商业生成式AI：成功、挑战与未来

什么有效，什么无效，以及下一步做什么 引言 与我们合作的经验。更具体地说，我们谈到了他们为什么采用GenAI他们的工作流程和针对具体用途案例，它们的利益和挑战经验，以及它们的风险与这项技术关联。 生成式人工智能（GenAI）是革新行业，通过提升效率、创造力和决策过程。在市场营销和销售中，GenAI展示了一种独特的增强能力人类能力，转换常规将工作流程转化为高效运行。在过去的几年里，营销和销售团队已经将GenAI集成到他们的工作流，利用其潜力对于一系列任务，包括内容创作、客户支持以及潜在客户生成。然而，这变革性技术伴随着其拥有自己的一套挑战、风险和限制。 这份报告基于定性对十名技术进行采访行业专业人士，欧洲有五名美国五家，2025年1月。参与者担任领导角色大型营销或销售科技企业。他们的见解提供一个细致的观点来看GenAI的实际应用中，面临的障碍在领养期间，以及策略用于克服这些障碍。对于更多信息，请参阅方法论章节。 为了更好地理解如何人工智能在营销和销售中使用函数，我们与许多人交谈。分享他们的 行业领袖 生成式人工智能采用技术公司什么时候开始使用 GenAI？ 许多科技组织开始探索人工智能集成，以回应围绕其潜在益处日益增加的行业讨论。最初，早期采用者将人工智能视为一种竞争优势，使他们能够优化工作流程、改善客户互动并获取数据驱动洞察。一些人早在两年到三年前就启动了试点计划，以测试可行性和可扩展性。正如一位销售策略经理所说，自从两年前OpenAI出现，并将GenAI作为一个话题引入我们的组织，世界开始谈论它。 另一方面，随着人工智能工具变得更容易获得和更复杂，一些人最近加大了他们计划的力度。然而，今天，人工智能的采用不再仅仅是一项实验性计划，而是许多力求在不断数字化的环境中保持竞争力的组织的一项战略优先事项。 生成式人工智能采用 是什么原因导致了在销售和营销中采用GenAI？ 在销售和营销中采用生成式人工智能在很大程度上为了提高效率、自动化重复任务，并增强决策能力。在销售中，人工智能工具协助进行潜在客户资格认证，客户细分，和个性化外联，减少人工工作量并增加转换率。在营销中，人工智能已经改变了内容生成，使企业能够制作博客、社交媒体帖子并且在大规模进行电子邮件营销活动，同时保持质量一致性。 “一两年前，我们开始在一个非常小的团队内部和外部玩转Copilot来编写材料。根据我们的输入，我们决定在整个公司实施一项试点计划。” 在其初始阶段，人工智能的实施在很大程度上是实验性的使用诸如 ChatGPT、Gemini 等各种工具的团队进行试点在做出更大的组织承诺之前，使用Copilot。一名销售人员赋能经理解释了一两年前，我们开始在一个非常小的团队中用Copilot来创作内部和外部资料。根据我们的输入，我们决定所以，一个常见的要在整个公司实施一个试点。”该方法涉及在小型团队中引入人工智能，然后再扩大 销售赋能经理 用于更广泛的公司内部使用。 生成式人工智能采用 人工智能在销售和营销中用于哪些任务？ 品牌一致性。营销人员也利用人工智能为活动优化，使用数据驱动洞察以便个性化消息提升受众定位。此外，人工智能有助于创意资产生产，使更容易开发高质量视觉效果，信息图表和多媒体内容。 在宏观上在销售，生成式AI是广泛用于优化潜在客户生成简化流程管理，提高客户互动。它有助于识别高潜力潜在客户，自动化拓展业务，并个性化销售通信。人工智能也支持销售通过分析趋势和历史进行预测数据，使团队能够做出更明智的决策。通过自动化管理撰写销售简报和管理工作流，AI使销售专业人员能够关注关系建立和交易闭包。 ，尤其在一些人工智能驱动的任务在销售和营销通讯与管理。人工智能是用于记录和总结通话，管理邮件回复，以及内部支持协作。它还充当陪练伙伴，协助团队完善想法提高工作流程效率。通过处理重复性任务，人工智能释放出双方的时间销售和市场团队专注于高-战略启动值。 在营销中，人工智能在内容中扮演着关键角色创作、社交媒体文案撰写以及图像增强。它有助于生成快速吸引材料的同时保持 生成式人工智能采用 人工智能在销售和营销中用于哪些任务？ 生成式人工智能的优势 生成式人工智能被广泛认为是变革性工具，在效率、内容个性化、成本节约和决策方面带来了显著改进。 各行各业的专业人士都强调人工智能如何重新定义了工作流程、减少了人工工作强度，并提升了战略决策的质量。在销售和市场营销领域，人工智能生成和分析内容、优化运营以及提供实时洞察的能力，已带来可衡量的商业效益。 节省时间 生成式人工智能的优势 采用人工智能最直接和最切实的利益之一是其显著减少了完成各种任务所需的时间。人工智能驱动的工具可以快速总结报告、生成销售简报、自动化行政工作，并简化重复流程。正如一位销售经理所证实的那样某件事过去要花两小时，现在只需20分钟。是的，确实存在精度问题，但对许多任务而言，人工智能极大地改进这使得员工可以将注意力从手工操作转移效率。”将数据处理转化为更高价值的战略性活动。许多销售和营销专业人士都注意到，曾经需要数小时才能完成的任务现在只需要几分之一的时间即可完成，从而释放出更多带宽用于更具创造性和分析性的工作。 “过去要花两小时的事情现在只需要20分钟。是的，存在准确性问题，但对许多任务而言，人工智能极大地提高了效率。”销售经理 人工智能驱动的时间节省带来的影响超越了个人生产力。团队现在可以更快地迭代活动，更及时地响应客户咨询，并基于人工智能驱动的洞察实时调整策略。这种工作流程效率的提升已成为采用生成式人工智能的企业的一个关键竞争优势。 内容个性化 生成式人工智能的优势 在数字时代，个性化内容已成为销售和营销的关键差异化因素。根据我们的参与者反馈，生成式人工智能使他们能够优化媒体规划、细化客户细分，并为特定受众创建定制化的广告信息。通过分析海量的消费者数据，人工智能帮助企业生成与不同人口统计特征产生共鸣的内容，最终提升参与率和转化效果。 市场团队，尤其是利用人工智能来增强创意生产，确保内容不仅相关，而且适应不同的受众偏好。销售团队也从人工智能驱动的个性化中受益，使用人工智能来定制客户接触工作，并制作更有说服力的提案。能够大规模地提供高度精准的内容已经改变了公司与客户互动的方式。 随着越来越多的使用，AI开始学习我们品牌的语气以及我们如何与受众沟通。现在我几乎不需要做任何调整。市场营销经理 这个级别的定制以前既费时又费力。现在，人工智能使企业能够实时高效地创建、测试和优化个性化内容，让他们能够在竞争激烈的市场中保持领先。 生成式人工智能的优势 人工智能实施的另一项显著优势是运营成本的降低。许多公司通过自动化之前外包给外部机构的关键流程，报告了大幅度的节省，特别是在媒体规划和内容创作方面。现在由人工智能驱动的自动化工具处理广告投放、创意生产和客户互动等任务，无需昂贵第三方服务即可保持高标准输出。 我们已经显著降低了代理成本，因为人工智能使我们能够实时自动化创意生产和广告投放。市场主管 销售团队也通过人工智能驱动的潜在客户开发、客户关系管理和销售预测自动化而受益于成本节约。这些改进减少了对手动流程的依赖并提高了整体效率，使企业能够更有效地分配资源。 改进决策 生成式人工智能的优势 超越自动化和效率，生成式人工智能在提升决策方面发挥着关键作用。人工智能驱动的分析帮助企业从大型数据集中提取有意义的洞察，使他们能够根据实时信息而不是直觉或过时的报告做出明智的战略选择。 人工智能驱动决策的一个关键组成部分是其增强记录保存和减少人为错误的能力。“人工智能消除了企业健忘症。它精确记录了所说的内容，减少，是一个头混淆，并确保决策的清晰性”市场部门告诉我们。自动化报告工具记录会议笔记、客户互动和绩效分析，确保关键信息不会丢失或被误解。这降低了错误信息的风险，支持合规性，并为数据驱动的决策提供了坚实的基础。 “人工智能消除企业健忘症。它精确记录所说内容，减少混淆，并确保决策的清晰性。”市场主管 生成式人工智能的挑战、障碍与风险规模挑战和障碍 尽管许多组织已成功将生成式人工智能集成到其工作流程中，但将其扩展到其他应用场景仍是一个障碍。他们面临挑战并非必然在于是否采用人工智能，而在于如何有效扩展其实施并最大化其价值。这些扩展人工智能采用的障碍通常与实施后组织面临的持续挑战重叠。 “人工智能生成的输出听起来非常具有说服力，但不总是事实正确的。挑战在于有人不加核实就相信这些信息。” 销售运营总监 对于许多组织来说，关于人工智能扩展的最大担忧之一是对人工智能生成输出的不信任。人工智能产生误导性或不正确信息的倾向——通常被称为“幻觉”——会造成犹豫，特别是在依赖准确数据和报告的领域。员工可能难以验证人工智能生成的见解，从而引发对决策可靠性的担忧。正如来自销售和营销领域的专业人士告诉我们： 人工智能聊天机器人会胡编很多东西，所以整个输出的质量值得怀疑。市场主管 生成式人工智能的挑战、障碍与风险规模挑战和障碍 除了准确性问题之外，安全和数据隐私风险是阻碍大规模使用生成式AI的重要障碍。许多公司处理敏感或专有信息，对将数据输入外部AI工具非常谨慎。数据泄露、第三方访问和合规性问题的风险导致组织限制AI的使用或开发内部解决方案以保持控制。为此，一些组织选择了内部开发的AI解决方案以更好地控制数据安全，而另一些组织则实施了严格的合规框架来规范AI的使用并降低风险。 缺乏培训和意识是另一个关键挑战，也阻碍了人工智能的应用扩展。虽然一些员工已经接受了人工智能，但由于缺乏熟悉度或对其能力的信任，其他人仍然持怀疑态度或抵制。没有结构化的培训，组织难以大规模推动人工智能的应用，因为员工可能不愿意接触新系统，或缺乏自信能够有效使用人工智能。那些积极投资人工智能培训和技能提升的组织看到了更高的采用率和平滑的过渡，而缺乏结构化培训的组织则面临内部阻力和不均衡的人工智能使用。 我们处理大量敏感数据。我们无法在不理解这些数据如何被保护的情况下，将专有信息上传到外部人工智能系统。 仍然有相当一部分人没有采用或不打算采用。我认为这更多是缺乏教育和自信心去正确执行，所以我认为可能需要在整个组织内开展培训。 销售赋能经理 营销专家 生成式人工智能的挑战、障碍与风险规模挑战和障碍 另一个让人工智能难以规模化的问题是组织持续在跨团队标准化人工智能使用方面遇到困难。许多公司发现人工智能的采用是不一致的——一些部门拥抱人工智能驱动的效率，而另一些部门则保持着传统的工作流程。由于缺乏关于何时以及如何使用人工智能的明确指南，企业经历了不均衡的采用，限制了人工智能集成的整体影响。正如一位高级分析经理所分享的， 目前有一些员工更倾向于使用这些工具，但也有一些员工完全不在乎。目前这还没有对我们的工作产生太大影响，但当人工智能发展到一定程度，影响到我们的工作时，我们就需要重新评估培训。 生成式人工智能的挑战、障碍与风险潜在风险 随着人工智能的采用日益增长，企业也正应对其潜在风险和后果。虽然人工智能驱动的自动化和数据分析提供了显著效率，但人们越来越关注组织应该在多大程度上依赖人工智能生成的见解来进行关键决策。如果人工智能工具在没有人工监督的情况下成为主要决策者，企业将面临引入偏见、传播虚假信息和做出可能导致长期后果的战略失误的风险。 超越决策风险，人工智能还带来了挑战，特别是在那些严重依赖人类创造力和情商的行业。一些营销专业人士注意到，虽然人工智能可以快速并以规模化的方式生成内容，但它往往缺乏形成与受众建立真正联系的深度、真实性和情感共鸣。人们担心对人工智能生成内容的过度依赖可能导致通用、缺乏灵感的活动，而这些活动无法在个人层面上吸引消费者。根据一位营销经理的说法 我认为最大的风险是依赖那些看似有说服力但实际上并不准确的人工智能生成洞察。如果高管基于有偏见或错误的人工智能生成数据做决策，可能会造成问题。销售专家 “人工智能生成的内容可以高效，但它无法取代人的触感。消费者仍然重