200 Videos pro Tag produzieren, mit Kosten von weniger als 10 Yuan pro Video: Die praxisnahe Kostenaufstellung für KI-Anwendungen von kleinen und mittleren Unternehmen ist da.
Als die vierte Live-Serie von Jianshi FDE ausgestrahlt wurde, drehte sich alles um ein und dieselbe Frage: Wie kann KI in echten Geschäftsabläufen zum Einsatz kommen und welche Rolle spielt FDE dabei?
Der Gast dieser Sendung Long Fei gab eine noch direktere Antwort: Wenn man Agenten für kleine und mittlere Unternehmen entwickelt, sollte man zuerst keine Konzepte erörtern, sondern die Rechnung aufmachen.
Er zeigte im Livestream mehrere gerade fertiggestellte Videos. Ein Reisebüro lieferte nur einige selbst aufgenommene Materialien und erhielt nach wenigen Stunden 200 völlig unterschiedliche fertige Videos.
Abzüglich der notwendigen Kosten und der Gewinnspanne liegt der Preis für ein einzelnes Video nur bei 8-10 Yuan. Mit monatlichen Ausgaben von insgesamt 600-800 Yuan, also weniger als 1000 Yuan, für die Erstellung von Marketingvideos kann sichergestellt werden, dass mindestens zwei Konten täglich neue Inhalte veröffentlichen können.
Die erste Version dieser Videos wurde übrigens zurückgewiesen: In den Untertiteln standen unerwünschte Wörter, die Plattform erlaubte die Veröffentlichung nicht. Die gesamte Korrektur erfolgte automatisch durch KI-Neuschnitt: Übergänge, Synchronisation, B-Roll und A-Roll wurden vollständig automatisch erledigt, sodass Hunderte bis Tausende von Videos auf einmal bearbeitet werden konnten.
Diese Arbeiten wurden nicht an externe Dienstleister ausgelagert. Long Fei hat den gesamten Prozess – Markieren von Materialien, Verfassen von Texten, Prüfung von Manuskripten, Erstellen von Videos und Auslieferung – in Code eingebettet und zu einem Arbeitsplatz gemacht, den die Teammitglieder direkt per Knopfdruck nutzen können.
In den letzten zwei Jahren sind viele Konzepte im Bereich KI in die Öffentlichkeit gerückt, aber nur wenige werden tatsächlich in die Praxis umgesetzt. Nach zuvor von Jianshi veröffentlichten Daten verharren 70 bis 80 Prozent der Unternehmen noch in einer abwartenden Haltung gegenüber KI. In diesem Livestream erläuterte Long Fei keine abstrakten Konzepte, sondern sprach durchgängig über Einschätzungen, Praxisbeispiele und Kostenrechnungen. Im Folgenden seine eigene Darstellung.
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Zuerst einen stabilen Agenten-Arbeitsablauf einführen,
keine wiederholte individuelle Anpassung durchführen
Lassen Sie uns zuerst das Diskussionsthema klarstellen:
Kleine und mittlere Unternehmen mit einem jährlichen Gesamtgewinn von nicht mehr als 10 Millionen Yuan und einer Mitarbeiterzahl von höchstens 100 Personen. Für diese Art von Unternehmen gibt es nur eine einzige Fragestellung bei der Umsetzung von FDE: Ist es profitabel?
Um diese Fragestellung herum ist mein Vorschlag sehr direkt: Führen Sie zuerst einen bereits stabilen Agenten-Arbeitsablauf ein, statt sofort mit wiederholten individuellen Anpassungen zu beginnen.
Der Umsetzungspfad lässt sich in vier Schritte unterteilen, wobei jeder Schritt ein Problem löst:
Erstens: Führen Sie zuerst einen stabilen Agenten-Arbeitsablauf ein, um die Frage „Womit arbeiten wir?“ zu beantworten. Zweitens: Wählen Sie den ersten Auftrag aus fünf Kategorien von Agenten aus, um die Frage „Was machen wir?“ zu klären. Drittens: Erstellen Sie eine Bewertungsbibliothek und lassen Sie den Menschen den Prozess zuerst erfolgreich durchlaufen, um die Frage „Wie setzen wir es um?“ zu beantworten. Viertens: Berechnen Sie die Kosten genau und bestimmen Sie dann die Richtung, um die Fragen „Ist es wert? Wohin gehen wir?“ zu beantworten. Im Folgenden erläutern wir dies in dieser Reihenfolge.
Zuerst erklären wir, warum der Pfad anders sein muss. Große Unternehmen legen Wert auf Effizienz, das Budget für einzelne Projekte liegt oft bei mehreren Millionen bis Zehnmillionen Yuan, sie beauftragen nur führende Dienstleister wie iFlytek oder Huawei und führen strenge Prüfungen der Lieferantenqualifikation durch. Kleine und mittlere Unternehmen fragen dagegen „Kann ich damit Geld verdienen, sehe ich sofort Ergebnisse?“ und treffen Entscheidungen nach Effizienzkennzahlen – der Chef erkennt nur Ergebnisse an. Bei diesen beiden Pfaden ist die Logik der Dienstleisterauswahl völlig unterschiedlich.
Der erste typische Fehler besteht darin, den Kauf eines Systems als „Umsetzung“ zu betrachten. Viele Unternehmen verkaufen teure Systeme an kleine und mittlere Unternehmen, aber die Mitarbeiter übertragen Dateien immer noch über WeChat-Gruppen und erstellen Berichte auf herkömmliche Weise – das gekaufte System liegt ungenutzt herum. Das ist ein weit verbreitetes Dilemma in der SaaS-Branche, auch die von mir selbst gekauften Tools bleiben ungenutzt. Der Kauf eines Systems bedeutet nicht den Erwerb von Fähigkeiten. Eine echte Umsetzung bedeutet, dass die Mitarbeiter das System gerne nutzen und es tatsächlich verwenden können.
Deshalb ist der erste Schritt bei der Umsetzung von FDE, direkt mit einem bereits stabilen Agenten-Arbeitsablauf zu beginnen. Heutzutage ist die KI-Programmierung bereits ausgereift, fertige Agenten und Komponenten können direkt verwendet werden; Produkte wie Rechnungsagenten oder Agenten für digitale Menschen im Livestream können direkt bereitgestellt werden, je nachdem was der Chef benötigt.
Darin verbirgt sich eine häufig übersehene allgemeine Chance: Auf dem Markt entstehen „KI-Produkt-Supermärkte“, die grundlegende Agenten für Aufgaben wie das Erstellen von PPTs, das Bearbeiten von Bildern oder das Einfärben von Schwarz-Weiß-Fotos zusammengefasst zum Verkauf anbieten.
Hochkarätige Teams mögen das für trivial halten, aber für Städte der dritten und vierten Ebene ist das ein echter Produktivitätsfortschritt. Die Menschen dort können keine Bildbearbeitung durchführen und keine passenden Titel auswählen, die Produkte kosten einige Hundert bis ein paar Tausend Yuan pro Stück und erzielen gute Verkaufszahlen.
Wie beurteilt man, ob ein Produkt ein ausgereiftes Werkzeug oder nur ein Spielzeug ist? Ich habe vier Kriterien.
Erstens: Betrachten Sie die Form. Wenn das Produkt noch über Dialogfelder gesteuert werden muss, ist es nicht qualifiziert. Der Nutzer muss es ständig anweisen, und die Anweisungsfähigkeit bestimmt die Obergrenze der Ausgabequalität.
Manche bauen eine „KI-Mitarbeiter-Middle-Plattform“ und platzieren mehrere Agenten in einer Feishu-Gruppe – es sieht so aus, als würde eine Gruppe von Mitarbeitern arbeiten, aber die Zeit des Nutzers wird immer noch für Chatten und Anweisungen verbraucht.
Zweitens: Betrachten Sie die Stabilität. Dass ein einzelnes Video funktioniert, bedeutet nicht, dass es in Massenproduktion hergestellt werden kann. Bei unserem Cloud-Schnitt-Tool traten von einem einzelnen Video über zehn bis zwanzig Videos Probleme exponentiell auf; nur die stabile Massenproduktion macht einen Agenten qualifiziert.
Drittens: Betrachten Sie die Portierbarkeit. Kann es auf einem anderen Gerät oder in einer anderen Umgebung neu bereitgestellt werden? Kommerzielle Produkte sollten so konzipiert sein, dass auf der Client-Seite keine Installation erforderlich ist und alle Abhängigkeiten auf der Serverseite verbleiben.
Viertens: Betrachten Sie die Produktionskapazität. Bei einer täglichen Produktion von 1000 Videos kann ein lokales Gerät die Last nicht tragen, man muss Server mieten und Parallelverarbeitung sowie Cluster nutzen, um die Kapazität zu erweitern – das stellt die Fähigkeit der Grundarchitektur auf die Probe.
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Wählen Sie den ersten Auftrag aus diesen fünf Kategorien von Agenten aus
„Womit arbeiten wir?“ und „Was machen wir?“ sind zwei unterschiedliche Fragen: Die vier oben genannten Kriterien beantworten „Womit arbeiten wir?“, während die Frage, wofür der Chef bereit ist zu zahlen, „Was machen wir?“ beantwortet.
Ich fasse die Antwort in fünf Kategorien zusammen: Informationszusammenfassung, Untersuchungs- und Entscheidungsunterstützung, Inhalts-Middle-Plattform, wiederkehrende Aufgaben sowie Wissensbibliothek plus Bewertungsbibliothek. Die fünf Kategorien sind keine fünf separaten Optionen, sondern ein durchgehender Pfad.
Erste Kategorie: Informationszusammenfassung. Viele Chefs beteiligen sich gerne an verschiedenen Netzwerken, treten Gruppen bei, schreiben aber selten etwas. Sie verbringen täglich wenig Zeit damit, die Nachrichten in der Gruppe zu durchsuchen und zu beurteilen, welche Informationen für sie relevant sind. Sie wollen nicht das Wissen an sich, sondern von anderen zusammengestellte Informationskanäle, die es ihnen ermöglichen, nicht anwesend zu sein und erst nach dem Lesen eine Entscheidung zu treffen.
Passend zu diesem Bedarf haben wir eine eigene Funktion zur Aufbereitung von WeChat-Gruppen entwickelt: Bei persönlichen WeChat-Versionen ab 4.1 können automatisch alle Chat-Verläufe in der Gruppe aufbereitet werden, um herauszufinden, wer was gesagt hat und welche Inhalte für das Geschäft relevant sind. Jeder Eintrag kann mit Schlussfolgerungen und Originaltext versehen werden und ist nachvollziehbar.
Zweite Kategorie: Untersuchungs- und Entscheidungsunterstützung. Manus ist im Wesentlichen ein Untersuchungstool: Es sammelt Branchenentwicklungen und aktuelle Informationen durch Webcrawler und erstellt daraus fertige Berichte. Wenn die Branche sehr spezialisiert ist oder professionelle Informationen auf Ebene von Wertpapierhäusern benötigt werden, können allgemeine Dialogtools diese Aufgabe kaum erfüllen.
Früher trafen Chefs ihre Entscheidungen auf Basis von Berichten ihrer Mitarbeiter, was ineffizient und ungenau war. Agenten für Untersuchungs- und Entscheidungsunterstützung erstellen direkt Berichte und unterstützen die Entscheidungsfindung. Chefs bei der Entscheidungsfindung zu unterstützen ist ein riesiger Markt, viele Chefs wissen nicht genau, was sie wollen und brauchen jemanden, der ihnen Orientierung gibt.
Dritte Kategorie: Inhalts-Middle-Plattform – hier habe ich den größten Aufwand investiert. Für Chefs kleiner und mittlerer Unternehmen liegt das Wesen des Datenverkehrs in der Inhaltserstellung. Der Schlüssel liegt darin, die Inhaltserstellung zu automatisieren und zu standardisieren und gleichzeitig die Qualität zu gewährleisten.
Unsere Produktionslinie kann täglich 1000 fertige Videos mit einer Länge von 1 bis 2 Minuten erstellen – keine oberflächlichen Videos von wenigen Sekunden und kein zusammengeschnittener digitaler Müll. Die Videos sind täglich unterschiedlich, haben jeweils ein eigenes Erscheinungsbild und Design und werden passend zur jeweiligen Plattform erstellt: Es gibt separate Ausgabemuster für WeChat Official Accounts, Xiaohongshu, Shipinhao und Douyin.
Der Ablauf ist festgelegt: Zuerst wird bestimmt, wohin der Inhalt veröffentlicht wird, dann wird geklärt, woher die Geschäftsinformationen stammen und wie die Materialien zugeordnet werden. Themenauswahl, Titelbestimmung und Textgenerierung folgen darauf, der Text durchläuft eine Titelprüfung und wird nach Bestätigung automatisch mit passenden Bildern ausgeliefert.
Für die Bildauswahl haben wir über 30 Methoden und 29 Malstile entwickelt, die automatisch nach Plattform und Branche zugeordnet werden. Jeder Stil ist eine voreingestellte Fähigkeit, die bei einem Kundenwechsel direkt installiert werden kann.
Es gibt auch Chancen im B2B-Bereich rund um Inhalte: Viele Werbeunternehmen haben größten Mangel an Materialien, die Einstellung von Personal für den Videoschnitt ist sehr teuer. Wir liefern ihnen oft täglich Hunderte bis Tausende von Werbematerialien.
Vierte Kategorie: Wiederkehrende Aufgaben. Texte schreiben, PPTs erstellen, Statistiken anfertigen, Rechnungen prüfen – das scheint trivial, muss aber täglich erledigt werden.
Diese Art von Agenten unterteilt sich in drei