觀念平台-從十大GPT應用 談AI工具開發致勝關鍵
人工智慧(AI)風潮狂捲全球,台灣在輝達(NVIDIA)執行長黃仁勳的帶領下,更是成為全球AI的中心。許多個人與企業積極學習採用AI工具,並加入AI供應鏈或發展相關應用。各種AI相關的補助、投資與企畫案如雨後春筍般出現。筆者根據研究與審查的經驗,撰寫此文分享,對AI應用開發者而言,確認方向與行銷策略至關重要,切勿因專注技術而忽略市場需求。對採用AI工具者而言,可以藉此了解AI應用的細分化與多元性,選擇適合的工具。
■鎖定客群解決痛點,莫迷信技術本身
在參考2024年6月的Top 10 ChatGPT應用時,我們可以看到這些應用在各自的領域中展示了出色的功能和實用性,受到了廣大用戶的青睞。例如,Image Generator專注於生成和優化圖像,Write For Me專為創作量身定做內容,Scholar GPT增強了研究功能,Canva提升了設計效率,Consensus讓用戶可以直接與科學文獻對話,Logo Creator專注於標誌設計,Photo Realistic GPT生成逼真圖像,Code Copilot幫助開發者更智能地編寫代碼,AI Humanizer使AI生成的文本更人性化,Universal Primer提供快速學習資源。這些應用展示了GPT技術的強大功能和廣泛應用潛力。這些應用告訴我們,鎖定目標顧客,解決痛點,具體、簡單易用,才能夠突出。
開發基於大型語言模型(LLM)的成功產品需要遵循一系列關鍵步驟和原則。首先,明確產品的目標和用戶需求至關重要。這一步需要透過市場調查、用戶訪談和競爭分析來深入了解目標市場、用戶群體和具體需求,確保產品能有效解決用戶的痛點。選擇適合的技術和數據也是成功的基石。
根據產品需求選擇合適的LLM技術,如GPT-4或Gemini,同時確保訓練數據的品質和相關性,以滿足特定業務需求,提高模型的準確性和實用性。不少企劃案迷思在AI的全面性,開發的應用功能包山包海,反而講不清目標顧客與解決的具體問題,以及AI是如何運作去解決問題的。
用戶體驗設計對於LLM產品的成功至關重要。設計直觀、易用的界面,確保機器生成的語言清晰、準確且具相關性,並考慮用戶互動的各種情境,設計出符合用戶期望和使用習慣的產品,這樣可以提升用戶的滿意度和忠誠度。在開發過程中進行持續的產品測試,包括功能測試、用戶體驗測試和安全測試,並根據用戶反饋進行迭代,是提高產品品質和用戶滿意度的關鍵。持續的測試和優化可以及時發現和解決問題,確保產品的穩定性和可靠性。許多團隊儘管有堅實的技術,但在提案時講不清用戶要在怎樣的場景、使用怎樣的介面,如是在FB或LINE當中,去獲得服務,又可獲得怎樣的結果,顧客旅程與UIUX又為何,實在是可惜。
■法遵與倫理同樣重要
遵守法律和倫理標準同樣重要。開發者需要遵守相關的數據保護法規和隱私標準,審慎處理產品中可能出現的偏見和倫理問題,並採取措施減少這些風險,以避免法律風險,提升產品的公信力和用戶信任度。此外,考慮產品的可擴展性和後期維護也非常重要。通過模塊化設計和支持未來擴展的架構選擇,確保產品能夠在市場上長期存活並保持競爭力。這樣可以降低後期運營成本,提高產品的長期價值。許多企劃案就忽略了AI在身心健康、法律、投資方面的建議可能因不準確而傷害用戶,或是數據應用違反了法律。
總之,開發者必須掌握行銷的基本思維,透過減法原則,專注於細分領域與場景,才能打造出特色鮮明的產品,不易被大型應用取代。例如,專注於人力資源領域,能讓AI快速閱讀大量履歷表,精準找出潛在人選,減少人力;若能專注於保險、汽車、房仲等銷售領域,找出未來超級銷售天王更佳。總結來說,成功的AI應用開發需要綜合考慮目標需求、技術選擇、用戶體驗、持續優化、法律倫理標準和行銷思維,專注於細分市場,才能實現技術與商業的雙重成功。