沃卡惠各行各業都在討論生成式人工智能，這是一種機器學習，可以應用現有的學習算法來創建文本、代碼、圖像或視頻。Persado聯合創始人兼首席運營官Assaf Baciu表示，機器學習模型和企業人工智能工具在過去三年中經歷了快速增長，企業在數字技術上投入了大量資源，為整個企業的業務運營帶來了巨大的效率。
雖然為今天的生成式人工智能提供動力的大型語言模型(llm)已經存在了大約5年，但人工智能和機器學習(ML)領域最近的發展，比如ChatGPT等工具的推出和迅速普及，已經為生成式人工智能的能力提供了更多的機會。
在企業層面，生成式人工智能具有擴展業務通信、改善客戶體驗和增加收入的潛力，同時將您的品牌與競爭對手區分開來。因此，必須注意的是，不受阻礙地訪問這些華麗而誘人的新工具也有其自身的風險水平。理解生成式人工智能——并有意識地使用它——幾乎與你試圖實現的結果同等重要。
生成式人工智能將何去何從?
在接下來的幾年里，生成式人工智能將成為企業的火箭飛船——對商業領袖和個人員工都是如此。
在員工層面，生成式人工智能將提高員工效率:團隊將能夠在每個層面創建和擴展更準確的信息和溝通。有了正確的知識庫，這種類型的技術還將提供一致的品牌信息，從而減少總體審批，并使您的團隊真正信任他們的人工智能。
機器生成、總結和完善企業內容和通信的能力將數字化地改變組織的每一個功能，從法律到營銷再到客戶服務。生成式人工智能可以，也很可能會，被用來幫助法律團隊起草合同和議案，通過生成在風格和內容上與給定輸入相似的文本。人工智能還可以通過提供即時訪問大量法律信息和研究來協助律師。例如，律師可以輸入一個法律問題或話題，人工智能系統可以生成相關的案例、法律、案例或權威。
雖然法律團隊使用生成式人工智能可以節省成本，但另一個用例可以帶來可觀的收入增長:營銷。
高德納預測，到2025年，30%的營銷內容將由人工智能生成，而2022年這一比例還不到2%。生成式人工智能將通過各種通信渠道影響客戶，包括短信、電子郵件、網絡和社交媒體。一個例子是當消費者到達購物車階段時——可以說是電子商務最具影響力的階段。利用從專門從事營銷傳播的生成式人工智能中收集到的見解，品牌可以參與其中
在正確的時間給每個顧客最好的信息，激勵他們完成購買，而不是完全放棄他們的購物車。
個性化:個性化語言的有效性
零售業是生成式人工智能將產生巨大影響的另一個市場。特別是考慮到消費者的心態在大流行后發生了變化——而且幾乎每天都在發生變化——零售商必須不斷改變信息，以滿足消費者的需求:在線。品牌需要通過生產高度個性化的內容和尋找與客戶互動的新方式來適應。為了在競爭中脫穎而出，零售商在企業技術上進行了大量投資，以擴大他們的個性化努力。
然而，在企業級別正確實現個性化是極其困難的。Coresight最近的研究發現，71%的品牌和零售商表示他們擅長個性化營銷，但只有34%的消費者表示他們從與他們互動的品牌中體驗到了出色的個性化，這表明客戶體驗方面存在相當大的差距。許多目前使用生成式人工智能進行語言生成的企業可能沒有充分利用這項技術的潛力;相反，他們只是依靠它來創造大量“足夠好”的內容。
僅憑生成式人工智能不會產生可以與您的個人客戶對話的個性化語言。然而，通過將生成式人工智能與真實客戶互動的特定知識庫相結合，您的品牌可以創建一種個性化的語言，這種語言可以大規模地激勵客戶獲取、轉換和保留客戶。
今天大多數關于人工智能的討論都是關于在大型通用數據集(如互聯網)上訓練的變壓器模型。這些公共模型創建了可理解且可能相關的一般輸出。然而，它們并沒有針對特定的任務進行優化，比如激勵
喚起情感的行為。為了實現這一目標，您將需要額外的互補性轉換器模型，這些模型經過培訓以生成企業通信，并與顯示消費者將如何響應您的輸出的結構化、真實的行為數據一起工作。如果執行得當，這種級別的生成式人工智能個性化可以將轉化率提高41%，這使得品牌必須盡早投資和擴展個性化工作。
2023年及以后的生成式人工智能
在2023年及以后，我們將看到生成式人工智能進一步模糊面對面和數字商務之間的界限。例如，通過正確的生成式人工智能平臺，您的品牌將能夠生成個性化的語言、圖像和視頻，甚至將它們與多媒體體驗結合起來，重現定制的實體體驗。而且，隨著人工智能算法的數據集不斷增長，營銷團隊將能夠獲得更深入的見解，更深入地了解客戶的需求。最終，營銷人員和商業領袖將有必要實時調整他們的戰略，糾正路線，更快地實現他們的業務目標。
正如我們已經知道的那樣，2023年對于那些希望擴大其現有人工智能能力的品牌來說是最有潛力的。生成式人工智能和機器學習等技術有可能擴大品牌的個性化努力。
希望保持競爭力、并渴望走在創新前沿的企業，需要考慮實施可生成人工智能等改變游戲規則的技術。在這樣做的過程中，它們將在未來幾年重塑企業格局方面發揮積極作用。
