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從十大GPT應用 談AI工具開發致勝關鍵

來源：工商時報

文／朱訓麒（元智大學管理學院助理教授）

　　人工智慧（AI）風潮狂捲全球，台灣在輝達（NVIDIA）執行長黃仁勳的帶領下，更是成為全球AI的中心。許多個人與企業積極學習採用AI工具，並加入AI供應鏈或發展相關應用。各種AI相關的補助、投資與企畫案如雨後春筍般出現。筆者根據研究與審查的經驗，撰寫此文分享，對AI應用開發者而言，確認方向與行銷策略至關重要，切勿因專注技術而忽略市場需求。對採用AI工具者而言，可以藉此了解AI應用的細分化與多元性，選擇適合的工具。

鎖定客群解決痛點，莫迷信技術本身

　　在參考2024年6月的Top 10 ChatGPT應用時，我們可以看到這些應用在各自的領域中展示了出色的功能和實用性，受到了廣大用戶的青睞。例如，Image Generator專注於生成和優化圖像，Write For Me專為創作量身定做內容，Scholar GPT增強了研究功能，Canva提升了設計效率，Consensus讓用戶可以直接與科學文獻對話，Logo Creator專注於標誌設計，Photo Realistic GPT生成逼真圖像，Code Copilot幫助開發者更智能地編寫代碼，AI Humanizer使AI生成的文本更人性化，Universal Primer提供快速學習資源。這些應用展示了GPT技術的強大功能和廣泛應用潛力。這些應用告訴我們，鎖定目標顧客，解決痛點，具體、簡單易用，才能夠突出。

　　開發基於大型語言模型（LLM）的成功產品需要遵循一系列關鍵步驟和原則。首先，明確產品的目標和用戶需求至關重要。這一步需要透過市場調查、用戶訪談和競爭分析來深入了解目標市場、用戶群體和具體需求，確保產品能有效解決用戶的痛點。選擇適合的技術和數據也是成功的基石。

　　根據產品需求選擇合適的LLM技術，如GPT-4或Gemini，同時確保訓練數據的品質和相關性，以滿足特定業務需求，提高模型的準確性和實用性。不少企劃案迷思在AI的全面性，開發的應用功能包山包海，反而講不清目標顧客與解決的具體問題，以及AI是如何運作去解決問題的。

　　用戶體驗設計對於LLM產品的成功至關重要。設計直觀、易用的界面，確保機器生成的語言清晰、準確且具相關性，並考慮用戶互動的各種情境，設計出符合用戶期望和使用習慣的產品，這樣可以提升用戶的滿意度和忠誠度。在開發過程中進行持續的產品測試，包括功能測試、用戶體驗測試和安全測試，並根據用戶反饋進行迭代，是提高產品品質和用戶滿意度的關鍵。持續的測試和優化可以及時發現和解決問題，確保產品的穩定性和可靠性。許多團隊儘管有堅實的技術，但在提案時講不清用戶要在怎樣的場景、使用怎樣的介面，如是在FB或LINE當中，去獲得服務，又可獲得怎樣的結果，顧客旅程與UIUX又為何，實在是可惜。

法遵與倫理同樣重要

　　遵守法律和倫理標準同樣重要。開發者需要遵守相關的數據保護法規和隱私標準，審慎處理產品中可能出現的偏見和倫理問題，並採取措施減少這些風險，以避免法律風險，提升產品的公信力和用戶信任度。此外，考慮產品的可擴展性和後期維護也非常重要。通過模塊化設計和支持未來擴展的架構選擇，確保產品能夠在市場上長期存活並保持競爭力。這樣可以降低後期運營成本，提高產品的長期價值。許多企劃案就忽略了AI在身心健康、法律、投資方面的建議可能因不準確而傷害用戶，或是數據應用違反了法律。

　　總之，開發者必須掌握行銷的基本思維，透過減法原則，專注於細分領域與場景，才能打造出特色鮮明的產品，不易被大型應用取代。例如，專注於人力資源領域，能讓AI快速閱讀大量履歷表，精準找出潛在人選，減少人力；若能專注於保險、汽車、房仲等銷售領域，找出未來超級銷售天王更佳。總結來說，成功的AI應用開發需要綜合考慮目標需求、技術選擇、用戶體驗、持續優化、法律倫理標準和行銷思維，專注於細分市場，才能實現技術與商業的雙重成功。

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