記得之前有一個案例 Builder AI,融了 4 億多估值達 15 億美金,但因為用的是人工而不是真 AI 最終導致自己破產(chǎn),公司宣稱主要使用 AI 技術(shù),但實際上主要依靠印度開發(fā)人員手動完成工作(參考 Memo 網(wǎng)站文章《融資超 4 億估值 15 億美金的 Builder AI 是如何破產(chǎn)的》)。
不過同樣用這種方式的另一個 AI 產(chǎn)品,則已經(jīng)完美轉(zhuǎn)型成真正的 AI 產(chǎn)品并取得了成功,如今估值已經(jīng) 10 億美金。這個就是我之前多次介紹過的 AI 筆記產(chǎn)品 Fireflies,去年的時候就宣布用戶超 1000 萬了,而且大部分都是企業(yè)級 B 端《》。
現(xiàn)在它宣稱已經(jīng)覆蓋了全球 50 多萬家機構(gòu)里的 2000 萬用戶,過去 1 年半用戶增長了 8 倍,收入在最近 4 年連續(xù)實現(xiàn)了每年超過 100% 的增長,并且自 2023 年以來持續(xù)盈利《》。
它算是最早跳出傳統(tǒng)的線上會議場景的一個 AI 筆記產(chǎn)品,很早就把那些可能不在傳統(tǒng)辦公室環(huán)境中的需求也納入了 AI 筆記覆蓋的范圍。
不過在剛開始創(chuàng)業(yè)的早期,F(xiàn)ireflies 一點 AI 都沒有,完全依靠人工。根據(jù) Fireflies 聯(lián)合創(chuàng)始人兼 CTO Sam Udotong 最近分享他們早期的創(chuàng)業(yè)經(jīng)歷時,第一個版本的 Fireflies,雖然也叫 AI 會議助手,但其實就是他和創(chuàng)始人兼 CEO Kris Ramineni 兩個人。
當客戶預約會議時,我們會以來自 Fireflies.ai 的 Fred 名義手動撥號加入會議,靜靜的坐在那里手動記筆記,會議結(jié)束后將會議摘要發(fā)給對方。
當時這個服務每月收費 100 美金,他們以這種方式做了大概 100 多次會議筆記,終于賺到了足夠他們支付每月 750 美金的房租,慢慢開始開發(fā)真正的產(chǎn)品,到 2017 年已經(jīng)把所有的流程都實現(xiàn)了自動化,自此才開始停止這套人工記筆記的方式,并實現(xiàn)了 100% AI 化和符合 B 端企業(yè)級需求的各種能力。
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Sam Udotong 說,在這個產(chǎn)品之前,他們做的其它產(chǎn)品方向已經(jīng)失敗了 6 次,迫于掙生活費,他們開始瘋狂想各種 idea,最后把希望放到了這個 AI 筆記員的想法上。
而驗證你創(chuàng)業(yè)想法的最好方式,就是親自成為產(chǎn)品,就這樣通過人工的方式最后做出了一個人工智能產(chǎn)品并取得了如今的成績。
這個分享出來后,很多人說他們這是一種欺詐行為,為此 Fireflies CEO Kris Ramineni 做了一個回應澄清,說那是在 2017 年,當時還沒有 ChatGPT,而早期用戶都是很親密的幾位朋友,他們知道背后是人工在記筆記。
他說正是他們的體力勞動讓他們在寫代碼之前就看到了問題和需求,才造就了現(xiàn)在的 Fireflies。
拋開這些爭議,我覺得他們這種找和驗證產(chǎn)品需求的方式很有價值,AI 取代很多體力活的本質(zhì)是這些體力活本身存在并且有高價值需求。
這讓我想起之前 HeyGen 找 PMF 和構(gòu)建產(chǎn)品的過程,可以說非常類似,他們在 Fiverr 上搜索 spokesperson 這個關(guān)鍵詞發(fā)現(xiàn)有 1800 多個可用服務,于是就創(chuàng)建了一個 Fiverr 賬號并推出了一個服務 gigi,提供多種語言的點播視頻片段。
最早的版本他們沒有透露頭像是 AI 生成的,而是提供了與 Fiverr 上其它參與者相同的服務,但因為是 AI 做的成本僅為 10%,效率大大提升,時間為 10 分鐘而不是幾天,他們會手動運行代碼來向客戶交付視頻。
相當于背后用了 AI 能力,但是一開始面向客戶的還是和之前模式類似的人工,由于價格優(yōu)勢和快速的交互能力,讓他們很快在這塊脫穎而出,驗證并獲得了早期的客戶《》。
據(jù)說現(xiàn)在一些 AI 人形機器人的演示也是人工操控,我覺得早期驗證需求或者做演示可以這么做,但如果后續(xù)無法轉(zhuǎn)型到真正的人工智能(AI),那最后的結(jié)局應該不會太好。
End!
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