人工情報(人工智能)可以給你的數字轉換努力——如果你以正確的方式理解並采用它。
數字化轉型失敗的可能性很高。麥肯錫說隻有不到30%的數字化轉型項目成功．在某些行業，成功率低至4%。
但事情沒必要變成這樣。
數字化轉型失敗的一個重要原因是公司沒有充分利用杠杆人工情報．
成功轉型的組織比其他組織更有可能使用更複雜的技術，例如人工情報麥肯錫表示。
實際上，人工智能可能是從數字化轉型中獲取價值的最佳方式之一。
為什麼?
因為卓越的客戶體驗是成功數字化轉型的核心。
今天，卓越的客戶體驗意味著為每位消費者提供個性化的體驗。
大規模提供個性化體驗的唯一方法就是人工智能。
但人工智能是什麼?如何將其用於數字化轉型?如何開始人工智能驅動的數字化轉型?
這篇文章給出了答案。
究竟什麼是數字化轉型?
讓我們在深入研究之前跳過行話人工情報數字轉換．
“數字化轉型”這個詞並不是描述性的。它繞過了成為流行語的界線。但是，不管你愛它還是恨它，它現在是一個常見的術語。
我們更喜歡對數字化轉型的簡單定義:
數字轉換當你積分的時候技術如此廣泛地應用到你的業務中，以至於你從根本上改變了業務的運作方式。
這種技術集成發生在企業的所有產品、運營、銷售、營銷、IT和客戶服務功能中。
數字化轉型不是購買新軟件或采用閃亮的新技術。這是關於改變你的業務如何從頭開始，以數字化為先。
這一變化導致了兩個廣泛的結果:
- 從IT到產品設計，從客戶服務到營銷和銷售，技術已經成功地應用到您運營的各個方麵。
- 你們的才能和文化也得到了提升，以有效地使用和改進這項技術。
每家公司的數字化轉型路線圖看起來都不一樣，因為每家公司都是不同的。
但所有成功的數字化轉型都有一個共同點:
他們以客戶體驗為中心。
客戶體驗就是客戶與你的公司從第一次接觸到購買後長期的體驗總和。
客戶體驗不僅僅是改善你的網站、產品或客戶服務。它還包括改善公司內部和客戶的各個部分，為消費者和客戶提供更多價值。
通過這種方式，客戶體驗是貫穿數字化轉型工作各個方麵的主線。通過重新思考客戶體驗，你可以從根本上改變公司交付價值的方式。
人工智能提供了解鎖卓越客戶體驗和成功數字化轉型的關鍵。
人工智能到底是什麼?
人工智能由一組真實的、改變遊戲規則的技術組成，這些技術是成功的關鍵數字轉換．
人工智能是“讓機器變得智能的科學”，意思是教機器做類似人類的任務。我們教機器看、聽、說、寫，並做出預測、建議和決定。
與傳統軟件(比如典型的自動化、CRM和運營軟件)不同，人工智能有能力分析大量數據，然後根據這些數據做出預測。隨著時間的推移，人工智能可以通過從數據中學習來改善結果。
這種改進的能力被稱為機器學習，正是它賦予了許多人工智能技術自主學習的能力。
數據是理解為什麼人工智能對數字化轉型很重要的關鍵。
人工智能對於數字化轉型至關重要，因為數字化轉型依賴於數據。
數據是每個現代企業的命脈。企業與客戶和市場的每一次互動都會產生數據。
這些數據幾乎來自各個地方，包括CRM係統、營銷平台、網站分析、社交媒體、在線訂單……還有數百個其他來源。
這些數據包含了保持您的業務成功和競爭力的基本見解。見解:
- 消費者想要什麼，不想要什麼。
- 消費者如何發現你的公司並與之互動。
- 創造和推廣哪種產品和服務最有用。
- 什麼樣的行為會讓消費者傾向於購買。
- 你的競爭對手在做什麼來贏得市場份額。
- 如何提高效率和生產力。
- 如何實現更好的盈利。
- 還有很多很多。
這些見解幫助您快速做出更好的決策——這些決策極大地改善了業務結果。
隻有一個問題……
傳統技術在釋放數據價值方麵做得很差。
您今天使用的傳統技術完全基於規則。它已經被一個人明確地編程來執行任務。但它隻能按指令行事。除非人類程序員更新它，否則它永遠不會適應或改進。
這意味著傳統技術無法分析數據。它不能從數據中學習。而且它也不能根據新的數據改進它的運作方式。這使得傳統技術在數字化轉型中幾乎毫無用處。
毫無疑問，傳統技術是有價值的。它在曆史上被用於自動化和/或加快任務，從而節省成本和提高生產率。它還使活動更易於追蹤。
(例如，營銷自動化軟件使營銷更容易，更受指標驅動。)
在早期的互聯網時代，這種做法很有效，當時企業仍然依賴基本的在線業務和大量的線下活動。
然而，今天，這項技術看起來完全愚蠢。它可以自動執行活動並跟蹤數據。但它不能真正分析或預測任何事情。它不能改變或適應新的信息。隻有人工智能可以。
人工智能如何推動數字化轉型
人工智能的獨特功能使其成為一種需要，而不是一種美好的擁有數字轉換．
如果沒有分析、預測和基於數據進行改進的能力，你的數字化轉型將會失敗。
就是這麼簡單。
今天，您的傳統技術可以提供和可視化數據，這是有幫助的，但現在很常見。但他們沒有機器學習，可以學習和提高使用這些數據。
人工智能。這就是為什麼它需要在你的數字化轉型工作中處於前沿和中心位置。
這也是為什麼今天許多公司都在使用人工智能來支持其大部分業務領域的數字化轉型。
根據來自TDWI研究目前使用人工智能最多的五個部門是:
- 它—人工智能用於檢測和預防安全漏洞，並實現流程自動化。
- 操作人工智能用於部分或全部執行重複的數據驅動任務，如會計功能。
- 工程/研發-預測模型使用人工智能來完成從模擬結果到執行預防性維護的所有事情。
- 客戶服務-利用人工智能聊天機器人和智能助手為客戶提供快速、方便、有益的體驗。
- 數字營銷人工智能有數百個營銷用例，包括預測客戶流失和對客戶進行行為分析。
根據同一項研究，組織在其數字化轉型工作中主要使用結構化數據、文本數據和時間序列數據。
這是有道理的。這三個領域都可以應用人工智能來獲取見解並做出預測。
TDWI還表示，少數主要用例主導著人工智能驅動的數字轉型:
- 在一係列業務用例中構建預測模型。
- 自動生成洞察力。
- 構建供內部和外部使用的智能應用程序。
- 自動化數據質量。
- 使用機器人過程自動化(RPA)來自動化活動。
- 以聊天機器人和智能助手的形式部署對話式人工智能。
當你看到所有這些部門和用例之間的共同點時，AI的價值就變得清晰起來……
人工智能降低了成本，並大規模增加了收入。
人工智能通過使用你的數據來自動化昂貴、耗時的活動，例如:
- 數據分析。
- 客戶通訊。
- 數據驅動的財務和運營職能。
- 網絡監控。
- 創建和總結文本和報告。
- 創建營銷和銷售資料和溝通。
人工智能還通過使用你的數據來獲得更好的見解並做出更好的預測，從而解鎖前所未有的收入機會，例如:
- 了解客戶行為。
- 為業務結果建模。
- 預測客戶流失和客戶關閉的可能性。
- 預測市場和銷售業績。
- 揭示新的收入渠道和策略。
說到底，這不是流行語的問題。它是關於數據的。
數據驅動著數字化轉型的方方麵麵，無論你是什麼類型的公司。
如今，解鎖這些數據價值的唯一方法是將你的數字轉型轉變為人工智能轉型。
如何開始使用人工智能進行數字化轉型
好消息是，你今天就可以開始使用人工智能……
壞消息是，大多數公司采取了錯誤的方法來實施人工智能，然後看到他們的人工智能項目失敗了。但這種事不一定會發生在你身上。
以下是我們看到的一些最成功的公司用來開始將人工智能納入其數字化轉型戰略的頂級戰略。
1.從一個狹義的人工智能項目開始。
隨著時間的推移，成功的數字化轉型將要求人工智能應用於業務的每個部分。但如果最初的人工智能項目不成功，你永遠也達不到那一步。
為了讓自己獲得最大的成功機會，請開始專注於一個單一的AI項目。
狹義關注是什麼意思?您的項目應該旨在使用AI工具來解決非常明確的業務問題或非常具體地改進業務流程。
事實上，你應該先從用例開始，然後確定AI技術是否/如何提供幫助。
以下是一些清晰的市場營銷用例:
- 提高電子郵件打開率
- 提高關鍵網站頁麵的轉化率
- 減少創建內容所需的時間
- 減少推廣內容的時間
- 減少生成性能報告所需的時間
通常，您可以通過編目您的團隊在一天中所做的所有事情來找到一個用例。其中一些任務會顯得比其他任務更耗時。這些任務是一個很好的開始。
2.成為人工智能技術的自信買家。
你不需要有計算機科學背景，就可以自信地研究人工智能解決方案。
不幸的是，一些銷售人工智能解決方案的銷售代表對人工智能的了解不如你。一些公司陷入了過度炒作或過度承諾他們的人工智能應用程序可以做什麼的困境。
你會想要經常做免費試用和演示。當你這樣做的時候，你會想問一些重要的問題，比如:
- 你的解決方案如何使用人工智能?
- 隨著時間的推移，你的解決方案如何變得更聰明?
- 為了從您的解決方案中獲得價值，是否存在最小的數據需求?
- 為了讓我的團隊開始使用您的解決方案，是否需要進行任何特殊培訓?
3.為你的團隊贏得AI教育冠軍。
在我們的2021年市場人工智能狀況報告在美國，我們就人工智能的理解和采用情況對數百名營銷領導者進行了調查。作為調查的一部分，他們告訴了我們采用人工智能的最大障礙。令我們驚訝的是，恐懼並不是主要因素……
相反，70%的受訪者表示，缺乏教育和培訓是一個主要障礙。不足為奇的是，隻有14%的人表示他們的公司提供這種培訓。
成功的人工智能計劃意味著在你的公司開發一個基本的人工智能準備水平。至少，每個員工都應該明白:
- 什麼是人工智能
- 為什麼人工智能不同於其他類型的數字技術
- 人工智能如何為企業提供競爭優勢
- 人工智能試點和項目將如何影響他們的工作
從那裏，你必須支持正在進行的人工智能教育，讓團隊學習如何將人工智能應用於你的業務，並自信地購買人工智能技術。(我們的營銷人工智能會議是一個很好的方法。)
4.招募下一代人工智能人才。
你的數字化轉型項目不僅需要人工智能人才。您的組織將需要在業務的每個領域都有專業的人工智能人才，以保持前進的競爭力。
這包括在技術方麵積極招募有數據科學或大數據背景的人才。它甚至可能包括雇傭能夠構建AI模型和ML模型的工程師。
但你也會想要在非技術職能中識別人工智能人才。未來的營銷人員、銷售人員、分析師、經理和客戶成功專家將需要對現實世界的人工智能有基本的了解。
尋找在人工智能工具和主題方麵有在線課程經驗或證書的人才。密切關注那些在人工智能公司工作的饑腸轆轆的專業人士。你甚至可能想要尋找撰寫人工智能相關文章的專業人士。