因为我所在的公司是人工智能领域的，对于AI技术有一些了解。不过，就这点了解而言，我开始感受到未来运营工作的潜在危险。

运营工作始终围绕着AARRR模型展开，不管如今有人吹捧RARRA模型。从根本上来说，没有什么变化，只是拉新、活跃、留存、付费和推荐。而现在，人工智能技术已经开始介入这些动作。

拉新

想想我们平常的拉新活动，大多是通过各种渠道进行，比如竞价、APPSTORE、DSP和全网营销。

人工智能技术在这方面的应用点是精准营销。目前的精准营销仍然依赖于竞价系统或者DSP系统。

实际上，百度的竞价系统、腾讯的DSP系统、头条的投放系统和淘宝的投放系统已经开始使用这项技术。

特别是淘宝的智能推广，只需充值，无需其他操作，坐在家里等待资金消耗完毕即可。然而，从目前情况来看，智能投放还不够智能，大多数人仍然使用可控的方式进行投放。但随着机器学习能力和技术的进步，未来的情况可能会有所不同。

目前，第三方的DSP公司也在升级他们的系统，使其具备精准投放的能力。只需上传行为数据和反馈数据，就能得到一个所需的模型，从而有效提高用户的点击率。

目前的人工智能只能做到这一步，但未来可能会有更进一步的升级。你只需要准备好产品的落地页，投放全部由系统控制，完全黑盒操作。最终，数据结果将以报表形式发送到你的邮箱，你只需要每天查看一下报表即可，不需要使用Excel的VLOOK函数和数据透视表，也不需要使用tableau和python进行数据分析，报表已经为你准备好了。

你只需要根据数据看出结论，或者结合更先进的工具，直接呈现结论和建议。

如果人工智能技术能够达到这一天，投放人员还能做什么呢？他们可以专注于高转化的落地页策划。大多数的渠道运营又回到了策划人员的身上，这是不是令人担忧的一件事情呢？

活跃&留存

特别是针对内容型产品，在内容产出阶段已经开始应用人工智能技术。有人工智能生成的文章可读性较强，基本上满足了阅读需求。

对于内容的生产者而言，这是一个较大的冲击。例如，目前的SEO编辑根据目前的SEO规则，仅仅是为了让搜索引擎满意，增加网站页面的收录和关键词密度。但在未来的某一天，这种技术有可能被取代。

这种技术不能替代的是具有高质量内容的生产者，比如现在的PGC内容。如果网站上需要有承接转化的文章，可以请SEO编辑来写，但对文章的要求更高，一般的SEO编辑无法满足要求。

因此，在做好本质工作的同时，努力提高自己的专业技能，才能在未来大规模使用人工智能生成文章时保持就业岗位。

对于内容分发而言，一些平台仍然依靠编辑的推荐。但现在一些内容平台已经开始使用推荐系统，甚至淘宝也引入了推荐系统。

推荐系统最大的好处是个性化推荐，以前需要编辑根据人群进行内容分发，现在不再需要，只需要有用户进来，系统就可以根据规则推送内容，并且能够深入了解用户。

在这个过程中，只需要一些简单的规则，比如置顶和文章加权，让那些文章更靠前，其他的事情交给机器来做。

以前一个内容型网站需要100个编辑来维护用户的内容推荐，现在只需要一两个人就可以搞定。

对于流失用户，目前还是依靠人工完成预警机制，但以后会有机器来代替人工，通过用户画像训练出一个模型，根据用户的习惯划分用户，并发现有流失趋势的用户，通过推送内容自动召回用户。

如果到了那一天，估计很多运营人员也会面临风险。

现在仍然需要人专门维护人群，但将来不再需要了。你只需要好好编辑内容，其他工作交给机器和规则来完成，人工只需要少量参与就能完成用户唤起和留存的动作。

提到用户活跃和留存就不得不提活动。目前的活动越来越同质化，但根据机器和规则对用户的了解，可以完全设计一个活动模块，运营只需要更改活动规则，就能自动生成宣传图和落地页，并根据不同用户分发不同的活动内容。

如果真的到了那一步，整个活动流程将变得更加流程化和系统化。

付费

用户的消费也是基于精准推荐，将自己的商品精准推荐给用户。电商平台已经实现了精准推荐，银行的理财产品也基本上使用了精准推荐。精准推荐可以大大提高产品的销售额。

推荐

用户自发传播产品，利用的是产品本身的特性。目前我还没有想到人工智能可以介入的场景，但在未来的某一天，肯定会有这方面的工作。你也可以认为这只是我自说自话，但我相信在人工智能驱动下，越来越多的工作将由机器和工具来完成。但是，想想还是有些可怕，未来需要有价值创造能力的员工，而不仅仅是会基本工作的运营人员。运营人员需要专注于有更高价值创造的事情，也需要具备更高创造力的高级运营能力。

如果你对人工智能驱动运营的方式有其他想法，欢迎留言讨论。