重點
轉變工作流程。生成式人工智慧工具透過簡化起草電子郵件和腦力激盪等任務來提高生產力。
指導方針和治理。 制定使用生成式人工智慧工具的明確指南有助於降低風險，同時最大限度地提高其效益。
量身訂製的業務解決方案。組織可以實施生成式人工智慧工具來創建符合策略目標的客製化解決方案。
根據Nick van der Meulen 和 Barbara H. Wixom 領導的MIT-CISR 最近的研究，生成式 AI 實作有不同的類型。該研究深入探討了透過產生人工智慧提供行銷和商業價值的有效管理的要點。
第一類是廣泛適用的生成式人工智慧工具，個人可用 法國 whatsapp 號碼數據 5 萬 於多種目的，第二類是專門為解決特定組織目的而客製化的生成式人工智慧解決方案。
後者的解決方案旨在與戰略業務目標保持一致。為此，它們必須與現有流程、系統和產品無縫整合——其目標是提高行銷和業務效率並推動有意義的成果。
利用生成式人工智慧工具提高效率
生成式人工智慧工具改變了使用者與科技互動的方式。這些多用途工具缺乏預先定義的用例。相反，它們透過用戶參與而發展，使用戶能夠提高個人生產力。無論是起草電子郵件、集思廣益或分析數據，生成式人工智慧工具都可以支援使用者簡化工作場所任務並提高效率。
成功實施生成式人工智慧工具取決於許多因素，包括員工教育。 Wixom 和 van der Meulen 寫道，使用者需要學習如何給出清晰、具體的指示，包括明確定義的問題陳述、特定於上下文的目標以及所需流程的詳細描述。例如，試圖產生創新活動創意的行銷人員應該為該工具提供活動主題的全面概述、過去成功的例子、目標受眾、期望的基調和預期結果。
van der Meulen 和 Wixom 寫道，為了利用生成式人工智慧工具取得成功，商業和行銷領導者必須建立明確的使用指南和護欄。這些指南應概述允許的工具及其使用條件，同時強調相關風險和潛在後果。強大的生成式人工智慧政策應專注於資料輸入和輸出風險，明確劃分「總是沒問題」的用例和「永遠沒問題」的用例。 「永遠不好」的用例包括使用個人識別資訊、策略見解或專有資料。
因此，行銷和商業領導者應該創造一個讓員工能夠有效利用生成式人工智慧工具的環境。建立人工智慧方向和評估實踐使員工能夠從這些創新中獲得最大利益。
最後，最好將您的選擇範圍縮小到幾個選定的供應商。使用者可以組建一個由潛在的生成式人工智慧工具組成的跨職能團隊，幫助 IT 部門確定最有希望滿足組織需求的選項。
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組織的策略產生人工智慧解決方案
生成式人工智慧解決方案是根據特定業務目標開發的，旨在實現策略目標，同時為關鍵利害關係人提供明確的利益。例如，為呼叫中心設計的生成式人工智慧解決方案可以利用大型語言模型 (LLM)來分析客戶與座席對話的內容和語氣，並提供即時指導以提高座席績效。
這種方法不僅有助於提高營運效率，還可以透過提高座席工作效率和客戶保留率來增加收入，從而展現出巨大的財務回報的潛力。正如 Salesforce 的 Agentforce 等最近的創新所證明的那樣，生成式 AI 應用程式的範圍正在擴大，為創造更大的價值創造了機會。
然而，實施生成式人工智慧解決方案也面臨其獨特的挑戰。首先，隨著組織各個層面的員工探索生成式人工智慧如何增強流程、系統和產品，對新的生成式人工智慧解決方案的需求不斷增長。這可能會導致支離破碎的方法，從而使這些工具的整體整合變得複雜。
其次，支撐生成式人工智慧解決方案的大多數基礎模型都由少數大型供應商擁有，他們控制著模型機制、分發和使用權等關鍵方面。 van der Meulen 和 Wixom 寫道，這種集中可能會為尋求有效利用這些技術的組織帶來限制。
最後，生成式人工智慧解決方案的最終價值很大程度上取決於所選的開發方法，這凸顯了策略規劃和協調的重要性。
