因为自己身处人工智能的公司，对于AI的技术只是懂一点皮毛，不过根绝这点皮毛我反而感觉到了，在未来，有些运营真的危险了。
运营所有的工作都是围绕AARRR模型进行，无论现在有人在吹捧RARRA模型，从本质上来讲，还是没有变，无非就是拉新、活跃、留存、付费和推荐，在围绕这个模型，所进行的一些动作，人工智能的技术已经开始介入。
拉新
想想我们平时所做的拉新活动，大多是通过渠道进行拉新，无非是竞价、APPSTORE、DSP和全网营销。
人工智能技术在这个方面的切入点是精准营销，现阶段的精准营销还是基于竞价系统或者DSP系统来做。
其实，这个技术在百度的竞价系统，腾讯的DSP系统、头条的投放系统和淘宝的投放系统中已经开始用上了。
特别是淘宝的投放系统中智能推广，只要充钱，什么都不需要管，坐在家里等着把钱花完就结束了，不过从目前的情况来看，智能投放还不是太智能，大多数人还是用可控的方式自己投放，不过根据机器自学习的能力，以及技术的进步，这件事情在未来还不太好说。
现在第三方的DSP公司也开始了对自己系统的升级，让自己的系统也拥有精准投放的技能，只需要把行为数据和反馈数据上传，就能够得到一个想要的模型，可以有效的提高用户的点击率。
现在的人工智能只做到这一步，但是在未来可能还会有所升级，你只需要做好产品的落地页，所有的投放均有系统把控，完全黑盒的一种做法，最终数据产出报表，按照自己设定好的规则发送到自己的邮箱，自己只需要每天看一眼报表即可，不需要用Excel的VLOOK函数和数据透视表，也不需要tableau和python的数据分析，报表已经给你打印出来了。
自己看数据得出结论就行了，或者配合上更先进的一些工具，直接把结论和建议给呈现出来。
如果人工智能的技术到了这一天，投放人员还能做什么呢？专注高转化的落地页的策划，大多数的渠道运营又回到策划人员的身上，是不是挺可怕的。
活跃&留存
特别是针对内容型的产品，在内容产出的阶段就用上了人工智能的技术，有人工智能生成文章，这一类文章的可读性较强，基本上满足了阅读的需求。
对于内容的生产者来说是一个较大的冲击，比如现在SEO编辑，按照目前SEO的规则，SEO编辑的文章仅仅是为了搜索引擎的好感，增加网站页面的收录和关键词的密度，在将来的某一天就有可能被这种技术所替代掉。
这种技术不能代替的是有高质量内容的生产者，类似于现在的PGC的内容，如果网站上有需要承接转化的文章，可以有SEO编辑来写，不过文章的要求就更高了，一般的SEO编辑又不能达到要求。
所以，在做好本质工作的同时，努力提高自己的专业技能，才能在将来大规模使用人工智能产出文章的时候不至于无工作可做。
对于内容分发，现在有些平台还依靠编辑的推荐，现在一些内容平台已经用上了推荐系统，即使淘宝网也已经用上了推荐系统。
推荐系统最大的好处就是千人千面，原来需要有编辑来完成内容按照人群的分发，现在不需要了，只有有用户进来和内容就可以按照规则来进行推送，而且把用户看的透彻。
在这个里面只需要一些简单的规则，比如置顶、文章的加权，让那些文章更靠前，其他的交给机器来做。
原来一个内容类型的网站需要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了。
对于流失用户：有一些用户的预警机制，现在依然是依靠人工来完成了，以后就会有机器来代替人工，通过用户的画像训练出来一个模型，根据用户的习惯来划分用户，发现用户有流失的趋势就自动通过push来给用户推送内容，尽快的召回用户。
如果到了这一天，估计有不少的运营也会危险了。
现在还需要有人专门来维护人群，将来不需要了，你只需要编辑好内容，其他的工作交给机器和规则来做，人工只需要少量的参与就可以完成用户的唤起和留存的动作。
说起用户的活跃和留存就不得不提活动，现在的活动越来越同质化的时代，根据机器和规则对与用户的了解，完全可以做出来一个活动的模块，运营只需要更改活动的规则，可以自动产生宣传图和落地页，而且根据不同的用户分发不同的活动内容。
如果真的有这一步，整个活动流程就会变的更加的流程化和系统化。
付费
其实用户的买单也是基于精准的推荐，在自己的流量池里面，把自己的商品精准的推荐给用户。
现在的电商平台已经完成了精准化的推荐，银行的理财产品也基本上用了精准推荐，精准推荐可以有很好的提高产品的销售额。
推荐
用户自发的传播产品，利用的是产品本身的特性，这个我暂时还没有想起来人工智能有那些场景可以切入进入，在将来的一天肯定是可以完成这方面的工作。
你也可以认为我是自说自话，我相信在未来人工智能驱动之下，越来越多的工作会有机器和工具来完成，不过想一想还是挺可怕的，未来需要有价值创造能力的员工，而不是只会基本工作的运营，运营只需要专注有更高价值创造的事情上面，也就需要有更高创造力的高阶运营。
