最近，参加了不少企业级 AI 发布会，也有在线下和一些头部 SaaS 的 CEO 沟通，我得出一个结论：打造企业级 AI 产品，成功的路径只有一条，那就是客户共创。
虽然短期内仍有泡沫，但是在接下来几年，我们会看到越来越多的企业级 AI 发布，这些产品基本上可以分为两类：
一类是软件公司为主导的，他们更多从 AI 能力出发，打造心目中理想的 AI 产品。
这一类产品，大部分都落不了地，或者说，只能处理一些简单的业务场景，很难融入核心业务。
另一类则是和客户一起共创，他们更多从客户实际需求出发，从一开始就直面现场业务的挑战。
这一类产品，可能并不激动人心，但却是能真正落地的 AI 产品。
为什么“客户共创”是成功的唯一途径呢？主要有 3 个原因。
第一，生成式 AI 的核心逻辑不是流程和功能，而是“概率模型”
前者是确定性的技术，只需要简单的原型图，就能基本确定产品的效果。
后者是不确定的技术，只有产品真实落地，才能确定产品的效果。
也就是说，做企业级 AI 产品，必须尽快在真实的业务场景跑起来，拿到客户的真实反馈，才能知道方向是否靠谱。
第二，企业 AI 的实际效果，往往取决于企业的现实环境
比如，AI 知识库理论上很棒，但是要发挥作用，首先要梳理好知识文档，同时还必须对这些文档保持更新维护。
很多企业做不到这一点，AI 知识库就很容易变成 AI 垃圾库。
再比如，ChatBI 听起来很美，但实际上，AI 更擅长处理自然语言，但是不擅长从复杂的表结构中提取和计算数据，这些工作往往 BI 更为擅长。
但是很多企业连 BI 都没有做好，ChatBI 就容易沦落为玩具。
举个例子，海纳 AI 服务了近百家世界 500 强，他们的产品负责人告诉我：公司从 CEO 到产品经理，都会定期去客户现场拜访，因为 AI 产品的实际效果，往往受限于客户的现场环境。
第三，企业级 AI 目前普遍还处于找场景的阶段
这一轮 AI 技术和移动互联网最大的区别就在于：后者是创造场景，前者是赋能场景。
移动化互联网时代，意味着所有 PC 端的功能都可以在移动端再做一次；
但是这一轮 AI 技术则需要融入到各种场景，找到自己擅长的位置，克服各种落地的障碍（或者说补齐落地的条件）。
这是一个缓慢的、探索的过程，必须与客户共创，才能显著加速这个进程，同时避免无谓的投资失败。
实际上，我看到的几乎所有成功的企业 AI 产品，都来自于客户共创。
比如，北森的 AI 产品研发都会经历三个阶段：可用性、商业化、规模化。而所谓的可用性，其实就是和客户共创。
即只有确定 AI 产品是可以落地的，客户愿意付费，北森才会推向市场。
无招回归钉钉后，最大的动作也是带着团队拜访客户，其实就是因为 AI 产品成功的唯一路径，就是客户共创。
所以，不要再问 AI 的创业机会在哪里了，它就隐藏在客户现场，静静等着你去发掘呢。
