虽然人工智能企业在过去十年蓬勃发展，但最近 Chat-GPT 和其他人工智能工具的流行引发了人们对人工智能在企业和消费者互动中的作用的讨论。然而，看似突然出现的是近 75 年的累积工作，以及过去 20 年的快速扩张。可访问的大数据量、处理能力和复杂算法的增长共同将理论转化为实践。再加上最近在深度学习神经网络和自然语言处理 (NLP) 方面的工作，人工智能已成为跨不同业务领域和维度的现实且可重复使用的工具集。人工智能已成为现代商业战略的重要组成部分，有效利用人工智能的组织可以获得显著的竞争优势。那么，企业如何为人工智能做好准备并实施人工智能以获得最直接和最长期的收益呢？
想要获得全面和重大影响的品牌必须做好方法准备
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制定能够大规模推动 KPI 的 AI 战略。品牌必须：
评估业务和 AI 交叉点的当前状态
评估并准备使用数据
投资人工智能基础设施和技术
提升 AI 实践技能并配备人员
试点、评估和扩展
人工智能 (AI) 已成为商业领域的变革力量。它有可能彻底改变企业的运营方式，使其更加高效、有效和创新。然而，采用人工智能并不是一刀切的方法。企业在未来的业绩中利用人工智能必须采取的步骤将取决于各种因素，例如业务性质、所处的行业以及现有的技术基础设施。
不作为的代价
准备工作的规模和复杂性迫使品牌要么推迟采用 AI 实践，要么进行小规模、不连贯的试点，而这些试点永远无法产生可衡量的影响。然而，不实施 AI 的成本对于企业来说可能是巨大的。
错失增长和创新的机会
人工智能驱动的分析工具处理和分析大量数据，帮助发现隐藏的模式、趋势或客户偏好。情绪分析工具可以衡量客户的情绪和反应，从而促成新的活动甚至产品线。人工智能驱动的推荐引擎可以推荐相关产品来推动销售。聊天机器人可以提供个性化支持，回答常见问题，甚至指导客户完成购买流程。所有这些针对特定细分市场量身定制产品的机会都是由处理客户数据量的算法驱动的，而不仅仅是人工分析。这些未得到解决的机会意味着参与度和销售额低于必要水平，最终导致市场份额下降。
运营成本增加
人工智能可以识别和消除效率低下、错误甚至手动流程，如果不加以解决，这些流程会增加成本。制造商可以使用人工智能来控制缺陷率、返工和浪费。例如，存在重大欺诈风险的企业可能能够通过人工智能欺诈检测更好地检测和减少损失。如果没有这些增强的流程，企业将继续承担不必要的开支。
无法与人工智能竞争对手竞争
虽然错失增长和效率机会会带来可观的成本，但企业可能会面临来自利用人工智能改善运营和客户体验的竞争对手的激烈竞争。随着对用例和实验的不断追求，竞争对手将更快地探索新的营销渠道和技术。
平衡人工智能各个维度的努力
为了平衡短期和长期的 AI 规划，企业必须采取兼顾两者的战略方法。这包括制定 AI 路线图，概述针对当前策略和战略目标的具体 AI 计划。例如，企业可以通过实施 AI 驱动的聊天机器人来改善客户服务，优先满足当前需求，同时投资数据科学家并评估关键维度（例如 CDP、CRM、Google Analytics）的数据质量，以实现大规模 AI。
如果实施定制的 NLP 解决方案来自动化客户服务超出了许多品牌的当前能力范围，那么有一些解决方案可以在不引入完整的专业团队和技术基础设施的情况下提高该领域的绩效，但有局限性。
整合策略
全面业务整合
企业要利用 AI 实现未来业绩，必须采取的第一步是制定 AI 战略。品牌会审查业务目标、战略和策略，以确定 AI 可帮助实现这些目标的方式。除了整体行业战略协调外，AI 战略还必须解决组织的优势、劣势和独特环境。
要发挥最大影响，就需要确定人工智能能够提供最大价值的领域、确定用例的优先级，并定义符合组织愿景、使命和目标的成功指标，以推动可持续增长。
集成到现有工作流程
长期战略将侧重于总体 KPI 和业务影响最大的领域；然而，更直接的 AI 可以有不同的目标。例如，品牌可以使用 AI 驱动的工具进行客户细分，根据他们的行为、偏好或人口统计信息定位特定群体。他们可以实施 AI 驱动的内容生成工具，为电子邮件活动、社交媒体帖子或博客文章创建个性化且引人入胜的文案。品牌可以采用基于 AI 的营销自动化平台来简化和优化营销流程，例如潜在客户培育、安排社交媒体帖子或发送个性化产品推荐。
最后，短期和长期战略的关键作用是识别和评估潜在的人工智能用例。虽然所有用例都应与业务目标保持一致，但它们也应具体、可衡量，并专注于解决业务问题或创造新机会。
数据质量与管理
没有数据，就没有人工智能。无论是为人工智能驱动的未来业务平台做准备，还是寻求业务子集以快速实现目标，代表性数据都必须准备好或能够准备好。几乎所有人工智能功能的使用都有一个警告：它们依赖于大量相关、准确的数据。在其他条件相同的情况下，更大的客户品牌互动数据集将提供更准确的预测、建议和广告竞价。机器学习 (ML) 算法依赖于通过挖掘丰富的大容量数据集进行学习。例如，GA4 的预测指标等工具集包括必须满足才能有效的阈值。数据越多，洞察就越有效和准确。
长期数据需求
人工智能系统需要高质量的数据才能有效运行。企业必须建立强大的数据管理流程，包括数据收集、存储、组织和清理。确保数据质量和一致性对于人工智能计划的成功至关重要，因为数据质量差会导致不准确的见解和糟糕的决策。
评估现有数据：企业必须了解现有数据的质量和完整性，以及数据清理、集成和丰富的要求。
构建数据基础设施：确保数据技术支持人工智能，包括数据存储、处理和分析工具。
短期数据需求
短期方法应该要么关注数据强度，要么关注不依赖于自有数据的 AI 实践。例如，情绪测量 AI 系统可以访问公共社交媒体数据。搜索数据可通过 SEO AI 系统获得。聊天机器人可以从传入的数据中学习。所有这些都有助于开启 AI 之旅，同时为专注于最高价值 KPI、准备好的集中数据和更专业的人员配备的强大战略做准备。
技术和基础设施
强大的 AI 战略所需的技术基础设施不仅仅是数据存储和准备。它包括组成 AI 平台的硬件、软件和互连系统以及通信。例如，制造公司可以投资 AI 驱动的预测性维护系统。该系统将使用传感器和机器学习算法来预测机器何时可能发生故障并相应地安排维护。但是，要实施这样的系统，企业需要拥有必要的传感器、数据存储和网络功能。
长期技术基础设施
对于长期的 AI 战略，企业必须投资正确的技术堆栈和基础设施来支持 AI 计划。这包括用于存储和处理大量数据的硬件、软件和云资源。选择正确的 AI 开发工具和平台（例如机器学习框架、数据可视化工具和 AI 平台）对于无缝集成和可扩展性至关重要。
短期技术需求
实施复杂多样的技术和平台是一项大规模工作，需要分析、规划和专业知识。然而，现有的人工智能技术解决方案可以有针对性地实施人工智能，从而为企业带来丰厚的回报。
企业开始使用 AI 来提高绩效的最快方法是利用市场上现成的预构建 AI 解决方案。这些解决方案通常只需要 为人工智能做好准备 很少的技术专业知识即可实施，并且可以定制以满足企业的特定需求。鉴于工具集（例如机器学习、推荐引擎、聊天机器人）在成本、生产力和准确性方面具有压倒性优势，充分利用可用 AI 的品牌比那些没有利用 AI 的品牌具有竞争优势。一些更常见的支持 AI 的工具集包括：
营销平台：标准平台包括支持投放广告的 AI 功能，包括定位和竞价。Arcalea 的 Galileo 归因解决方案使用 AI 来最大化整个营销组合的投资回报率。
预测分析：对于已从 Google Analytics 3 (GA3) 迁移到 Google Analytics 4 (GA4) 的品牌，预测指标的可用性使受众配置能够超越人工分析，并带来洞察。目前，GA4 可以计算购买概率、流失概率甚至预测收入的预测指标。
聊天机器人：聊天机器人可用于处理客户的询问和投诉，减少客户服务团队的工作量并提高客户满意度。
情绪分析：人工智能可以分析社交媒体和其他在线内容，以确定客户对产品或服务的情绪。它可用于监控品牌声誉、识别新兴趋势并改善客户服务。
个性化：许多公用事业公司可以根据客户的偏好和行为向客户提供个性化的内容和推荐。数据来源可以是即时的（例如客户服务）或公开的（例如搜索查询），并且可以在多个维度上推动绩效，例如客户参与度、品牌忠诚度，并通过购买行为和 LTV 影响整体收入。
人才与专业知识
长期人员技能
企业可以投资于组织内部的 AI 专业知识开发，聘请一支技术娴熟的 AI 专业团队，包括数据科学家、机器学习工程师和 AI 研究人员，来开发、实施和维护 AI 解决方案。此外，品牌应注重提高现有员工的技能，培养持续学习的文化，以确保员工能够及时了解最新的 AI 进步和最佳实践。
短期专业知识需求
为了立即和将来充分利用人工智能，企业必须配备具备必要技能和专业知识的员工来操作人工智能系统。人员不仅必须操作人工智能系统，还必须学习如何解读这些系统产生的见解并采取行动。由于短期目标可能因每个企业人员配置环境而异，因此品牌可以从各种选项和组合中进行选择，以达到所需的专业水平。
正式的专业人工智能员工培训
为现有员工提供正式的培训计划可能会因数据科学新员工的加入而得到增强。
人工智能和机器学习课程：外包培训研讨会可以为现有员工提供背景知识和应用专业知识。
会议和网络研讨会：各种由人工智能驱动的营销趋势和策略都可以在团体和廉价的环境中轻松获得
成功与长期人工智能战略
人工智能就绪型企业的许多要求与成熟的数据科学框架的要求相似。数据分析是数字市场中品牌的必备条件，无论是大型电子商务还是 B2B，其中 SDR 及其团队通过线下联系和销售来推动收入。
此外，从试点过渡到规模化解决方案需要的专业知识不仅仅是购买小部件。它需要一个知识框架，允许测量和决策超越一次性实施。
试点和推广 AI 项目： 先从小型、易于管理的试点项目开始，测试 AI 解决方案的有效性和可行性，然后再进行大规模实施。试点项目成功完成后，制定明确的路线图，以在整个组织内推广 AI 计划。
变革管理和采用：成功将 AI 融入业务流程需要精心策划的变革管理策略。这包括向员工传达 AI 的好处、解决潜在的阻力，以及提供必要的培训和支持以促进采用。确保组织敏捷并乐于接受变化对于 AI 的长期成功至关重要。
测量和评估：定期根据预定义的成功指标测量和评估 AI 计划的绩效。这使企业能够确定需要改进的领域、迭代现有的 AI 模型并量化投资回报。持续监控 AI 计划有助于确保它们与业务目标保持一致并持续创造价值。
监控和衡量绩效最后
监控和衡量 AI 解决方案的绩效非常重要。这将使企业能够根据需要进行调整和改进，并确保从 AI 投资中获得最大收益。
最后，即使是合作也需要一套核心知识，以确保企业将概念和实践内化，从而获得足够的自主权来制定自己的战略和战术。与专注于人工智能的研究机构、大学或技术提供商合作，获取最新的人工智能知识、资源和 BQB 目录 专业知识。加入行业特定的人工智能联盟或网络，分享最佳实践，向同行学习，并随时了解最新的人工智能趋势和发展。随着品牌从即时的人工智能实施中获益，在数据、技术和人员方面的长期战略努力将确保人工智能产生更广泛的影响。
