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案例 12 · 鞋服电商素材

Datawhale原书章节 · 印刷页码 118—127 · 当前仅加载一页

Datawhale《FDE案例100》,案例12,原书第121页;下方可展开文字版

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在业务规模还没这么大、AI能力也没有发展到今天这个阶段的时候,用设计师和运营团
队支撑内容生产,是非常自然的一种方式。
设计师理解商品,也理解品牌审美。企业需要什么图,他们就做什么图。这套模式已经
支撑客户把业务做到很大的规模,本身证明它是有效的。
问题出现在业务复杂度越来越高以后。SKU越来越多,图片越来越多,视频越来越多。
业务量增长以后,企业想继续扩大内容供给,最直接的方法就是增加人。于是内容产能
和人力数量开始越来越强地绑定。
后来AI出来以后,客户其实也很积极,并没有完全不用AI。他们开始让员工自己使用各
种AI产品,希望借此提高效率。
但这又进入了第二个阶段:以前是“人做图”,后来变成了“人盯着AI做图”,人还得自
己反复调整。更麻烦的是,这种方式会把人的差异继续放大。
同样一套工具,不同的人用出来,结果完全不同。所以从企业角度看,这依然谈不上稳
定的生产能力。
后来我据此判断,单纯给企业采购几个AI工具,或者教员工怎么写Prompt,都解决不了
根本问题。AI真正要改造的,是整条工作流本身。
Q3:后来你使用AI解决这个问题的整体思路和关键步骤是什么?
这个项目里,我花时间最多的事情,是真需求的挖掘,以及价值主张到底成不成立。写
代码反而排在后面,AI辅助以后尤其如此。
第一步,先到现场,不急着做产品。
项目早期,我会花比较多时间待在客户现场。
因为FDE要解决的问题,本质上是怎么把AI技术和行业Know-how结合起来。只听老板
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