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本周新闻通讯 100% 由我，人类生成。了解为什么这种披露是一个好主意，并且在不久的将来，任何与欧盟进行任何形式业务往来的人都可能被要求这样做。
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我的思考：生成式 AI 的变革性战略
本周，让我们来探讨一些关于生成式 AI 的实际战略问题，因为很多人将 AI 应用于… 说实话，并非具有变革性的用例。
第一部分：四大支柱
让我们从每个人在商业中都关心的四大支柱开始，无论是消费者还是 B2C 企业。
这些支柱是规模、速度、质量和成本——或者简单地说：更大、更好、更快、更便宜。每个人都想要更大、更好、更快、更便宜，从购买一包口香糖的人（现在口香糖更多了！）到购买定制数据清洗服务的企业，再到购买新型喷气式战斗机的政府。
当然，玩笑在于，你只能选择两个，这通常是真的，但在 AI 时代除外。
人们使用 AI 的方式，在很大程度上，是为了让现有的事物变得更好，提高生产力，缩短完成任务所需的时间。这并没有什么错——效率是好事。效率使我们能够提供更多的服务或更快的服务。
例如，如果您使用 AI 在您的网站上运行客户服务聊天机器人，您可以为更多的人提供更多的服务，因为您不必增加人员配备。这使您的服务能力变得更大。
如果您使用 AI 在一天而不是一年内创建一千篇博客文章，那会让您更快。
AI 通常是用来让事情变得更快的方法之一，在某些情况下，它也使事情变得更大。我们可以通过撰写一千篇博客文章来扩大规模。这不一定是该技术的最佳用途，但还算可以。我看到公司一直在这样做——只是在大量生产内容，因为他们可以。
如果我们有平庸或低于平庸水平的作家（说实话，大多数企业写作都赢不了普利策奖），那么我们可以大规模地创作出高于平均水平的内容。所以那是更大和更快。
显然，您可以少雇用一些人类作家，而多雇用一些人类编辑，这样可以提高质量。所以你得到了更好。
但所有这些东西都是在填补空白。所有这些东西都是效率生产者。它们并没有从根本上解决德鲁·戴维斯所说的卢米埃尔定律。
但是有了 AI，我们可以做得更多。远不止于此。
第二部分：伦斯斐尔德矩阵以及企业为何陷入卢米埃尔定律陷阱
卢米埃尔定律是指当您拥有一种技术时，您会以过去使用类似技术的方式来使用它，因为您不了解这项新技术的功能。
例如，当网站刚出现时，公司都做了什么？
他们把他们已经用了 50 年的小册子放在网上，那真的是一本小册子。没有互动性。没有实用性。只是纸质版的数字版本。为什么？因为人们不了解网络的功能。
仍然有很多公司的网站，你可以很清楚地理解——他们不知道网络是用来做什么的。它仍然是一本小册子。我昨天访问过一个网站，它还不如打印出来邮寄给我。至少它可以为我的鸡舍提供一个有用的最终用途。
然后你还有其他网站，比如亚马逊，它们已经非常清楚地弄明白了网络是用来做什么的：互动式的、无摩擦的体验。
AI 现在正处于那个阶段，卢米埃尔定律意味着我们正在使用它来让现有的事物变得更好。我们正在使用它来填补我们博客中的内容空白，这很好。我们正在使用它来修复损坏的软件。再说一次，这很好。这是对技术的一种良好应用，可以使现有的事物变得更好。我自己也做过很多次。
但最大的问题是，那些不存在的东西呢？那些我们还不知道的、不存在的东西呢？我们无法想象那是什么。
这就是蓝海战略、空白领域、绿地，或者你在管理咨询中想要使用的任何奇怪的颜色类比。价值将会在那里。AI 的变革性价值将会在那里。
做得更多、更大、更好、更快、更便宜是好事，但它不是竞争优势。它不是能让你的业务方式发生根本性改变的东西。制造一匹更快的马不会给你带来汽车的竞争优势。
那么，你如何找到绿色的海洋蓝色空间，或者任何东西？你如何找到你不知道的东西？
有三种“不知道”。我们开玩笑地称之为伦斯斐尔德矩阵，以美国前国防部长唐纳德·伦斯斐尔德的名字命名，他说有你知道的事情，有你不知道的事情，有你不知道你知道的事情，还有你不知道你不知道的事情。
你知道你知道什么，这很明显。
你知道你不知道什么。你知道你的知识存在差距，但你知道这些差距是什么，并且你知道你可以填补它们。你可能不精通某些东西，但你可以很容易地填补这个空白。
然后，还有你不知道你知道的事情。你拥有某些知识，但你不知道你拥有这些知识。例如，你有没有给某人发邮件索要某样东西，然后意识到他们几天前就发给你了，而你只是没有读到？这就是你不知道你知道的事情。
最后，还有你不知道你不知道的事情。
总的来说，这些是：
- 已知项
- 已知未知项
- 未知已知项
- 未知未知项
这是如何使用 AI 创造变革性价值的核心。
第三部分：生成式 AI 解决已知未知项
当你知道你不知道什么时，这是生成式 AI 最容易帮助解决的象限。你意识到你的知识或能力存在需要解决的差距。你理解问题，但缺乏解决问题的具体信息或技能。
我看到大多数人今天都在这样使用 AI。需要一篇关于你不擅长的内容的博客文章？ChatGPT 来帮忙。
生成式 AI 擅长帮助填补这些知识空白。如果你知道你需要学习 Python 编程，但不知道如何编码，AI 可以提供量身定制的学习材料、代码示例和循序渐进的教程。
如果你知道你的业务需要更好的客户细分策略，但不确定如何制定，AI 可以概述方法论，提供模板，并根据你的具体业务背景提出建议。
这里的关键优势在于，你正在将 AI 指向一个特定的已知差距，这意味着你可以根据你的需求评估结果。你知道你在寻找什么，你不知道什么，你可以提出很好的、具体的问题来填补这些空白。你正在将 AI 用作针对已定义问题的有针对性的解决方案，这可能是生成式 AI 在业务战略中最直接的应用。
大多数时候，这不会是变革性的。你知道你不知道什么，所以不太可能有奇迹发生。这更多是优化领域。再说一遍，这没什么错，但如果你正在寻找下一个伟大的飞跃，你很可能不会在这里找到它。
第四部分：生成式 AI 解决未知已知项
当你不知道你知道什么时，这些情况是指你拥有信息。你拥有数据。你拥有公司内部的东西，如果你知道它们的存在，就可以让你解决问题——所以你像对待未知未知项一样努力解决问题。你不知道你知道什么。
这方面的一个例子是你的呼叫中心数据，你的销售数据。你与客户有互动，这些客户告诉你，“嘿，我想要这个。我想要一个解决方案来解决这个问题。” 你的销售人员会说，“不，我们不提供这个。对不起。”
你因为这种情况损失了多少业务？
这些信息——这些访谈、这些记录——存在于你现有的系统中。你拥有知识。但你不知道你拥有这些知识。你如何将此转变为你已知的东西？
毫不奇怪，答案是生成式 AI。生成式 AI 可以大规模地获取这些对话并处理它们，并说，这是人们总是谈论的 22 件事。你已经拥有这项技术。你拥有像 Fireflies、Otter、Gong 和 Apple Voice Notes 这样的工具——任何可以转录数据的工具。
你拥有这些信息。你必须处理它。你必须咀嚼它。你可以通过 AI 以编程方式做到这一点，方法是将一次呼叫一个地通过语音转录系统，或调用你的呼叫系统 API 以获取数据。然后你将转录文本一次一个地输入到一段代码中，这段代码会说，“这次通话中主要谈论了哪五件事”？
这种信息散落在你公司的各个角落。它存在于每次员工会议、每次客户电话、每次客户服务互动、每次聊天记录中。Trust Insights 最早的客户之一是一家食品饮料公司，该公司拥有大量数据，我们当时使用经典 AI 对其进行了处理。我们在他们的销售对话中发现，有一个产品类别是客户一直在询问的，但他们没有意识到规模有多大。我们向管理层强调了这一点，结果证明这是一个价值数十亿美元的类别。
当你解决未知已知项时，这往往更具变革性，但在很大程度上是内部变革性的。你发现了新的数据、新的能力、新的知识和见解，这些可以帮助你更好地运营业务。
第五部分：生成式 AI 解决未知未知项
伦斯斐尔德矩阵的第四象限是你不知道你不知道什么。所以你不知道空白领域是什么，绿地是什么，蓝海是什么。你可能感觉到那里有些东西你错过了。存在差距。你做生意的方式存在某种逻辑缺陷。但你不知道它是什么。你无法解决它。你无法挖掘出来。而这正是生成式 AI 可以提供帮助的地方。
这是所有象限中最重要的，因为变革性的事情发生在这里，这些事情完全改变了你做生意的方式。为什么？因为在其他类别中，已知已知项、已知未知项、未知已知项，你都在处理你拥有不同程度解决方案的已定义问题。
当你处理未知未知项时，有时你甚至在定义问题是什么，然后才能想出创建或改进解决方案。你可能确实不知道你正在解决什么问题——或者更糟糕的是，你一直以来都在解决错误的问题。
让我们来看一个例子。我是一名主题演讲者和教育家。我在世界各地就生成式 AI 发表主题演讲、讲座和研讨会。我在这方面相当成功，但我本可以更成功。
我不想让我现在做的事情变得更好，因为我不确定我现在做的事情一开始是否有效，或者是否足够有效到值得考虑优化。正如我早期的枪械教官之一曾经责骂的那样，你不能在枪战中错过得足够快来赢得胜利。使用 AI 并假定你知道问题意味着你将解决问题……但它可能是错误的问题。
那么你如何处理未知未知项呢？AI 的一个决定性特征是，它是在数字空间中大部分公共知识的总和上训练出来的。一个问题对我来说可能是未知的，但很有可能其他人也遇到过这个问题并定义了它，而 AI 已经观察到了它。我不知道这一点，但 AI 在其模型的潜在空间——长期记忆中知道。
我该如何开始？我首先查看已知的内容。我使用我可用的深度研究工具，看看如果中立的第三方向 AI 或 Google 搜索我，他们会发现什么。我是谁？我讲什么？我在哪里讲？我会建立一个关于我的全面概况。
仅仅这一点就可能具有启发意义。如果 AI 模型和支持 AI 的搜索说我做一件事，但我实际上并没有做那件事，那么我就遇到了一个优化我当前流程无法解决的问题。
我将深度研究工具的输出（如果您想要深度研究胶水提示，请加入我免费的营销人员分析 Slack 群组）粘合在一起，结果非常令人惊讶，尤其是在我应该在的其他地方和我应该创建的其他内容方面。在某些方面，我一直在解决错误的问题。
然后，我想了解那些我尚未解决其问题的人、我尚未发表演讲的活动、尚不认识我的行业的受众是谁。有了这份全面的概况，我可以向生成式 AI 询问差距、空白领域/绿地/蓝海。
这是生成式 AI 最大的优势。它非常了解一个领域，这意味着它可以告诉我我不在哪里——但应该在哪里。生成式 AI 不擅长提出全新的事物，但它擅长提出对我来说是新的事物（但就公共知识的总和而言是已知的）。
当我使用生成式 AI 进行这项练习时，结果证明……有很多我没有关注但应该关注的人。坦率地说，数量多得令人尴尬。我还有很多工作要做。
但这仍然是优化，不是吗？这使得一些未知项变得已知，但我或多或少仍然在做同样的事情。要将此提升到变革性，构建持久的价值，需要什么？
我们为什么要关心？因为这是在解决第四象限，未知未知项。我不知道这些人想要什么。但如果我要推断一些合成角色，我可以问他们想要什么。我可以问他们具体从演讲者那里想要什么，或者我可以问他们更普遍地想要什么。
这就是我们开始变得具有变革性的地方。一旦我们有了理想客户画像 (ICP) 和角色，我就可以准确地问它这些问题。也许我问它我可以构建什么样的软件来解决他们的一些需求和痛点——即使只是一些可以帮助他们日常工作的小工具。当我使用推理模型运行此练习时，它给了我四个我可以构建的软件候选方案，这些方案将为我的一个 ICP 提供有意义的价值。
为什么这行得通？这应该很明显。我解决的问题越多，当潜在客户将他们的候选名单放在一起时，我就越有可能被他们记住。
这是一场业务转型。这是一个全新的类别，一个全新的产品线——免费或付费——我可以用来在竞争日益激烈的领域中脱颖而出。当每个演讲者突然都成为 AI 专家时，我如何脱颖而出？通过深入挖掘未知未知项，并提出解决实际痛点的解决方案。
第六部分：总结
我将通过谈论一点市场份额来总结。我们从四大支柱开始——更大、更好、更快、更便宜。我们看到在伦斯斐尔德矩阵的每个象限中，我们如何使用生成式 AI 来满足这四个基本需求。但除此之外，伦斯斐尔德矩阵还帮助我们理解了其他一些东西，一些具有特殊价值的东西。
红杉风险投资公司发明了 TAM/SAM/SOM 模型，通过三个市场评估潜在投资的价值：总潜在市场、服务可寻址市场和服务可获得市场。
总潜在市场 (TAM) 是您的公司、产品和服务可以服务的人的总数。将此视为 100% 的市场份额。如果每个可以购买您的产品的人都这样做，这将是您的 TAM。对于我来说，作为一名主题演讲者，这将意味着我在世界各地的每个活动中都做主题演讲，从达沃斯到东皮奥里亚扶轮社。
服务可寻址市场 (SAM) 与 TAM 相同，但存在竞争。有了竞争对手，市场会是什么样子？对于我来说，作为一名主题演讲者，这是我可以发表演讲的活动数量。很多活动不需要以 AI 为重点的主题演讲者。像国际女性 AI 会议这样的活动永远不会邀请我作为主题演讲者，因为，嗯，我不是女性。
而服务可获得市场 (SOM) 是我可以实际捕获的市场份额。就我而言，作为一名主题演讲者，一年只有 365 天，我不可能在那么多活动中发表演讲，更不用说共同拥有一家公司、做客户工作，甚至仅仅是旅行的负担了。
但是，如果我们退后一步，看看伦斯斐尔德矩阵，我们看到的是相同的类别。SOM 是已知已知项，在较小程度上是已知未知项。我们知道我们知道什么。我们知道如何向我们认识的人推销我们知道的产品，并且我们在很大程度上知道如何向我们不认识的人推销，只要他们需要我们公司生产的产品。
我们不知道我们知道什么？这在一定程度上是服务可寻址市场。我们有人们想要的产品和服务，但哪些类别的人或公司可以购买这些产品和服务——而我们又错过了哪些？在之前的例子中，当您挖掘您的呼叫中心数据时，您正在挖掘您知道您可以解决的问题，但您不知道您错过了想要这些解决方案的人。
而总潜在市场？这在一定程度上是你的未知未知项。这是空白领域、绿地、蓝海，所有你不知道的东西，所有你可以抓住的潜力。你必须聪明地对待它，追求那些有利可图且持久的东西，但很有可能存在更多你可以抓住的价值。
这就是生成式 AI 的力量。不是更快地制造更多东西，而是发现全新的、变革性的业务方式。
无耻的宣传：我的公司 Trust Insights 正在为像您这样的公司做这件事。如果您被要求为您的业务增长收入提出变革性解决方案，尤其是在涉及 AI 的情况下，并且您不确定如何做，请让我们帮助您。
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Christopher S. Penn
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