在过去的两年里，通用大模型不断地刷新我们的认知，另一方面，对我们来说，有价值的 AI 创业，往往不是在技术最前沿，而是发生在某个我们未曾深入了解的行业之中。
我们决定启动一个系列直播，主题是「帮助 AI 创业者找到垂直市场的需求」。
每一期，我们邀请一位行业专家，和 AI 创业者、开发者展开一场跨界对话：🌱 行业真实的问题是什么？⚙️ 哪些需求能被 AI 工具或 Agent 有效解决？🤝 行业 know-how 如何成为 AI 创业的护城河？
首期直播，我们很高兴邀请到有着 10 年 ESG 咨询从业经验的杨名兄，我们以 ESG 行业为例，不是因为你必须了解 ESG，而是帮助我们理解一个事情：为什么有些行业里的问题，通用型 AI 工具始终无法有效解决？
比如 ESG 报告，如果直接交给 ChatGPT，结果可能泛泛而谈，缺乏专业性，但如果结合企业内部数据、行业标准、专家知识，就有可能打造更精准的 AI 工具或 Agent。
这是一次非常具体的行业案例，也是一种可以迁移的创业方法论：🔍 发现真实行业需求，🛠 思考哪些问题适合做 AI 工具，🤝 与行业专家共建解决方案。
这正是 AI Agent 与行业专家结合的机会点，我们希望借由这次系列直播，帮助更多 AI 创业者了解一个行业如何被 AI 加持，寻找真正可落地的创业方向。
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本期出海去直播以系列直播的形式启动，旨在帮助 AI 创业者找到垂直市场的需求。主持人邀请了 ESG 咨询专家杨名，以 ESG 行业为例，探讨了行业真实问题以及 AI 或 AI Agents 如何有效解决这些问题。杨名分享了 ESG 与 AI 结合的切入点，并介绍了 ESG 的概念、发展历程以及产业图谱，他指出 ESG 报告的信息披露是最大的入口，并展示了自己用 Cursor 和 Trae 手搓的产品原型，详细讲解了报告编写的逻辑和 AI 在其中的应用。双方还讨论了交互方式的重要性以及 AI 时代 B 端产品的发展趋势，强调了人机协同和场景交互的重要性。
Takeaways
Outlines
Q & A
在用户体验上，什么样的交互形式更适合 ESG 报告？
我认为画布的形式会比较合适。画布会基于结构化的内容进行拆解，拆解完之后，每一部分每一个模块的内容都需要由人工进行确认，甚至每一个模块的内容它需要由企业内部给出内部的信息。然后由内部的信息进行加工之后，放到相应的模块当中，还要确定这个模块里面的内容和某些标准是匹配在一起的。所以跨步的一个交互方式会比较契合在报告编写，特别是在大篇幅的报告编写过程当中。
如何理解 “画布” 这种形式更有利于将报告结构化，并最终生成一个完整的报告？
是的，我的理解是每个模块需要单独由咨询师或用户来对内容进行确认，而不是完全由 AI 来完成。画布形式确实能把报告结构化地呈现出来，而且每一个模块都可以单独进行报告的生成、编辑和确认。
对于垂直市场的领域专家而言，希望有什么样的 AI 行业专家能够帮助补齐短板？
从我假设去做这个产品来说，我可能对于行业的 knowhow，对于产品有构思，甚至有一定的实现能力。那我可能需要相对更底层一点，它内在的一个交互逻辑，我们需要从产品角度来去考虑，从技术角度能够去实现。所以通过这个角度来说，具备能够对于 agent 有开发能力，可能会是我比较需求的。当然不是说那种大量的去搞算法，或者说是有非常非常强的这样技术能力，我觉得在应用测还达不到，我们要去找一个什么算法科学家的人来去做这样的事情。更多的，比如说一个全站的工程师相对有一定的资深的经验，我觉得就已经足以了。
为什么在产品中设计直接录音的功能？
在我们过去的场景里边，拿着电脑，要不停地看着屏幕有哪些问题，要跟客户去问，然后就要做录音。那既然要做录音这个动作，为什么不能把录音文本实时的就演出来？我把我的 insight 放到文本里边去，它能进行结构化的编辑，我能去看它的结果怎么样。
为什么以前的 B 端产品不太注重交互？
以前大家做 2B 的软件的时候，觉得交互不重要，是因为大家在忍。我在制造业企业里面去推数字化，大量的这样的一些企业界的什么 ERP, MAS，但交互就是不合理的。就是要花大量的时间去学习。但这个 gap 明明是可以通过更好的交互来去解决的。为什么一定要让社会中？因为我们当时在去培训基层的人去使用的时候的工作量投入太多了。但他明明要用到的你一个页面当中十个功能点，他明明只用一个。为什么不能识别出来？类似于这种，而且我认为交互它本身不是为了交互而交互，它一定是解决某个功能需求点。这样开始说为什么要用画布这种形式一样。是因为只有画布这种形式它能够把一个报告非常结构化地呈现出来，而且每一个模块单独进行报告的生成和编辑和确认。
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