AI助力应用产出增多，但使用未增，营销成人工智能领域胜负关键！

产出增多，但使用未增

如今，应用程序创建数量增加，采用率却下降。要在市场成功，除软件开发，还需营销、编写文档等大量工作。现在任何人都能开发应用，但用户对新应用并不买账。根据美国国家经济研究局（National Bureau of Economic Research）的新工作论文《编写代码与交付代码》（Writing Code vs. Shipping Code），Jen Zhu Scott分享的图表显示，自自主人工智能出现，iOS应用程序发布数量爆炸式增长。然而应用评价下滑，大量用户使用的应用数量稳定，意味着应用增多但新用户少。

对于在开源环境成长的人，这是熟悉问题。代码增多，需通过营销、销售等让潜在客户了解。人工智能制造太多“噪音”，真正工作转向品味塑造。

开发者生产力不应只体现在快速编写更多代码，而应编写架构良好、安全可维护的代码解决实际问题，目前人工智能无法解决。Charity Majors表示，编写代码是软件工程最简单部分，更难的是确定构建内容、集成到系统、验证有效性、长期维护及让用户信任使用。

Mert Demirer、Leon Musolff和Liyuan Yang跟踪超10万名GitHub开发者及其人工智能使用遥测数据，自动补全、交互式代理和自主代理提升了原始编码活动，提交量分别累计增加40%、140%和180%。但成果接近实际用户时衰减，如提交量180%的增长仅带来约50%的更多项目和30%的实际发布量。报告作者称此为“薄弱环节问题”，人工智能和人类劳动相互补充但不能相互替代。查看四大应用市场发现，新应用数量增加，总使用量未增长，即人工智能让我们更擅长创造事物，但不擅长转化为用户兴趣。

学会重视营销

在软件世界，稀缺的是注意力、信任和切换理由。软件领域持久优势体现在开发者常低估的业务环节，如知名品牌或用户已用渠道，也体现在开发者重视但不愿付费的方面，如优质文档或友好社区。

企业内部人工智能采用不均衡，原因是围绕它的组织架构未建立。现在更重要的速度是赢得信任、融入工作流程、回应质疑并获得采用的速度。

多年前RethinkDB失败，并非因MongoDB，其技术指标更好，但选错市场，对产品“好”定义有误。技术正确与获得采用关联不大。人工智能让制造小型“RethinkDB”更快，但无法取胜。关键是让技术融入用户或企业世界，使其易于采用，而人工智能让这更难。

开发者不喜欢传统营销，但技术教程、前沿部署工程师与企业工程师合作等也算营销。多年前《呆伯特》漫画体现开发者对营销的不屑，但并非事实。开源项目Envoy的创建者Matt Klein曾讲述让开源项目蓬勃发展需非开发工作，如领导力、公共关系、营销、文档等，工作量大且与代码无关，关键是帮助用户认识代码价值。

总之，市场推广工作是人工智能领域胜负的关键。

枯燥工作铸就成功

开发者应使用人工智能编码工具，但人工智能无法弥补产品在市场成功所需的艰苦工作。在人工智能生成内容千篇一律的世界，品味是竞争优势，“品味”意味着知道不构建、不发布什么，也意味着知道如何营销产品，包括技术培训。不存在“建好了，他们就会来”的美事，只有大量艰苦人力工作，才能让真正用户找到并使用代码。