，它就不是。

強候選示例：

• 活動績效報告（結構化數據輸入，通俗易懂摘要輸出）
• 內容簡報（關鍵詞 + 受眾 + 目標輸入，簡報輸出）
• 競爭情報快照（品牌 + 時間框架 + 頻道輸入，結構化摘要輸出）
• 廣告文案變體集（簡報 + 平台規格輸入，變體集輸出）
• 社交媒體日曆草稿（內容主題 + 平台列表 + 發布頻率輸入，日曆輸出）

弱候選示例：

• 品牌戰略（太多的情境判斷）
• 創意活動概念（差異化需要真正的洞察）
• 客戶關係溝通（賬戶特定背景，不可模板化）
• 任何價值在於洞察而非生產的輸出

強候選有一個共同點：熟練的初級客戶人員可以在幾週內學會生產它們，並且它們從結構化輸入中生產。這是好的 AI 自動化目標的特徵。

如何在沒有工程師的情況下構建第一個工具

從強候選列表中選擇一個交付物。你生產最頻繁的那個——不是最令人印象深刻的，而是最頻繁的。

映射當前流程：在生產它之前你收集什麼資訊？做得好的輸出是什麼樣的？客戶最常見的修改請求是什麼？

這三個答案成為你的提示詞系統：

1. 你收集的資訊 = 輸入模式
2. 好的輸出是什麼樣的 = 輸出格式規範
3. 常見的修改請求 = 系統提示中的質素約束

構建提示詞系統。在最近客戶工作的五個真實歷史示例上運行它。將 AI 輸出與你實際交付的內容進行比較。注意差異——這些是你在提示中需要解決的失敗模式。

一旦工具通過了那個測試，它就準備好內部使用了。此時，你有了一個 AI 工具。你還沒有 AI 服務。

AI 工具和 AI 服務的區別

AI 服務是包含在面向客戶 workflow、定義範圍和客戶交互交付機制中的工具。

工具產生輸出。服務定義：客戶提供什麼作為輸入，他們收到什麼作為輸出，多快，以什麼格式，以及修改條款是什麼。

客戶不在乎是否涉及 AI。他們在乎他們給你 X 並可靠及時地得到 Y。AI 是你的生產基礎設施。服務是你的產品。

為 AI 服務定價

這是大多數機構出錯的地方。他們將 AI 服務定價為舊時間費率的折扣，「因為 AI 使它更快」。

正確的框架是不同的：根據輸出的價值定價，而不是生產成本。

每週為客戶節省四小時手動研究的競爭情報快照具有與生成它需要多長時間無關的價值。按價值定價。你的 AI 驅動生產成本是相對於仍在手動完成此工作的競爭對手的利潤優勢。

然而：不要以客戶了解經濟狀況後會怨恨的方式過度收費。可持續的定價方法是具有明確修改範圍的透明的基於輸出的費用。「每月一份競爭快照，覆蓋三個競爭對手，兩輪修改，每月 X 美元。」客戶知道他們得到什麼。你知道你的商品成本。

從一個工具到機構 AI 實踐的路徑

第一個工具是概念驗證——對你的機構和你的客戶。構建它，以 pilot 折扣費率交付給一個客戶，完善它，然後將其產品化。

從我的經驗來看，成功構建 AI 服務的機構從一個緊密的用例開始然後擴展。他們不會在沒有背後工作工具的情況下推出「AI 機構」品牌重塑。那些推出 AI 一切品牌重塑而沒有工作工具支撐的機構是那些很快失去信譽的機構。

構建一個工具。讓它達到生產質素。然後構建下一個。

Cheers, Chandler