商业生成式AI：成功、挑战和未来 (英)

什么有效，什么无效，以及下一步做什么 生成式AI采用技术公司何时开始使用GenAI？ 许多科技公司开始探索人工智能集成，以应对围绕其潜在益处的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，使其能够优化工作流程、改善客户互动并获取数据驱动的洞察。有些人早在两三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指出的，自从大约两年前OpenAI出现，GenAI在我们组织中成为了一个话题，并且世界开始谈论它。 另一方面，随着人工智能工具变得越来越普及和复杂，一些其他人最近加大了他们的举措。然而，今天，人工智能的采用不再仅仅是一项实验性举措，而是许多寻求在不断数字化的环境中保持竞争力的组织的一个战略优先事项。 生成式AI采用 是什么原因导致了在销售和营销中采用GenAI？ 生成式人工智能在销售和市场中的采用在很大程度上受提高效率、自动化重复任务的需求驱动并提升决策能力。在销售中，人工智能驱动的工具协助进行线索资格认证、客户细分和个性化触达，减少手动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、社交媒体帖子并且大规模开展电子邮件活动，同时保持质量一致性。 “一两年前，我们在一个非常小的团队内部和外部开始尝试使用Copilot来编写材料。根据我们的输入，我们决定在整个公司范围内实施试点。” 在其初始阶段，人工智能的实施在很大程度上是实验性的，与团队试运行 ChatGPT、Gemini 等各种工具在做出更大的组织承诺之前使用Copilot。一个销售赋能经理解释了“一两年前，我们开始在一个非常小的团队内部和外部尝试使用Copilot来创作材料。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项试点。”该方法涉及先在小型团队中引入人工智能，再进行扩展 销售赋能经理 用于更广泛的公司内部使用。 生成式AI采用 在销售和营销中，GenAI用于哪些任务？ 品牌一致性。营销人员也利用人工智能为了活动优化，使用数据驱动洞察以个性化信息传递提升受众定位。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，以及多媒体内容。 在宏观上在销售中,生成式人工智能是广泛用于优化线索生成,精简流程管理，增强客户互动。它有助于识别高潜力潜在客户，自动化外联，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来预测数据，使团队能够做出更明智的决策。通过自动化行政撰写销售简报和管理工作流，人工智能使销售专业人员能够关注关系建立和交易闭包。 ，尤其在一些由人工智能驱动的任务在销售和市场通信与管理。AI是用来记录和总结通话，管理邮件回复，以及内部支持协作。它也充当陪练合作伙伴，协助团队完善想法和提高工作流效率。通过处理重复性任务，人工智能释放了双方的时间销售和市场团队专注于高价值战略举措。 在营销中，AI 在内容中扮演着关键角色创作，社交媒体文案撰写，和图像增强。它有助于生成快速吸引材料同时保持 生成式AI采用 在销售和营销中，GenAI用于哪些任务？ 生成式人工智能的益处 生成式人工智能被广泛视为一种变革性工具，在效率、内容个性化、成本节约和决策方面带来了显著改进。 各行各业的专家强调人工智能如何重塑了工作流程，减少了人工投入，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，带来了可衡量的商业效益。 节省时间 生成式人工智能的益处 人工智能应用最直接、最切实的利益之一是其显著缩短完成各种任务所需时间的能力。人工智能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，某事过去要花两小时，现在只需20分钟。是的，存在精度问题，但对许多任务来说，人工智能极大地提高了这使得员工可以将注意力从手工效率。” 将数据处理转化为更高价值的战略活动。许多销售和营销专业人员已经注意到，过去需要花费数小时才能完成的任务，现在只需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。 “过去需要两小时的事情现在只需要20分钟了。是的，存在准确性问题，但对于许多任务，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项关键竞争优势。 内容个性化 生成式人工智能的益处 在数字时代，个性化内容已成为销售和营销中的关键差异化因素。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、细分客户群体，并为特定受众创建定制化的广告信息。通过分析大量的消费者数据，人工智能帮助企业生成能与不同人口统计学群体产生共鸣的内容，最终提升参与率和转化效果。 市场团队，特别是利用人工智能来提升创意生产，确保内容不仅相关，而且能适应不同受众的偏好。销售团队也从人工智能驱动个性化中受益，使用人工智能来定制客户联络工作，并制作更具吸引力的提案。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调和我们如何与受众沟通。现在几乎不需要我调整任何东西。市场经理 这个级别的定制以前既耗时又资源密集。现在，人工智能使企业能够高效地实时创建、测试和优化个性化内容，让他们在竞争激烈的市场中保持领先。 生成式人工智能的益处 AI应用的另一个显著优势是运营成本的降低。许多公司通过自动化先前外包给外部机构的业务关键流程，报告了大量的节约，特别是在媒体规划和内容创作方面。AI驱动的自动化工具现在处理广告投放、创意生产和客户参与等任务，无需昂贵第三方服务即可保持高标准。 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制作和广告投放。市场总监 销售团队也能通过人工智能驱动的自动化潜在客户开发、客户关系管理和销售预测来节省成本。这些改进减少了对手动流程的依赖，提高了整体效率，使企业能够更有效地配置资源。 改进决策 生成式人工智能的益处 超越自动化和效率，生成式人工智能在改善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的健忘症。它精确地记录下所说的话，减少了，是头部混淆并确保决策清晰”市场营销告诉我们。自动化报告工具捕捉会议记录、客户互动和绩效分析，确保关键信息不被丢失或误解。这降低了错误信息的风险，支持合规性，并为企业数据驱动决策提供了清晰的基础。 “人工智能消除企业健忘症。它准确记录了所说内容，减少混乱并确保决策的清晰性。”市场总监 生成式人工智能的挑战、障碍与风险规模挑战和障碍 虽然许多组织已成功将生成式人工智能集成到其工作流程中，但将其应用扩展到其他用例仍然是一个障碍。他们面临的挑战并非是否采用人工智能，而是如何有效地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组织在实施后遇到的其他持续挑战重叠。 “人工智能生成的输出听起来非常令人信服，但并不总是事实正确的。挑战在于有人会未经核实就相信这些信息。” 销售运营总监 对于许多组织而言，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信任缺失。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，尤其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洞察力，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信息，所以整个输出的质量值得怀疑。市场总监 生成式人工智能的挑战、障碍与风险规模挑战和障碍 除了准确性方面的担忧，安全和数据隐私风险是大规模使用生成式人工智能的重要障碍。许多公司处理敏感或专有信息，对于将数据输入外部人工智能工具非常谨慎。数据泄露、第三方访问和合规问题的风险导致组织限制人工智能的使用或开发内部解决方案以保持控制权。为此，一些组织选择了内部开发的人工智能解决方案，以更好地控制数据安全，而其他人则实施了严格的合规框架来规范人工智能的使用并降低风险。 缺乏培训和意识是另一个关键挑战，同时也阻碍了人工智能的规模化应用。虽然一些员工已经接受了人工智能，但其他人由于缺乏熟悉度或对其能力的信任而持怀疑态度或具有抵触情绪。没有结构化的培训，组织难以大规模推动人工智能的采用，因为员工可能不愿意接触新系统，或缺乏自信能够有效地使用人工智能。那些主动投资于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，而那些缺乏结构化培训的组织则面临内部抵制和不均衡的人工智能利用。 “我们处理大量敏感数据。我们不能在不了解这些数据是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。” 仍有很大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对能够正确执行缺乏信心，因此我认为组织内可能需要进行培训。 销售赋能经理 市场专家 生成式人工智能的挑战、障碍与风险规模挑战和障碍 使人工智能更难扩展的另一个挑战是组织继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传统的工作流程。在没有明确关于何时以及如何使用人工智能的指导方针的情况下，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， 目前有些员工非常推动这类工具，但也有员工完全不在乎。它目前对我们工作影响不大，但当人工智能发展到影响我们工作的程度时，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，企业也正面临着其潜在风险和后果。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、传播虚假信息以及做出可能导致长期后果的战略性失误的风险。 超越决策风险，人工智能也带来了挑战，特别是在严重依赖人类创造力和情商的行业。一些市场营销专业人士指出，尽管人工智能可以快速大规模地生成内容，但它往往缺乏形成与受众建立真实联系的深度、真实性和情感共鸣。人们担心过度依赖人工智能生成的内容会导致千篇一律、缺乏灵感的活动，无法在个人层面上吸引消费者。根据一名市场营销经理的说法， 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。如果高管们基于有偏差或不准确的人工智能生成数据做决策，可能会出问题。销售专家 “人工智能生成的内容可以高效，但它无法取代人类的触感。消费者仍然看重真实性。” 未来展望：GenAI的演变角色 随着组织持续将人工智能集成到其工作流程中，普遍的观点是其作用将是增强而非取代。人工智能越来越被视为一种提高效率、减轻行政负担、支持战略决策的工具，而非人类专业知识的直接替代品。许多专业人士预计人工智能的采用将扩展到更多职能，但重点在于保持人工监督以确保准确性、上下文理解和道德应用。 我能看到一个世界，也许在小额交易中会有AI代表向小客户销售，但目前销售代表仍然是必要的。全球联盟负责人 人工智能未来影响的关键领域之一是面向客户的角色，尤其是在销售方面。虽然人工智能驱动的自动化可以处理低价值、高量的互动，但许多专家认为人类代表对于更复杂或高风险的参与仍然至关重要。人工智能预计将接管更简单的销售任务，例如潜在客户资格认证和自动跟进，但关系建立和谈判将继续依赖于人类直觉和经验。 未来展望：GenAI的演变角色 除了技术改进之外，人工智能的采用未来还将要求组织重新思考工作流程并投资员工培训。人工智能工具将继续重塑角色，使团队开发新技能集以与这些系