企業(yè)家，並使用AI和Generative AI來改善其業(yè)務。同時，重要的是要記住生成的AI，就像所有技術一樣，都是一個放大器 - 使得偉大和平庸，更糟。加利福尼亞大學伯克利分校和哈佛商學院的學者對肯尼亞的640名企業(yè)家進行了一項嚴格的2024年研究表明，使用AI助理將更好的企業(yè)家提高了19％，而成功的企業(yè)家則將其績效降低了9％！請參閱下圖。

研究人員提供的技術幫助這些企業(yè)家通過一系列從財務管理到農業(yè)建議，並改變了他們的經濟回報。同樣，正如我在《福布斯》第3欄中寫的那樣，考慮了您組織的AI代理，即生成AI可以幫助降低創(chuàng)新成本。我引用了Flybridge Ventures的創(chuàng)始合作夥伴Chip Hazard，這是一家早期的VC，他說企業(yè)家要求建立公司的資本要少得多，他們正在使用資本效率AI填補所需的能力。

更廣泛地說，OpenAI的創(chuàng)始人之一Andrej Karpathi，在特斯拉的AI直接直接指出了大型語言模型（LLM）在技術擴散上“翻轉腳本”。他說，龐大而重要的技術通常會從建立的組織和政府轉變?yōu)檩^小的企業(yè)。他說，他說恰恰相反。這是創(chuàng)業(yè)公司受益的，而較大的公司（大概是技術公司除外）落後於收養(yǎng)。那麼，這些新興產品如何使用AI？他們將軟件與服務相結合，即Slack，Google Office等，以及作為軟件啟用專業(yè)知識的軟件。這是人們使用AI為創(chuàng)業(yè)動力提供動力的三種方式。

AI市場研究和競爭分析

現在，任何主要提供商（例如OpenAI，Google，Deep Seek或其他）提供的深入研究能力很容易收集並分析任何行業(yè)，市場或角色的基礎知識。在我的公司GAI見解中，我們一直在打電話給客戶，並要求他們給我們一個他們想要答案的問題。一個來自俄亥俄州東北部，對特定地區(qū)商業(yè)房地產的一些許可過程以及該地區(qū)的商業(yè)物業(yè)趨勢感到好奇。深度研究機器人進行了深入分析。然後，我們要求該人對報告進行評分。他給了一個A-。當被問及如果您沒有進行此分析，您會做什麼以獲取相同的信息時 - 他說，他將在2-3天內將一支由2-3個分析師組成的團隊。我們已經與許多客戶一起重複了這一點，沒有人對報告的評分低於B。

這種類型的分析對於企業(yè)家和投資者來說至關重要，如果使用高質量的人才，或者如果使用較低質量的分析師，則可能需要很長時間才能指定和完成。 LLM提供了出色的初稿 - 比團隊的許多初稿更深或更深。

AI降低間接成本

今天沒有大型語言模型幫助今天分析法律合同的任何人都在浪費錢。當然，沒有人擁有一盎司常識的人只能將模型的輸出用於最終法律文件。但是，如果您確實使用這些工具，他們會使您與律師的互動更加有效 - 1000美元的對話變成了200美元，因為您知道該文檔的內容，以及該詢問律師的內容。在其他服務中，Truwind.ai具有AI輔助會計，可提供更準確，經過審核的快速轉折。如果您需要與人類會計師交談，則可以通過其平臺安排。

AI可以幫助您傳達信息

尋找產品的消費者中有73％喜歡簡短的視頻。簡短的表單視頻是媒體消費中最快，最快的形式之一。 Google對Vertex AI環(huán)境的最新公告具有用於語音，視頻，音樂和文本的工具 - 一起。亞馬遜宣布了一個驚人的新語音工具，稱為Nova Sonic，對於任何對話而言，它都是栩栩如生的。有一些工具可以確保在不同的場景和圖像中保持一致的品牌表示。以400美元的價格，可以創(chuàng)建一個可能花費40萬美元的視頻。當今，這種新的視覺語言正在內部和外部使用。

結論：向感恩的死者學習

簡而言之，較大的放大器不會使您成為更好的吉他手。偉大的藝術家將吸引更多的觀眾（就像《感恩之死》那樣，當音頻工程師和化學家奧斯利·斯坦利（Owsley Stanley）創(chuàng)造了著名的“聲音之牆”時所做的那樣），但不良的吉他手會簡單地惹惱鄰居。 Generative AI和AI是企業(yè)家才能的放大器，對於世界上的小公司來說，這是與大公司競爭的偉大腳步。就像特種部隊與正規(guī)軍競爭一樣。正常的陸軍通過巨大的人才金字塔和壓倒性的彌撒來表現。特種部隊依靠具有出色技術的訓練有素的訓練有素的人，在任何任務或問題上都以最好的座右銘，在不同的任務上進行了交叉培訓。同樣，當今的智能創(chuàng)業(yè)公司是人類和數字工人的混合動力，可以更快，更好，更便宜，更有效地利用資本和時間來完成這項工作。

Berkley/HBS Research Otis，Nicholas和Clarke，Rowan和Delecourt，Solène和Holtz，David and Koning，Rembrand的來源，生成AI對企業(yè)績效的不均勻影響（2024年2月27日）?？稍赟SRN上獲得： https：//ssrn.com/abstract=4671369

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