我10分钟做好了大会演讲PPT,PPT的内容是ChatGPT生成,PPT制作是AI生成。

先介绍下事情背景。

喻旭受邀参加2023年6月27日由微盟集团主办的《数字服饰 增长有质》论坛分享,面向都是服装行业。品牌方给我20分钟,分享《品牌如何以数字化构建增长新路径》,尤其要以鄂尔多斯为案例,深度剖析。鄂尔多斯作为服装代表,也是微盟集团的KA客户,我要研究的课题是:“如何快速了解鄂尔多斯,生成分享材料呢?”

我怎么做的呢?

【传统方式】:1天时间

第1步:花40分钟收集素材,包括,百度搜索网页文章以及登录知网或维普下载期刊论文,收集大量鄂尔多斯的数字化主题内容;

第2步:花0.5天研读文章:深度的学习素材内容;

第3步:花30分钟建立结构,如果事先没有框架,则需要根据学习的内容重新建结构框架;

第4步:花2小时填充结构内容:按照框架,将素材内容做简练总结,并填充框架;

第5步:花3小时做PPT实现可视化展现。

【AI方式】:10分钟

第1步:1分钟找微盟要他们服务鄂尔多斯过程的数字化材料;

下图是我找微盟要的材料:

第2步:2分钟投喂给ChatGPT,让他学习

由于GPT 3.5 模型将用户问题和数据限制为 4,096 个字符,也就是2048个中文字,而我所收集的文章字数远远超过,如果分切后一段段喂投则非常麻烦。于是,我选择了Notion AI,这款AI办公工具不受字数限制,尤其以文章的归纳概括、续写著称,有兴趣的伙伴可以了解下。当然我测试了下,Notion AI相比ChatGPT的问题回答能力,准确度和人性化上要弱一小丢丢,但也完全够用了。

一一拷贝文章,然后提问,如下图:

第3步:5分钟通过提示词Prompts让Notion AI总结回答内容,中间来回修改提示词,所以用了5分钟。

红色框里是我的提示词。提示词的几个关键:

【你是谁】:你现在是服装行业的数字化专家【我是谁】:我是演讲嘉宾【我要做什么】:我需要做服装品牌的数字化演讲【你的任务】:归纳总结这篇文章【你的目标】:分析鄂尔多斯数字化转型的成功关键有哪些?并进一步总结出服务品牌的数字化方法论。【约束条件】:写出5点,按照markdown的逻辑展开

此时,AI的回答过于发散,不够系统,缺少结构。AI回答了“信息化部署、锐意创新、聚焦年轻消费群体、全渠道营销”,显然,不能让我满意,回答内容之间缺少起码的结构关系,只是任意的拼凑。如下图:

记住!记住!这个不能怪AI,怪自己的提示词不好,也就是你不会提问,因为“提问比回答难”。

这时,我需要提供一个“认知框架”让他的发散开始收敛,我引用的框架是“平衡记分卡”(BSC管理模型),这个模型告诉企业做战略时候要考虑“财务、客户、运营、学习与成长”四个维度。

(备注一下:由于我是IT运营咨询背景的缘故,脑袋里一堆IT、管理、营销的模型。如果你此刻不知道如何做收敛模型,也可以围绕你的领域问题去问ChatGPT。)

我接着问:“如果按照平衡记分卡BSC模型展开分析呢?”如下图:

结果超出了我的想象,回答得很不错!

如下图:

同样的收敛模型,我继续应用。看下,我怎么应用收敛模型的。

为了丰富我的演讲内容,更加有干货,我想深入了解“数字技术在直播和短视频方面的应用”,我换了ChatGPT3.5 试了下。如下图:

提示词的结构和前面相似,介绍过了。结果,和前面一样,回答的内容过于发散,他回复:生成虚拟模特,展示服装细节、展示穿着效果,提升用户参与等等。说得都对,但这些和企业或者和客户有啥关系呢?能创造什么价值呢?这是典型的产品思维,现在我要换用户思维,让他回答。于是,我引入了收敛模型——“客户旅程”概念。

我接着问:“可以从用户体验旅程的角度来描述吗?

同样,通过模型收敛,这个回答就很完美了。机器人引用了AIPL模型,一共四个阶段:意识阶段、考虑阶段、决策阶段、忠诚阶段。能看到数字化在短视频直播领域的客户体验每个环节的应用场景和价值,其颗粒度基本达到要求。(我不详细叙述,您自己看图片。)

此刻,演讲内容多是框架,还不够干货。

于是,中间提到的“数字人直播和自动生成服装图片”,我想知道怎么做,于是继续深挖,了解操作流程SOP。并且让他举一个案例,知道怎样做的投入和产出情况。

此时,我的课件内容既有数转成功的顶层架构,又有具体的落地干货了。

第4步:2分钟使用AI生成PPT

这里我使用了ChatPPT,确实生成了PPT,但生成效果只是小白水平。这个PPT对初级PPT人员是够了。对演讲来说也行,因为演讲只需要提纲挈领。感兴趣的同学可以自己去尝试下。

如下图:

总结以上内容,我觉得用好AI的核心就是“提问”,角色、任务、目标、约束条件的设定很关键。而模型收敛尤其重要。

经过几个月摸索,感觉到ChatGPT有广阔的想象空间和应用场景。对各行各业的从业人员既是冲击也是帮手。

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