本周GPT升级到4o版别，重磅更新了各种才干，输入输出的格局增多

每一次GPT的才干改造，总会让人惊呼。

本周GPT升级到4o版别，重磅更新了各种才干，输入输出的格局增多，文本、音频、图像都能搞定，能了解画面和声音，甚至能读懂人类面部言语，响应速度和功用也有了很大的提高。学姐也在第一时刻体验了它的文本才干，和4.0比较，无需长串的提示词，就能根据猜测给出合理的内容。输出的内容能有用衔接上下文，逻辑严密。

第一个感受是：模型创业者又要望GPT兴叹了。这也是这两年AI创业的难点，本来卡在技能上的难题，自己啃着三五个月，进度条才走到10%，底层才干一更新，原有的问题瞬间消失，真是得唱一句：时刻都去哪儿了？当下底层技能确实在一路狂飙，每次呈现都带来全新的相貌，可是咱们的运用层现已无限趋同了。企业服务范畴，无论是SaaS，还是协同办公平台，各自都花了一年时刻去探索AI运用，终究却交出了类似的答卷。

人手配备一个智能小助理，能够用来辅佐工作输出答案，有文档功用的一定会运用智能扩写、总结，有聊天窗口的一定会参加上下文总结，视频会议的记录和总结也成了标配。面临越来越趋同的数字化运用场景，让咱们抛下这个问题：面临AI的快速开展，人类的想象力是不是黔驴之技了？先说个定论：把AI运用到企业数字化上，本身便是一个天大的难题。且，这个难题不会随着技能思想的提高而下降。

SaaS和协同平台本身便是科技企业，具有强壮的技能才干，可是他们也难，为了找一个符合AI的场景也要绞尽脑汁，也要精心计算企业会不会买单。企业内部自研就更难了，本来技能才干就弱于外部服务商，大量的技能人才又困在事务和技能的匹配中不得解脱。一边在实际事务开展和杂乱的利益联系中左支右绌，一边要考虑跟上AI的技能开展，赋能事务。懂事务的人不明白技能，懂技能的人又不明白事务，或许说不能越俎代庖地去为事务负责。

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以上，是AI+数字化难题的表象，但归根到底，我以为背后还有3个全民性的问题，阻碍AI运用落地。一则是缺少根本的科学素养，对于技能有畏难心理，或许反向妖魔化技能畏难是说害怕自己搞不好数字化，弄不明白AI，项目会失败，自己也会承担职责。

本质上是因为了解得不够深化，勇气这件事情，不是来源于自信，而是信息充沛下的合理预期。所以只要深化地了解，才干真的处理企业对AI和数字化的深度知道。再说妖魔化。

妖魔化的浅层，是指直接对着新技能说no，凡是不会的不明白的新呈现的都是不合理的，思路会被耸人听闻但毫无逻辑的谣言牵着走。鸡会长出9个头，吃什么都会致癌。换到企业数字化的场景上，也便是运用者会抵触一切的技能，任何形态的技能，机器，系统，APP，都是杂乱无章的“玩意儿”，“不知道有啥用”。

妖魔化的深层，是骗子太多，特别是在新技能呈现今后，一大堆人就忙不迭地来割韭菜了，特别是现在有了短视频这样极大的流量工具，只需要做好鼓动心情的预案，再叠加一套缓解焦虑的产品，大量的人看到标题就冲动下单了，买完后从不去看，下一次想起来自己买了这个产品是因为卖家翻了车。这样的生态，导致咱们对于新技能有一窝蜂的焦虑和好奇，又通过购买低质的科普产品快速消灭热情。

于是乎，群众表情越来越麻痹，越来越顺其天然。和多少年前的高速公路收费员也没有什么两样，明知会被推翻，却没有早早储藏新的出路。

二则是没有立异思想。咱们的教育里，天然就缺少立异的培育。咱们有过恢宏的历史，最雄伟的修建，最厉害的四大发明，是仅有传承至今的文明古国，咱们不应该缺少对先进事物的想象，也正因为立异和适应才干让咱们的文明得以连续。可是在企服职业，立异成为了何足挂齿的事情。

创业者方面，同质化严重，像素级抄袭在这个职业里屡见不鲜。在竞争剧烈的赛道上，有一度大家都不敢去开发新的功用，上什么才干友商都很快跟进，抄袭的速度比客户正式运用的速度还快，这是何等讽刺的阴间笑话。

况且SaaS厂商有个更为难的难题，立异的成本太高。特别是产品后期的新才干，只能满意极小部分特定的用户，却要及大价值去开发，当立异和生意是否划算放在天平的两头，活的脚踏实地SaaS厂商天然也不敢往立异那一端去增加砝码。客户方面，因为没有立异思想，导致亦步亦趋的学习同行，同行买了什么产品，怎么做数字化也跟着来一套。

客户总觉得：自己考虑自己想方法多难，枪打出头鸟，照着抄错了也是大家一起错。中庸做事的观点，特别是在大型企业中，体现得淋漓尽致。从数据来说，从软件年代到SaaS年代，距今那么多年，卖得好的还是ERP、CRM、HCM这些软件年代的老工具，创业者没有更广阔的想象，束手束脚追求确定性，客户也没有改造自己的知道，只要一起相伴走老路。

是和问题硬碰硬的才干。如何发现问题，如何从多个问题中选择当时最重要的问题，如何拆解问题逐步处理问题，都是咱们不拿手的。反之，咱们很拿手一种很圆融的智慧，用巧劲来避开问题，或许软化问题。也便是说，咱们缺少用技能去处理问题的硬碰硬的思想。大家都知道，信息技能的底层，是0，1组成的二进制言语，是一门逻辑言语。

所以技能拿手处理的问题，是清晰简略的，是有非黑即白确实定性答案的。所以运用技能的前提，是当时做法是标准化流程化，闪现的问题也是清晰可描述，能细化到“A审批流的第一个环节总是卡壳3天”这种问题，技能天然能够挺身而出，提高效率。