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营销机构如何在不雇用工程师的情况下构建 AI 服务
营销机构可以通过将每个可重复的客户交付物视为工作流并为每个交付物构建 AI 工具来建立 AI 服务。商业模式发生变化：你按输出收费，而不是按小时，因为 AI 承担了劳动。
简短回答
营销机构可以通过将每个可重复的客户交付物视为工作流并为每个交付物构建 AI 工具来建立 AI 服务。商业模式从按小时转变为按输出收费，因为 AI 承担了劳动。
我与之合作过的大多数亚太地区机构都在倒着思考 AI。他们在问「我们应该使用哪些 AI 工具？」而更好的问题是「我们的哪些交付物可以转变为 AI 驱动的服务？」
第一个问题导致工具订阅和客户永远看不到的效率提升。第二个问题导致客户愿意为之付费的服务产品。
这是区别，以及如何实现它。
机构商业模式问题
机构收入传统上建立在工时上。你销售时间，追踪时间，计费时间。这在 AI 出现之前都有效，因为 AI 可以在几分钟内产生数小时的劳动输出。
按时计费模式会惩罚你使用 AI。如果你使用 AI 在十分钟内写出第一稿，并按过去需要的两小时的费率计费，客户最终会发现这一点并感到被欺骗。如果你使用 AI 并将节省转给客户，你的收入就会下降。
与 AI 长期合作的唯一模式是基于输出的定价：你按交付物收费，而不是按工时。AI 是你的利润，而不是你的重新计费机会。
这意味着你的机构业务单元需要从时间转变为交付物。要构建 AI 服务，你需要确定哪些交付物足够可重复以进行工具化。
哪些交付物是 AI 工具化的候选？
测试很简单：这个交付物是否从具有可预测输入和输出的定义流程中生产？
如果是，它就是候选。如果交付物每次都需要独特的创意判断，它就不是。
强候选示例：
- 活动绩效报告（结构化数据输入，通俗易懂摘要输出）
- 内容简报（关键词 + 受众 + 目标输入，简报输出）
- 竞争情报快照（品牌 + 时间框架 + 频道输入，结构化摘要输出）
- 广告文案变体集（简报 + 平台规格输入，变体集输出）
- 社交媒体日历草稿（内容主题 + 平台列表 + 发布频率输入，日历输出）
弱候选示例：
- 品牌战略（太多的情境判断）
- 创意活动概念（差异化需要真正的洞察）
- 客户关系沟通（账户特定背景，不可模板化）
- 任何价值在于洞察而非生产的输出
强候选有一个共同点：熟练的初级客户人员可以在几周内学会生产它们，并且它们从结构化输入中生产。这是好的 AI 自动化目标的特征。
如何在没有工程师的情况下构建第一个工具
从强候选列表中选择一个交付物。你生产最频繁的那个——不是最令人印象深刻的，而是最频繁的。
映射当前流程：在生产它之前你收集什么信息？做得好的输出是什么样的？客户最常见的修改请求是什么？
这三个答案成为你的提示系统：
- 你收集的信息 = 输入模式
- 好的输出是什么样的 = 输出格式规范
- 常见的修改请求 = 系统提示中的质量约束
构建提示系统。在最近客户工作的五个真实历史示例上运行它。将 AI 输出与你实际交付的内容进行比较。注意差异——这些是你在提示中需要解决的失败模式。
一旦工具通过了那个测试，它就准备好内部使用了。此时，你有了一个 AI 工具。你还没有 AI 服务。
AI 工具和 AI 服务的区别
AI 服务是包含在面向客户工作流、定义范围和客户交互交付机制中的工具。
工具产生输出。服务定义：客户提供什么作为输入，他们收到什么作为输出，多快，以什么格式，以及修改条款是什么。
客户不在乎是否涉及 AI。他们在乎他们给你 X 并可靠及时地得到 Y。AI 是你的生产基础设施。服务是你的产品。
为 AI 服务定价
这是大多数机构出错的地方。他们将 AI 服务定价为旧时间费率的折扣，「因为 AI 使它更快」。
正确的框架是不同的：根据输出的价值定价，而不是生产成本。
每周为客户节省四小时手动研究的竞争情报快照具有与生成它需要多长时间无关的价值。按价值定价。你的 AI 驱动生产成本是相对于仍在手动完成此工作的竞争对手的利润优势。
然而：不要把价格定到客户一看清你的交付成本就觉得被坑。可持续的定价方法，是按输出收费，并把修改范围说清楚：「每月一份竞争快照，覆盖三个竞争对手，两轮修改，每月 X 美元。」客户知道自己会得到什么，你也清楚自己的交付成本。
从一个工具到机构 AI 实践的路径
第一个工具是概念验证——对你的机构和你的客户。构建它，以试点折扣费率交付给一个客户，完善它，然后将其产品化。
从我的经验来看，成功构建 AI 服务的机构从一个紧密的用例开始然后扩展。他们不会在没有背后工作工具的情况下推出「AI 机构」品牌重塑。那些推出 AI 一切品牌重塑而没有工作工具支撑的机构是那些很快失去信誉的机构。
构建一个工具。让它达到生产质量。然后构建下一个。
Cheers, Chandler
