生成型人工智能可以每周帮助营销人员节省5个小时，研究发现未来的生产力提升
研究发现，生成型人工智能未来每周能够帮助营销人员节省5个小时，并大幅提升生产力
根据Salesforce的最新研究，营销专业人员对生成性人工智能的影响持乐观态度，但在技术的有效使用和安全性方面仍在调查和学习。
Salesforce对美国、英国和澳大利亚的各种规模和行业的超过1,000名营销人员进行了调查，作为其生成性AI快照系列的一部分，发现51%的人目前正在使用生成性AI。
此外：生成性AI对软件团队生产力的影响是…复杂的
在营销中成功采用和使用生成性AI的重要要求包括生成性AI相关技能和可信赖的第一方数据。鉴于当前输出的状态可能不准确且可能具有偏见，人类在执行生成性AI的角色时的监督也是一项要求。
使用AI大型语言模型来生成新内容很容易。使用与品牌一致的AI生成新内容是一项艰巨的工作。
此外：生成性AI的“生产力革命”正在削减软件开发人员的角色
因此，在深入研究营销调查结果之前，这里提醒企业领导者需要考虑的事项，以充分利用组织内生成性AI能力–可信的数据、可自动化的混合AI基础模型以及带有安全性和治理的单一平台，以确保合乎道德和人道的AI技术使用。
要释放生成性AI的力量，您需要：
- 可靠且可信的客户数据来建立一个和谐的客户配置文件。将干净的数据连接在一起对于释放AI能力至关重要。只有从服务、销售和其他相关来源中可靠且可信的数据，并在单一平台上汇总在一起，AI才能如预期地执行。记住：优质数据，优质输出。每天产生的数据量不断增加。到2025年，云端的数据将达到100个泽字节，根据预测，到2026年将翻倍。要实现数据的全部价值，您需要从数据收集转变为推动行动的数据，具体包括以下三点：1. 将数据进行和谐处理，创建一个统一的客户配置文件；2. 将客户配置文件与客户关心的接触层连接起来；3. 使用数据使您的组织能够提供出色的体验。
- 预构建的、定制的或公共AI模型–最好结合使用–将您的数据输入其中，以便洞察能够转化为自动化操作。要通过自动化达到这种影响力，您需要：
- 能够连接到您的所有系统–云端、本地、混合或遗留系统–即使平均应用程序数量增加（2023年的平均数量为1,061个应用程序，仅有26%集成）。
- 激活RPA从遗留系统和资产（如文档和图片）中提取数据，否则将需要手动访问。
- 使现有数据和集成组件（如API和连接器）能够重复使用。
- 在整个组织中启用低代码和无代码，以便非开发人员也能参与自助式自动化项目。
此外：低代码平台意味着任何人都可以成为开发人员–也许还可以成为数据科学家
3. 单一的平台，内置安全性和治理，既能实现创新，又增加客户信任。连接和协调的数据使您能够解锁 AI 并对其进行自动化。贯穿始终的是如何以安全的方式实现所有这些。为了在企业范围内建立监督，并确保对数据治理有完全的可见性，您必须：
- 为开发人员提供一个在不影响生产或引发安全风险的情况下有效工作的空间，方便跟踪更改，与版本控制无缝集成，并有效处理发布管理。
- 对数据进行脱敏处理并使用端到端的数据加密等安全最佳实践以保护敏感信息（如去标识化的个人身份信息），为开发人员提供现实的数据集进行测试，而不损害安全性。
- 利用通用的 API 管理等工具，实现系统和用户之间一致的数据治理。
以下是生成式人工智能在市场营销研究结果中的主要要点：
- 生成式人工智能对市场营销的影响将是巨大的。超过一半的营销人员（53%）表示生成式人工智能是一个“改变游戏规则”的因素，60% 的营销人员表示生成式人工智能将改变他们的角色。实际上，51% 的营销人员目前正在使用或尝试生成式人工智能。
- 生成式人工智能正在改变营销人员进行个性化、构建和计划活动的方式。以下是营销人员今天如何使用生成式人工智能的情况：57% 创建营销活动的群组或细分，55% 创建营销活动和旅程计划，54% 个性化消息内容，53% 进行文案测试和实验，53% 构建和优化 SEO 策略。
- 生成式人工智能的采用使营销人员更加高效。营销人员估计生成式人工智能每周可以节省他们超过5小时的时间，相当于每年一个月的时间，从而可以将精力集中在更有意义的工作上。调查发现：71% 的人认为生成式人工智能将消除繁琐的工作，71% 的人认为生成式人工智能将使他们能够专注于更具战略性的工作，70% 的人认为生成式人工智能将提高他们的工作效率。
- 营销人员在生成式人工智能技能和熟练度方面不够。大多数营销人员（66%）认为生成式人工智能将改变他们在工作中所需的技能。近一半（43%）不知道如何充分利用生成式人工智能的最大价值。更重要的是，39% 的营销人员表示不知道如何在工作中安全地使用生成式人工智能。34% 的人表示不知道如何有效地使用生成式人工智能。
- 内容准确性和质量是营销人员对生成式人工智能的最大关注点。以下是营销人员对生成式人工智能的主要关注点：准确性和质量（31%），信任（20%），技能（19%）和工作安全（18%）。大多数营销人员（73%）认为生成式人工智能缺乏人类的上下文知识，66% 的人担心生成式人工智能的输出存在偏见，而且更重要的是，76% 的人担心生成式人工智能带来新的安全风险。
- 人工监督、技能和可信赖的客户数据是驱动生成式人工智能的当前要求。调查发现，63% 的营销人员表示、可信赖的客户数据对于成功使用生成式人工智能来进行市场营销非常重要。大多数营销人员（66%）还表示，人工监督以确保品牌声音的一致性对于成功使用生成式人工智能来进行市场营销非常重要。这意味着需要进行适当的培训-54% 的人认为生成式人工智能培训计划对于他们成功使用生成式人工智能来进行市场营销非常重要。最后，72% 的人期望雇主为他们提供学习如何使用生成式人工智能的机会。
福雷斯特预测在2024年，营销人员将成为隐私的倡导者。五个大型消费品牌的首席营销官将为隐私资源提供资金支持。然而，只有17% 的隐私决策者表示他们组织的隐私团队具备营销能力或技能。为了打破这个瓶颈，五个大型B2C品牌将划拨部分市场预算专门用于资助隐私团队的更多人员或提升现有隐私同事的能力。而高德纳还预测了2024年及其以后的最具战略性的技术趋势，生成式人工智能在所有业务领域都处于前沿。营销领导者必须采取新的思维方式，以最佳利用生成式人工智能。为了在人工智能驱动的经济中成功经营，企业需要采用新的商业模式。如果您希望您的企业在人工智能的世界中取得成功，您将需要以无边界的方式经营。以下是如何做到这一点。
凭借可信赖的客户数据，能够驱动自动化和智能工作流程的预建、定制或公共人工智能模型，一款具备内置安全性和治理功能的单一平台，以促进创新和增强客户信任，以及适当的员工培训，生成式人工智能可以使营销组织在提供强大客户体验的同时提高效率。
从市场营销和销售，到客户服务和数字商务，人工智能将在每个接触点改变客户体验。
