AIGC浪潮下的B端创意生产力重塑

生成式AI在各个领域重塑生产力关系。它利用最先进的人工智能技术，包括自然语言处理、计算机视觉和机器学习，为内容创作者提供强大而灵活的解决方案。无疑是推动创意产业进步的强大引擎。然而在一轮轮浪潮过后，AIGC在实际生产关系中的应用深度还是太浮于表面。本次分享将围绕这一痛点展开。

我们该如何思考面对机构性客户的AIGC生产力工具构建，它与C端社区兴趣导向的平台有哪些不同？背靠达摩院顶尖算法能力，该以什么样的形式向市场透出？随着AIGC平台越来越多，该如何拉开平台同质化的差异？这些在思考和解析，实践和矫正中沉淀下来的方法论，围绕效率优先、反向工程的行为准则，帮助我们为机构客户提供切实可用的产品功能。

本次工作坊，我们将深入探讨AIGC应用平台在B端场景下的实践经验，透过真实案例分析和互动体验环节，让参与者深刻理解AI如何助力内容创建，以及如何借助这一平台达成更加个性化、创新性的内容设计。通过工作坊的学习，参与者将能够把握生成式AI技术的前沿动态，并有效将其应用于日常的工作中。

本次工作坊核心内容：
1、B端AIGC生产力工具体验设计背景介绍
通过三家权威B端机构的创意设计群体的田野调查，明确目标人群的共性诉求“高效（效果、效率）、可控”。结合共性痛点，围绕可行性原则展开设计工作，并抽象为三个思考维度。
1.1 获取目标用户的核心诉求
1.2 资源（团队资源）回报最大化
1.3 AI工具新范式的衡量指标

2、带着上述思维模式，详解生产力工具的体验升级的方式方法
2.1 走进田野，介绍田野调查的运作模式
2.2 抛出问题，展示真实客户，在AI生产力层面对效果、效率、可控性的真实期望。
2.3 解决方案介绍，围绕“阿里巴巴AIGC行业应用平台”的实际案例，详细介绍设计师在AIGC浪潮下需要作出怎样的思考，掌握哪些方面的能力，以及如何利用设计驱动带来的技术革新。
· 平台背景介绍
· 第一步（建立受众的AIGC需求层次模型-明确场景优先级）
· 第二步（找到最具性价比的实现方案-成本伙伴原则）
· 第三步（最佳任务模式构建-可量化的交互新范式）

3、第一步：如何建立受众AIGC需求层次
3.1 确定成熟技术与受众诉求的重叠区域
3.2 确定需求场景频次数据
3.3 根据上述内容完成金字塔模型搭建

4、第二步：找到最具性价比的实现方案
4.1 明确团队内部的能力图谱
4.2 保持AIGC行业前沿的识别敏锐度
4.3 找到技术（可用性及实现周期）、算力（成本、速度）的平衡点
4.4设计驱动实践方案-反向工程的技术栈构带来的技术突破。

5、第三步：最佳任务模式构建-可量化的交互新范式
5.1 效率优先原则
5.2 帮助用户缩短最小任务单元的行进路径
5.3 建新范式的评估模型构建，形成价值验证的闭环

1、工作坊介绍：内容概要
2、理论与方法讲解：从底层驱动到反向工程的AI工具链重塑方式
3、案例解析：阿里巴巴AIGC行业应用平台的构建与落地
4、实践互动：小组根据主题场景，利用系统化思维完成方案设计
5、互动交流：成果展示与QA互动
6、总结回顾

1、初级/中级交互设计师
2、初级/中级视觉设计师
3、3-5年经验的产品经理
4、人工智能行业从业者和对人工智能领域感兴趣的人士

1、了解系统化思维在AIGC应用中的使用方式
2、学习设计该如何驱动技术达成效果工程的实践与落地
3、在实际项目的真实还原中切身实践，对疑惑得到现场解答