被調查者中，大多數（82%）預計在未來三年內，AI的采用和使用將占其利潤增長的一半，更大比例的受訪者（93%）聲稱對AI及其工作原理有很好的理解，但只有35%的人能夠準確定義GenAI，這種AI現實與潛在AI應用和收益之間的知識差距只會傷害那些希望通過戰略采用AI來獲益的公司。
讓我們探討幾個AI知識與其潛在應用之間的差距可能影響企業的領域，我們將探討這種知識差距引發的一些AI挑戰和一些錯失的機會。
AI挑戰：1. 對理解解決方案的過度自信
這種假設知識與實際理解之間的差距可能帶來的是對潛在結果和“銀彈”解決長期問題的過度自信。我們之前已經在其他技術上經歷過這種情況（還記得元宇宙嗎？），所以負責長期戰略的人需要理解AI的潛在應用，并理解可以在企業中利用的不同類型的人工智能，如預測分析、自動化和RPA，當然還有GenAI。
這種AI挑戰的過度自信可能導致預期未達標，根據研究中的利潤預期，我多次說過AI不是一個目標，也不是一個戰略。理解AI的作用在哪里以及它可能不適合的地方是至關重要的。研究中85%的受訪者表示，他們將年度IT預算的一半用于AI解決方案，企業不能承受做出錯誤決策和投資錯誤適配的時間（或金錢）。
AI挑戰：2. 解決方案最佳假設
AI知識差距帶來的另一個AI挑戰是對未來幾個月內營銷人員面臨的AI挑戰的解決方案范圍錯誤。例如，由于缺乏正確定義GenAI的能力，如何提供最佳方向指導來解決AI挑戰的最佳方案。
企業中的許多人似乎在某種程度上知道這一點，但也許AI炒作實在太強烈。超過四分之三（77%）的受訪者承認，由于缺乏適當的戰略，他們的預算中至少有一定程度的浪費（其中近一半用于AI）。
這里的形勢已經很明朗了。知識差距轉化為戰略差距，需要更多關于AI的教育，以便將合適的解決方案與合適的AI挑戰或機會匹配起來。
AI挑戰：3. 錯失的機會
這種知識差距帶來的另一個AI挑戰是被炒作所分散注意力，忽視了AI可以改善企業內部營銷團隊工作方式的實際方法。
例如，GenAI通常被認為純粹是用來創建基于文本和圖像的內容（以及越來越多的視頻），但它可以幫助營銷人員和企業內部許多其他人改進工作操作，這是一個被忽視的領域。營銷運營可以利用GenAI來簡化內容和活動創建過程中的步驟，而不僅僅是通過發送單一提示來獲得博客文章的寫作幫助。
此外，將不同類型的AI混合在一起可以產生變革性的結果。例如，將預測分析與GenAI結合使用，意味著可以將傾向模型與GenAI結合起來，為最佳和最有價值的客戶創建直接相關的內容和體驗。
混合使用不同類型的AI解決方案還需要對人工智能有更細致的理解，以便這些應用程序可以被真正用于找到最適合當前任務的工具。簡單地說，那些認為只需插入AI就能解決單一問題的高管和領導者錯失了實現更大和更有意義改進的機會。
那么解決方案是什么？有許多可能的解決方案來彌合這種知識差距，但顯而易見的是，需要更多關于不僅可能的炒作可能帶來不切實際期望的教育，還需要了解真實潛力可能被那些吸引眼球但無法轉化為實際結果的亮點所掩蓋的地方。
AI絕對不僅僅是炒作。但也很容易被炒作分散注意力，忽視一些企業可以利用AI來改變工作方式的真實機會。通過更多關于AI如何在企業中幫助營銷人員的廣泛方式的教育，我們可以超越一些吸引眼球的亮點，獲得更實際的結果。
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