本文是我們的AI專家係列的一部分，該係列介紹了一些領袖，他們的見解可以幫助擴展你對人工智能的理解，以及如何應用它來推進你的商業和職業。

今天的焦點特性吉姆斯特恩》的作者營銷人工智能:實際應用(Wiley, 2017)，和總裁聖巴巴拉的目標營銷。

人工智能+你

用一句話或一句話告訴我們你是做什麼的。

我組織會議，幫助運營一個專業協會，為那些對數字分析、機器學習和數據流暢感興趣的人提供講習班。

你如何定義AI?(或者，你最喜歡的AI定義是什麼?)

人工智能是一個涵蓋自然語言處理、計算機視覺、機器人和機器學習等新型數據操作的總稱。

穀歌的CEO Sundar Pichai曾表示:“AI可能是人類有史以來從事的最深刻的事情。”你同意嗎?為什麼，或者為什麼不?

我得說車輪的發明、科學方法、長途通訊可能更深刻……但時間會證明一切。

你是怎麼開始做AI的?

我在1978年進入計算領域，1993年進入在線營銷領域，2000年進入數字分析領域。人工智能是學習如何將技術用於營銷的自然延伸。

在你的日常生活中，你最喜歡的AI例子是什麼?大多數消費者認為這是理所當然的，或者甚至沒有意識到這是由AI實現的?

穀歌，蘋果，亞馬遜，Facebook，你的手機，最終，你的鞋帶。到處都是!

AI最讓你興奮的是什麼?

我們才剛剛開始觸及皮毛。對於AI如何解決我們的一些問題，我們有一個模糊的概念，但我們還沒有看到它如何解決我們由於能力不足而尚未解決的新問題。

關於AI，你最擔心什麼?它怎麼會出錯呢?

數據的偏差是一個重大問題。隻要簡單地接受機器吐出的任何東西，就可以做出糟糕的決策，而不用擔心數據是否編碼了我們厭惡但尚未從我們的曆史中清除的偏見。種族和性別是明顯的問題，但考慮到各種各樣的變量，可能會因為句子結構、左撇子、身高、口音或其他無關緊要和不合適的特征而微妙地降低個體的等級。

或許更可怕的是，不良行為者會使用這項技術。人們隻需看看劍橋分析公司(Cambridge Analytica)，就能窺見一個正在形成的反烏托邦。

最讓我震驚的是，這一切有多複雜。讓我震驚的是，我們仍然在試圖解決根本性的問題，被看似無關緊要的問題絆倒，而這些問題最終被證明是災難性的。

你認為對AI最大的誤解是什麼?

關於人工智能的兩個最大的誤解是，它天生就是邪惡的，或者它是所有問題的答案。機器以“無法解釋”的方式做出決定或提出建議，這似乎是邪惡的。缺乏理解就會導致不信任。也有人認為AI會解決各種我們不太了解的問題，用其他方式解決不了。機器學習隻有在對問題和數據非常了解的情況下才會起作用。

在可預見的未來，你認為哪種技能或特質最有可能保持人類的獨特性?

市場營銷永遠需要人來履行三個重要職能:

1.確定機器應該解決哪個問題。

機器可能能夠推薦要解決的問題，但人類必須基於對問題集的整體理解來確定優先級。在選擇下一步應該解決哪個問題時，有太多的權衡，需要人類的大腦來做出“直覺”的決定……並承擔這個決定的責任和後果。

2.確定機器應該考慮哪些數據。

機器隻能處理給定的數字。人類必須決定哪些數據集可能是信息量最大或最有預測性的。這需要想象力和獨創性。

3.確定輸出是否有意義。

機器可以做出統計上正確的建議，或采取準確執行所需任務的行動，但沒有倫理、道德，甚至常識框架來識別是否有額外的考慮。如果你想增加收入，機器就會正確地告訴你，把20美元的鈔票賣10美元。答案是正確的，但很荒謬。

誰對你對AI和未來的看法影響最大?

那些要在戰壕裏執行它的人。人們試圖創建係統來銷售給我們其他人。還有科幻小說作家。

最近有哪項AI的進步讓你大吃一驚?

最讓我震驚的是，這一切有多複雜。讓我震驚的是，我們仍然在試圖解決根本性的問題，被看似無關緊要的問題絆倒，而這些問題最終被證明是災難性的。

如果你進入大學，知道你現在所知道的，你會學什麼?

人類的認知過程、批判性思維、修辭學、心理學和商業管理。

如果你是一所商學院的院長，你現在會做什麼事情，讓學生更好地為智能自動化的未來做好準備?

我會開發工具適用性方麵的課程。什麼時候應該使用線性回歸?什麼時候應該使用隨機森林?什麼時候應該使用神經網絡?什麼時候Excel電子表格就足夠了?

市場營銷+人工智能

對於希望在其組織中試點人工智能的營銷人員，您有什麼建議?

找一個非常窄的問題來解決，但結果很容易衡量。傳入的郵件路由，登陸頁麵上的多變量測試，郵件打開率。如果你有足夠多的交易，那麼這些簡單的問題是最適合學習AI的。

營銷人員在擴大AI規模時應該計劃的最大挑戰是什麼?

數據的可信度。就像一罐湯裏的食材一樣，營銷人員需要足夠了解他們的數據流供應鏈，以知道傳入的數據在哪裏沒有達到清潔、及時性、一致性等承諾。這一點，以及承受過度膨脹的預期。

你會建議營銷人員問那些聲稱擁有人工智能技術的供應商什麼問題?

首先，問足夠多的問題，以確定供應商是否真正理解“AI”的意思。如果他們隻是把它當做宣傳冊來用，你就得想想他們還被誤導了什麼。但最重要的是，測試它!運行一個審判!做一個概念驗證!如果它比你現在使用的更好，也比你正在考慮的其他東西更好，那它是人工智能還是人工髖關節並不重要，它是更好的。

有多大比例的營銷任務將被智能自動化在某種程度上未來五年?

• 0%
• 1 - 10%
• 11 - 25%
• 26 - 50%
• 51 - 75%
• 76 - 99%
• 100%

在未來五年內，你認為人工智能會完全自動化並淘汰哪一項營銷工作?

營銷數據科學家。

你認為人工智能創造了哪一種如今還不存在的營銷工作?

營銷人員如何確保在營銷中合乎道德地使用人工智能?

有自己的觀點，並經常清晰地陳述出來。如果你的道德標準與公司一致，他們就會欣賞有人代表客戶並密切關注品牌。如果你的道德與公司不一致，你就不應該在那裏工作。

找一個非常窄的問題來解決，但結果很容易衡量。

品牌如何在不侵犯隱私的情況下實現個性化?

選擇。

選擇。

選擇。

充分了解並在滴灌的基礎上。

品牌如何在智能自動化任務和角色的同時變得更人性化?

隨著工具的改進，你可以很容易地將任務自動化。當你開始自動化角色時，根據定義，你就不再是人了。

你會向想要了解和應用AI的營銷人員推薦哪些資源?

營銷人工智能:實際應用: -)

再加上各種各樣的資源，這取決於營銷人員感興趣的角色。伟德bv885首先，個人必須決定自己是否想成為:

• 商業決策者-承擔風險
• 分析師-生活在兩個世界
• 預測分析師——構建模型來推斷數字
• 數據工程師——為他人構建數據平台
• 數據科學家——讓算法適應問題
• 機器學習工程師-把數據和數學理論結合起來

快速

語音助手你用的最多?

• 亞莉克莎
• 穀歌的助理
• Siri
• 不要使用語音助手
• 其他

哪一個在10年後更有價值?

• 文科學位
• 計算機科學學位

第一家市值達到2萬億美元的上市科技公司?

• 阿裏巴巴
• 字母
• 亞馬遜
• 蘋果
• 臉譜網
• 微軟
• 特斯拉
• 其他

構建AI解決方案的首選雲?

• 亞馬遜網絡服務(AWS)
• 穀歌雲
• 微軟Azure
• 不要使用或偏愛其中任何一個
• 其他

最好的猜測是，我們還要多久才能實現人工通用智能(AGI)?

• 1 - 5年
• 6 - 10年
• 11 - 20年
• 21 - 50歲
• 51 +年
• 從來沒有

未來十年的淨效應?

• 更多的工作被人工智能淘汰
• 人工智能創造更多就業機會
• AI不會對就業產生有意義的影響

AI代理首先贏得什麼(或者至少與人類分享)?

• 諾貝爾和平獎
• 奧斯卡
• 普利策
• 不會贏得以上任何一個

最喜歡的人工智能電影嗎?

電影叫

最喜歡的AI書嗎?

輔助正義

最喜歡的人工智能營銷技術，你的公司經常使用，降低成本和/或增加收入?

X.AI

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