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0▎POC 已经是过去式，现在是 POV 的时代 ✦LINK
(核心主题):Robert is robot 探索智能代理如何从简单交互创造复杂现象，关注其对理解和模拟现实复杂系统的作用。“我们都关于探索这些超级有趣的智能代理如何从简单的交互创造那些复杂现象……可以帮助我们理解和模拟我们世界中真正复杂的系统。”
(应用主题):回顾了使用 Microsoft Co pilot studio 构建的自主代理的应用。“我们回顾了一些这些 AI 代理的非常酷的应用，记得我们谈论过那些实际上由 Microsoft Co pilot studio 构建的自主代理。”
(AI 世界变化主题):指出 AI 世界正从概念验证向价值验证转变，即 POv。“这实际上给我们带来了人工智能世界中正在发生的一个非常有趣的转变，即从概念验证转变为价值验证，也就是 POv。”
(价值验证主题):以构建自动驾驶汽车为例，说明仅能构建并不够，要证明技术有真正价值。“想象你正在构建一些完全前沿的东西，比如一辆有所有 AI 东西的自动驾驶汽车……仅仅因为我们能构建某样东西并不一定意味着我们应该这样做，这就是整个价值验证的理念所在，要超越仅仅证明技术实际上可行，并且展示它有真正的价值。”
(AI 时代变化):如今进入被一些人称为“AI 一代”的世界，AI 已能解决很多企业日常面临的问题，如处理文档、聊天交互、总结复杂信息等，但很多公司在 AI 投资上仍未看到回报，原因不仅在于拥有技术，更在于以明智方式使用技术以实现真正价值，此时价值证明变得更加重要，“AI 一代”的价值证明更侧重于对已有 AI 的正确使用选择和制定策略
(明确用例):明确 AI 的具体用例很重要，要找到可衡量的特定机会，对准实际问题，明确想要达成的目标及 AI 如何实现，将用例与企业实际面临的问题相连接，找到 AI 能力与企业需求的契合点
(确定价值标准):确定价值标准要超越 AI 的技术层面，思考对企业而言成功的实际意义，为 AI 项目设定可衡量的目标，如将提高效率等模糊想法转化为具体目标，价值标准需与企业目标直接相关
(跟踪价值指标):跟踪价值指标即关键绩效指标，根据 AI 的用途选择与之相关且可客观衡量的指标，如准确性、速度、节省资金、客户满意度、员工生产力等，用硬数据支撑说法并向利益相关者展示 AI 的价值，可借助仪表盘、报告和案例研究
(对齐价值期望):确保从项目投资者到实际使用者都对 AI 的作用和成功衡量标准有一致理解，进行清晰沟通以管理期望、避免意外
(价值优化):根据数据和反馈不断调整和改进 AI，这是一个迭代过程，可能需要调整模型、添加新功能或重新思考整个项目，不仅需要有技术人员，还需要了解业务、用户需求和项目总体目标的人员参与，即组建跨职能团队
(组建团队):需要组建跨职能团队，成员应来自不同部门，包括既懂技术又懂业务、了解用户需求和项目目标的人
(AI 项目的核心目标):AI 项目应从概念验证转向价值验证，确保不是花架子，而是真正解决实际问题并带来实际效益，要明确目标，聚焦解决实际问题，摒弃炒作，直击 AI 能实际达成的核心。
(AI 的下一个挑战):当前 AI 的真正挑战不是如何构建，而是决定构建什么。
(AI 工具的应用方向):AI 工具虽强大，但关键在于如何使用它们创造真正价值，如为企业、社会及每个人创造价值。“我们有这些惊人的 AI 工具，但现在的大问题是如何使用这些工具创造真正价值”
(价值证明的重要性):如今价值证明变得更加重要，过去可能仅靠点子就能获得资金或启动项目，但现在技术已存在，需展示为何要构建某物，而非仅仅能构建它。“现在价值证明这件事变得更加重要，过去靠点子可能就够，但现在技术已在，需展示为何构建某物”
(AI 与商业需求的连接):要将 AI 与商业真正需求连接起来，并以某种方式展示其价值，不能只是构建聊天机器人或加入 AI 自动化系统，而要证明其能解决问题、提高效率或赚钱。“要将 AI 与商业真正需求连接起来，并展示价值，不能只是构建，要证明能解决问题等”
(AI 应用策略核心观点):AI 应用策略应超越技术可能，做出明智决策创造实际价值，如定义与企业面临实际问题相关的清晰用例，明确如何使用 AI 改善客户服务、解决问题及预期结果，并设定与企业整体目标相关的具体可衡量价值标准。“那些策略都是关于超越仅仅技术上可行的事情，进入做出明智决策并创造真正价值……定义一个真正清晰的用例，与企业面临的实际问题相关……你必须确切说明将如何使用它、它将解决什么问题以及期望看到什么结果……设定那些具体可衡量的价值标准，与企业的整体目标相关。”
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