在AI时代，运营领域的变革是不可避免的。AI技术的发展正在逐步改变传统的运营模式，特别是在硅谷这样的科技前沿地区，效率和SaaS（软件即服务）的推崇使得许多运营任务被自动化工具所取代。然而，这并不意味着所有的运营工作都会被AI完全取代，因为运营工作本身具有高度的非标准化和个性化特点。 1. 非标准化业务：运营往往涉及非标准化的业务流程，这些流程需要人的直觉、判断和创造性思维。例如，内容审核和客户服务等任务，虽然可以通过AI技术辅助，但完全自动化仍有难度。 2. 需求的多样性：不同企业的需求千差万别，那些能够被标准化、自动化的任务往往已经通过SaaS解决方案实现。而那些需要定制化解决方案的任务，则需要运营团队的介入。 3. 自动化的价值：工作流程引擎（如UiPath）之所以价值连城，是因为它们能够通过自动化减少人力成本，提高效率。这些工具在企业中的应用，能够释放出巨大的价值。 4. AI工作流引擎：定制化的AI工作流引擎能够为企业提供更加灵活和高效的解决方案，使得原本难以实现的业务模式变得可行。 5. 企业端的AI价值：AI在企业端的最大价值体现在组织流程的自动化和效率提升上。这种变革需要时间，一旦基础门槛被跨越，模型能力、使用能力到位，将会产生巨大的间接价值。 6. 模型价值与收入的不匹配：目前，模型创造的价值与其收入并不成正比。例如，尽管某些工具为用户提供了巨大价值，但用户为此支付的费用可能相对较低。 7. 基础设施化：从长远来看，模型和底层公司可能会成为基础设施的一部分，其成本将逐渐降低至可以忽略不计。这将使AI成为社会发展和科技进步的基石。 8. AI与计算机的类比：AI不应该仅仅被看作是互联网的类比，它更像是计算机的升级版，能够解锁新的商业模式和经济增长点。 9. 商业模式的创新：AI技术的发展将使得一些原本无法实现的商业模式变得可行，比如小团队也能够承担重运营的业务，或者以更低的成本生产高质量的产品。 综上所述，AI技术在运营领域的应用前景广阔，它不仅能够提升现有业务的效率，还能够催生新的商业模式。同时，我们也应看到，AI技术的发展和应用需要时间，需要跨过技术、经济和社会的多重门槛。在这个过程中，提升模型组装能力的AI应用和那些能够利用AI技术解锁新领域的创新将具有巨大的潜力。