AI 感恩日：企业战略中的人工智能现实演进

企业中的 AI 不再是一个未来主义的概念；它是公司运营、竞争和增长的关键部分。过去几年中，曾经被人们以炒作或犹豫的态度对待的东西已经成为成功的商业战略的重要驱动力。从个性化客户体验到指导营销、分析和客户服务的决策，AI 正在帮助组织从数据中获得更多价值，并为客户提供更多价值。

当我们纪念 AI 感恩日时，很明显我们已经进入了一个新时代——一个负责任、扎实、与业务相符的 AI 不再是可选的时代。真正的挑战不是是否使用 AI，而是如何有效地使用它。

智能数据从 AI 开始

企业被大量的数据淹没，数据分散在各个系统、孤岛和团队中。最近的一项调查发现，数据专业人员花费近半的时间准备数据，然后才能使用，这对创新是一个巨大的负担。

AI 正在成为客户数据空间中的一个倍增器。从自动化身份识别到生成实时段到做出激活决策，AI 正在帮助团队加速时间价值，并专注于战略而不是数据处理。像 ChatGPT、Claude 和 Perplexity 这样的工具已经开启了新的可能性，但 AI 最有效的应用仍然是解决实际问题：消除手动工作流程，减少洞察和行动之间的延迟，并构建更智能、更安全的客户体验。

一切的核心是一个简单的真理：AI 不能修复坏数据。如果您的数据是孤立的、不完整或过时，即使是最先进的模型也会失败。这就是为什么构建可靠、可访问的数据资产是任何企业 AI 工作的第一步。

实践中的负责任 AI

随着权力而来的责任。随着 AI 在业务工作流中扮演越来越重要的角色，其设计和治理变得更加重要。

负责任的 AI 不仅仅是关于公平、可解释性和隐私；它还关乎确保 AI 工具是可用、可审计和符合现实约束的。信任是通过让团队能够检查模型行为、提供反馈和适应不断变化的需求而建立的。基于 AI 的工具必须支持版本控制、更改跟踪和透明度作为默认设置。

然而，即使采用率激增，72% 的高管表示，他们的组织已经将 AI 融入了大多数计划——不到三分之一表示他们已经准备好管理相关风险。负责任的 AI 需要共享框架、跨职能合作以及对模型局限性和组织准备度的深刻理解。

隐私是另一个不可协商的方面，需要一个技术基础，在那里，一个持续的、稳定的客户身份被安全地管理。完全有可能设计出能够提供个性化体验而不损害客户信任的 AI，但任何此类努力都必须以统一的客户身份基础作为先决条件，以在规模上执行同意和治理。

高效的个性化

很少有用例能够更清晰地展示 AI 的潜力，如个性化。无论是电子邮件活动、应用内体验还是客户服务互动，现代消费者都期望品牌能够了解他们是谁以及他们想要什么，而不需要侵入性地收集信息。

AI 正在帮助品牌以规模化的方式满足这些个性化期望。然而，有效的个性化仍然取决于一件事：高质量的数据。这意味着跨设备解决客户身份、建模行为并确保数据是干净、完整、最新和可访问的。

根据麦肯锡的说法，接受数据驱动个性化的品牌可以将收入提高 5-15%，并将营销 ROI 提高多达 30%。但是，要实现这一目标，企业正在越来越多地使用 AI，不仅仅是用于分析，还用于准备数据本身——自动建模、决策和交付业务系统。

我们每天都能看到这一点。品牌正在使用 AI 来提高匹配率、预测诸如生命周期价值等属性，并在活动、渠道和生命周期阶段中激活客户数据，而无需编写自定义代码或维护脆弱的数据管道。这种基础设施可以解锁规模和速度。

企业战略中 AI 的未来

在接下来的 12-24 个月内，AI 将从附加工具转变为深度集成到企业基础设施中。为了保持竞争力，企业需要的系统不仅仅是 AI 兼容的，还需要是 AI 为先的。

以下是它的样子：

• 大规模数据准备静态仓库将让位于能够为 AI 提供丰富上下文的数据存储，以便实时完善、增强和激活客户数据。这使得团队能够更快地交付洞察，并且工程开销更小。
• 特定用例的建模企业将不再构建一个单一的客户模型，而是使用 AI 将客户上下文适应每个单独的工作流程，无论是营销细分、优化实时旅程还是高管报告。
• 可组合的 AI 工具模块化、互操作的 AI 组件将使团队能够快速构建、测试和迭代，首先从小规模开始，逐渐实现增量价值。这将鼓励实验，并加紧产品、数据和业务团队之间的反馈循环。
• 企业 AI 代理的崛起AI 共同驾驶员将不仅仅是回答客户的问题；他们还将代表客户采取行动，使用客户与品牌的配置文件作为起点。拥有最准确的客户数据的品牌将从中受益不均。
• 人人可用的 AI感谢生成式界面和低代码工具，AI 将不再仅限于数据科学家。业务用户将能够探索趋势、生成内容并采取行动，而无需博士学位或排队等待。

将 AI 与战略对齐，而不仅仅是技术

最终，问题不是 AI 是否强大——而是如何将您的战略与其相结合，以最大限度地发挥其优势。

最成功的组织将是那些不仅投资 AI 能力，还投资于使其发挥作用的基础数据基础设施、治理和文化的组织。即构建透明度、优先考虑数据质量，并为每个团队提供快速、负责任地行动的工具。

我们已经看到 AI 如何在建立在干净的客户数据基础上并在各个功能中集成时解锁价值。展望未来，很明显 AI 不仅仅是关于模型或代码——它是关于人、伙伴关系和目的。

前方的道路充满了可能性，这是值得赞赏的。