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一个适合程序员的AI创业思路

一个适合程序员的AI创业思路

很多程序员朋友都想做自己的AI产品,我们可以按照「流程自动化程度」与「AI应用程度」将产品的形态划分为四个象限:

一个适合程序员的AI创业思路

其中:

流程自动化程度衡量「产品的服务流程有多少需要人工介入」

AI应用程度衡量「AI在产品中应用的比重」

第一象限,比如开发一个AI图片处理应用,用户在应用内通过与UI交互就能完成完整的服务流程,所以流程自动化程度高。同时「AI图片处理」重度依赖AI的能力,所以AI应用程度高。

第二象限,则是常规的应用开发领域,比如开发个知识管理应用、时间管理应用,流程自动化程度高,但不需要用到AI的能力,所以AI应用程度低。

第三象限,一些非标服务,比如心理辅导、创业咨询,流程自动化程度低且AI应用程度低。

第四象限,比如在淘宝接大学生毕设以及各类写稿的单,再用AI完成内容输出。大部分服务流程通过IM沟通完成,所以流程自动化程度低。同时内容输出重度依赖AI的能力,所以AI应用程度高。

类似的例子还有用AI定制各种风格的照片、头像......

一种适合程序员的创业思路

程序员由于日常工作就是开发应用,所以创业时多会倾向于做应用,也就是流程自动化程度高的产品(第1、2象限),但选择1、2象限前期的投入很大,主要体现在:

开发成本投入大,前期需要投入大量时间开发应用

如果AI应用程度高,还需要在AI技术上投入很多,比如AI图片处理应用需要持续投入技术,确保图片处理效果比竞品好

在营销获客上的投入

选择1、2象限意味着你会与其他程序员创业者、创业团队产生直接竞争。

但选择3、4象限又不能发挥程序员「会编程的优势」。

所以,有没有一条路子能同时满足:

能发挥程序员会编程的优势。

不与其他程序员同行、创业团队产生直接竞争。

能发挥AI的优势,又不需要很高的AI技术门槛。

一个有趣的例子

接下来我会讲一个满足以上条件的有趣例子。

Fiverr是一个在线自由职业市场(类似国内的猪八戒),自由职业者提供技能服务,买家发布任务并寻找合适的自由职业者接单。

在Fiverr上,自由职业者提供的服务被称为gig,一个gig通常包含服务的描述、价格、交付时间以及套餐(基础、标准、高级包等不同价格和服务内容的套餐)。

例如,一个图形设计师的gig可能是设计一个徽标;一个写手的gig可能是撰写一篇500字的文章;一个程序员的gig可能是进行一小时的编码工作。

这里有一个隐藏的逻辑 —— 每个gig背后对应一个可售卖的服务,每个服务对应一个需求。所以,每个gig背后其实暗含了一种需求。

比如,有一个gig是「帮你写出高转化率的卖货文案」,这背后暗含的是「需要专业人士帮忙提高电商经营效率」需求。

当你读懂背后的用户需求时,可能你不会写卖货文案,但你有电商操盘经验,也能与用户达成合作。

看到这一商机后,有个叫 peter(x id @pwang_szn)的小哥爬取了Fiverr上346324+的gig,再用Claude(一个AI模型,擅长分析长文本)分析了每个gig背后暗含的需求,再将这些需求打包售卖(售卖网站地址[1])。

一个适合程序员的AI创业思路

需求表格的部分内容

试想一下,如果一个人正在网上寻找商机,现在有一份包含34w+真实需求的表格摆在面前,是不是有很大概率购买呢?

从公开信息看,这份需求表格已经帮他赚了大于2k刀(20 * 47 + 20 * 67)。

一个适合程序员的AI创业思路

让我们用「流程自动化程度」与「AI应用程度」来分析下这款产品:

流程自动化程度:主要包括数据爬取、清洗、分析,都是脚本自动完成的,流程自动化程度高。

AI应用程度:AI主要用于替代人工分析gig背后的需求,AI应用程度不高。

所处位置大概在一象限的左上方:

一个适合程序员的AI创业思路

这个思路简单来说就是:

爬取某一领域相关数据

用AI辅助清洗、分析数据,形成新的洞察

将新的洞察包装成产品售卖

有同学会说 —— 这个思路很简单,也很好执行。那不就意味着很容易被其他程序员模仿?

别着急,这个思路还有后续,听我继续往下讲。

首先,除了上面介绍的「通过gig反向发掘暗含的需求,再售卖需求」外,数据还能有很多用途,比如分析转化率更高的gig,总结规律,向自由职业者提供gig优化服务。

其次,除了产品本身(即通过分析数据得出的各种表格)有价值外,通过产品吸引来的客户同样有价值。

完全可以将这些客户聚拢起来,提供付费的社群服务。此时,客户不仅能从你的产品(各种表格)中获得价值,还能从其他客户身上获得价值(通过社群连接)。

也就是说,从思路3继续发散,可以往任意象限继续发展。迭代的时间越长,产品的形态就越独特,不用担心有人会模仿。

总结

本文提供了一种程序员做AI产品的思路,这个思路既能发挥程序员编程的优势,又能发挥AI的优势,还不要求很高的AI技术。包括4个步骤:

爬取某一领域相关数据

用AI辅助清洗、分析数据,形成新的洞察

将新的洞察包装成产品售卖

基于数据与用户拓展新的业务形态

举个例子:

定期爬取求职网站的求职数据

用AI辅助分析数据,形成洞察(比如找工作难度的趋势变化、招人的企业趋势变化、企业更看重的能力......)

将新的洞察形成周刊发布

为周刊读者提供求职相关服务

再举个例子:

定期爬取某书上某个城市的装修相关笔记

用AI辅助分析,形成当前城市的装修商家避坑指南、商家推荐指南

定期更新指南,吸引读者

为客户提供装修的增值服务

甚至思路打开点 —— 不一定分析某个行业,可以分析所有行业。不一定要产出文字表格,还能产出标准化的视频。

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