斯塔夫·莱维-诺伊马克（Stav Levi-Neumark）是Alta的首席执行官和联合创始人，专门从事产品管理和收入增长。之前，她是Monday.com的第一批员工之一，在那里她帮助开发了“大脑”（BigBrain），这是一种用于公司日常运营的内部商业智能工具。斯塔夫拥有耶路撒冷希伯来大学的计算机科学和统计学学士学位。
数据可能被平等地创造，但并非所有数据都是平等的。寻求客户购买其商品和服务的B2B组织需要开发方法来区分进入其AI模型的数据，以确保这些模型提供所需的见解和信息来实现其目标。为此，他们应该专注于建立尽可能多地利用自身专有数据的模型——从客户沟通、销售和营销报告、活动回应以及数十个其他指标中收集的数据。虽然传统的外联、营销和销售策略仍然有效，但寻求在竞争中占据优势的组织越来越多地转向AI。拥有良好的客户和市场AI模型，公司可以设计出更有效的营销和销售计划和努力——因为AI算法可以更高效、更快速地分析数千个数据点，以帮助组织开发更有效的策略。数据质量——真正反映组织市场和潜在客户基础的数据——是这里的关键成分。有了正确的数据，公司可以敏捷、有效地开发有效的营销策略，确定哪些市场应集中努力，并制定强大的策略以接触最合格的客户。另一方面，“坏”数据不会帮助组织实现这些目标——事实上，它可能会导致巨大的损失。虽然确保数据质量对于任何使用AI模型的组织都至关重要，但对于新接触AI的公司来说，这尤为重要——这些公司正在努力实施AI模型，收集来自公共和专有来源的数据。他们应该利用哪些来源？如何确定他们收集的数据将帮助他们开发最有效的模型？如何从无用的数据中筛选出有用的数据？鉴于多达85%的AI项目失败——其中许多是由于糟糕的数据——这些是组织在开始AI之旅之前需要非常认真对待的问题。组织可以通过多种途径填充其AI模型的数据，包括与一家公司签约，该公司将从大型公共和专有数据库中提供有关行业、潜在客户、竞争对手、趋势等的数据；基本上是用这些公司提供的数据填充模型，使组织能够快速推进AI。这种方法很诱人，但对于许多组织来说，这可能是一个错误；虽然这些公司提供的大部分数据可能是有用的，但可能会有足够的不准确的数据来偏移AI模型，使其包含不相关或甚至对组织目标有害的数据。此外，与第三方共享AI模型可能会构成安全风险。组织可能采取的更好方法是，使用外部来源获取“大局”行业和经济数据，但使用自己的内部、第一方数据来获取客户、特定市场、竞争对手等的详细信息。这种数据反映了组织试图接触的确切市场和客户基础——因为它基于与这些客户的交互数据。即使是年轻的组织也拥有比他们意识到的更多的数据；电子邮件消息、电话、即时通讯数据和其他通讯可以被挖掘以获取有关市场、客户、趋势、客户的财务状况、购买模式、偏好等信息。通过基于此数据构建模型，组织可以帮助提高其AI算法的准确性。组织的CRM系统可以提供有价值的数据，每笔交易（无论成功与否）都被评估以确定客户如何与产品和服务相关，哪种方法（消息、电子邮件、电话等）最有可能成功，客户喜欢或不喜欢组织的产品/营销/方法的哪些方面等。这些数据由高级算法分析，以确定最佳方式来接触潜在客户和市场；他们最有可能对什么做出反应，例如质量或成本降低的信息；他们最有可能对什么做出反应的方法（电子邮件、电话等）；哪些决策者最有可能做出积极的反应；等等。例如，电话可以分析诸如客户情绪、关键词、对未来客户计划的迹象、对提案的反应、对特定想法或提案的兴奋程度、总体兴趣（基于诸如通话长度等因素）等。电子邮件、社交媒体消息、网站交互、贸易展和活动会议以及组织用来接触客户的任何其他方法都可以以类似的方式进行分析。结果是获得最准确、最相关的数据宝库——因为这些数据来自组织的客户和市场。在建立了这种高度准确的基础之后，组织可以通过外部数据源扩大其模型的范围，AI系统的算法和代理将检查这些数据以确保其与组织的客户、市场、目标、经济状况和整体战略相符。如果第三方数据与组织现有的客户和市场数据相符，则可以将其纳入模型中，从而进一步提高模型的有效性。如果这些数据不匹配或不支持组织现有的数据，则会被拒绝，AI模型保持其完整性。这是所有组织的有效策略——对于小型或新成立的组织来说尤其如此，他们可以利用自己的CRM和客户数据从一开始就建立有效的AI模型，而无需筛除可能不再相关的遗留数据。有了这个更小但更灵活的模型，组织可以更快速、更高效地确定其AI努力的有效性；如果他们的活动和努力的响应率没有预期的那么强烈，他们可以使用AI系统快速确定需要进行的调整。如果做得正确，AI系统可以为组织节省时间、金钱和精力——帮助他们设计和开发活动、方法、推销、研究和外联，以清晰地传达他们的服务和价值。AI可以帮助组织确保其信息直接针对最有价值的潜在客户，他们最有可能对所提供的服务感兴趣。AI还可以帮助组织快速转向或扩展到新的市场，确保他们充分发挥自己的潜力。但是，AI的魔力建立在算法使用的数据质量之上——通过尽可能地使用“自家”数据，组织将能够建立最有效的AI数据模型。因此，AI系统可以帮助组织设计和开发活动、方法、推销、研究和外联，以清晰地传达他们的服务和价值，并帮助他们快速转向或扩展到新的市场，确保他们充分发挥自己的潜力。但是，AI的魔力建立在算法使用的数据质量之上——通过尽可能地使用“自家”数据，组织将能够建立最有效的AI数据模型。因此，AI可以帮助组织确保其信息直接针对最有价值的潜在客户，他们最有可能对所提供的服务感兴趣。并且，AI可以帮助组织快速转向或扩展到新的市场，确保他们充分发挥自己的潜力。但是，AI的魔力建立在算法使用的数据质量之上——通过尽可能地使用“自家”数据，组织将能够建立最有效的AI数据模型。因此，AI可以帮助组织确保其信息直接针对最有价值的潜在客户，他们最有可能对所提供的服务感兴趣。并且，AI可以帮助组织快速转向或扩展到新的市场，确保他们充分发挥自己的潜力。但是，AI的魔力建立在算法使用的数据质量之上——通过尽可能地使用“自家”数据，组织将能够建立最有效的AI数据模型。因此，AI可以帮助组织确保其信息直接针对最有价值的潜在客户，他们最有可能对所提供的服务感兴趣。并且，AI可以帮助组织快速转向或扩展到新的市场，确保他们充分发挥自己的潜力。但是，AI的魔力建立在算法使用的数据质量之上——通过尽可能地使用“自家”数据，组织将能够建立最有效的AI数据模型。因此，AI可以帮助组织确保其信息直接针对最有价值的潜在客户，他们最有可能对所提供的服务感兴趣。并且，AI可以帮助组织快速转向或扩展到新的市场，确保他们充分发挥自己的潜力。但是，AI的魔力建立在算法使用的数据质量之上——通过尽可能地使用“自家”数据，组织将能够建立最有效的AI数据模型。因此，AI可以帮助组织确保其信息直接针对最有价值的潜在客户，他们最有可能对所提供的服务感兴趣。并且，AI可以帮助组织快速转向或扩展到新的市场，确保他们充分发挥自己的潜力。但是，AI的魔力建立在算法使用的数据质量之上——通过尽可能地使用“自家”数据，组织将能够建立最有效的AI数据模型。因此，AI可以帮助组织确保其信息直接针对最有价值的潜在客户，他们最有可能对所提供的服务感兴趣。并且，AI可以帮助组织快速转向或扩展到新的市场，确保他们充分发挥自己的潜力。但是，AI的魔力建立在算法使用的数据质量之上——通过尽可能地使用“自家”数据，组织将能够建立最有效的AI数据模型。因此，AI可以帮助组织确保其信息直接针对最有价值的潜在客户，他们最有可能对所提供的服务感兴趣。并且，AI可以帮助组织快速转向或扩展到新的市场，确保他们充分发挥自己的潜力。但是，AI的魔力建立在算法使用的数据质量之上——通过尽可能地使用“自家”数据，组织将能够建立最有效的AI数据模型。因此，AI可以帮助组织确保其信息直接针对最有价值的潜在客户，他们最有可能对所提供的服务感兴趣。并且，AI可以帮助组织快速转向或扩展到新的市场，确保他们充分发挥自己的潜力。但是，AI的魔力建立在算法使用的数据质量之上——通过尽可能地使用“自家”数据，组织将能够建立最有效的AI数据模型。因此，AI可以帮助组织确保其信息直接针对最有价值的潜在客户，他们最有可能对所提供的服务感兴趣。并且，AI可以帮助组织快速转向或扩展到新的市场，确保他们充分发挥自己的潜力。但是，AI的魔力建立在算法使用的数据质量之上——通过尽可能地使用“自家”数据，组织将能够建立最有效的AI数据模型。因此，AI可以帮助组织确保其信息直接针对最有价值的潜在客户，他们最有可能对所提供的服务感兴趣。并且，AI可以帮助组织快速转向或扩展到新的市场，确保他们充分发挥自己的潜力。但是，AI的魔力建立在算法使用的数据质量之上——通过尽可能地使用“自家”数据，组织将能够建立最有效的AI数据模型。因此，AI可以帮助组织确保其信息直接针对最有价值的潜在客户，他们最有可能对所提供的服务感兴趣。并且，AI可以帮助组织快速转向或扩展到新的市场，确保他们充分发挥自己的潜力。但是，AI的魔力建立在算法使用的数据质量之上——通过尽可能地使用“自家”数据，组织将能够建立最有效的AI数据模型。因此，AI可以帮助组织确保其信息直接针对最有价值的潜在客户，他们最有可能对所提供的服务感兴趣。并且，AI可以帮助组织快速转向或扩展到新的市场，确保他们充分发挥自己的潜力。但是，AI的魔力建立在算法使用的数据质量之上——通过尽可能地使用“自家”数据，组织将能够建立最有效的AI数据模型。因此，AI可以帮助组织确保其信息直接针对最有价值的潜在客户，他们最有可能对所提供的服务感兴趣。并且，AI可以帮助组织快速转向或扩展到新的市场，确保他们充分发挥自己的潜力。但是，AI的魔力建立在算法使用的数据质量之上——通过尽可能地使用“自家”数据，组织将能够建立最有效的AI数据模型。因此，AI可以帮助组织确保其信息直接针对最有价值的潜在客户，他们最有可能对所提供的服务感兴趣。并且，AI可以帮助组织快速转向或扩展到新的市场，确保他们充分发挥自己的潜力。但是，AI的魔力建立在算法使用的数据质量之上——通过尽可能地使用“自家”数据，组织将能够建立最有效的AI数据模型。因此，AI可以帮助组织确保其信息直接针对最有价值的潜在客户，他们最有可能对所提供的服务感兴趣。并且，AI可以帮助组织快速转向或扩展到新的市场，确保他们充分发挥自己的潜力。但是，AI的魔力建立在算法使用的数据质量之上——通过尽可能地使用“自家”数据，组织将能够建立最有效的AI数据模型。因此，AI可以帮助组织确保其信息直接针对最有价值的潜在客户，他们最有可能对所提供的服务感兴趣。并且，AI可以帮助组织快速转向或扩展到新的市场，确保他们充分发挥自己的潜力。但是，AI的魔力建立在算法使用的数据质量之上——通过尽可能地使用“自家”数据，组织将能够建立最有效的AI数据模型。因此，AI可以帮助组织确保其信息直接针对最有价值的潜在客户，他们最有可能对所提供的服务感兴趣。并且，AI可以帮助组织快速转向或扩展到新的市场，确保他们充分发挥自己的潜力。但是，AI的魔力建立在算法使用的数据质量之上——通过尽可能地使用“自家”数据，组织将能够建立最有效的AI数据模型。因此，AI可以帮助组织确保其信息直接针对最有价值的潜在客户，他们最有可能对所提供的服务感兴趣。并且，AI可以帮助组织快速转向或扩展到新的市场，确保他们充分发挥自己的潜力。但是，AI的魔力建立在算法使用的数据质量之上——通过尽可能地使用“自家”数据，组织将能够建立最有效的AI数据模型。因此，AI可以帮助组织确保其信息直接针对最有价值的潜在客户，他们最有可能对所提供的服务感兴趣。并且，AI可以帮助组织快速转向或扩展到新的市场，确保他们充分发挥自己的潜力。但是，AI的魔力建立在算法使用的数据质量之上——通过尽可能地使用“自家”数据，组织将能够建立最有效的AI数据模型。因此，AI可以帮助组织确保其信息直接针对最有价值的潜在客户，他们最有可能对所提供的服务感兴趣。并且，AI可以帮助组织快速转向或扩展到新的市场，确保他们充分发挥自己的潜力。但是，AI的魔力建立在算法使用的数据质量之上——通过尽可能地使用“自家”数据，组织将能够建立最有效的AI数据模型。因此，AI可以帮助组织确保其信息直接针对最有价值的潜在客户，他们最有可能对所提供的服务感兴趣。并且，AI可以帮助组织快速转向或扩展到新的市场，确保他们充分发挥自己的潜力。但是，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将能够建立最有效的AI数据模型。因此，AI可以帮助组织确保其信息直接针对最有价值的潜在客户，他们最有可能对所提供的服务感兴趣。并且，AI可以帮助组织快速转向或扩展到新的市场，确保他们充分发挥自己的潜力。但是，AI的魔力建立在算法使用的数据质量之上——通过尽可能地使用“自家”数据，组织将能够建立最有效的AI数据模型。因此，AI可以帮助组织确保其信息直接针对最有价值的潜在客户，他们最有可能对所提供的服务感兴趣。并且，AI可以帮助组织快速转向或扩展到新的市场，确保他们充分发挥自己的潜力。但是，AI的魔力建立在算法使用的数据质量之上——通过尽可能地使用“自家”数据，组织将能够建立最有效的AI数据模型。因此，AI可以帮助组织确保其信息直接针对最有价值的潜在客户，他们最有可能对所提供的服务感兴趣。并且，AI可以帮助组织快速转向或扩展到新的市场，确保他们充分发挥自己的潜力。但是，AI的魔力建立在算法使用的数据质量之上——通过尽可能地使用“自家”数据，组织将能够建立最有效的AI数据模型。因此，AI可以帮助组织确保其信息直接针对最有价值的潜在客户，他们最有可能对所提供的服务感兴趣。并且，AI可以帮助组织快速转向或扩展到新的市场，确保他们充分发挥自己的潜力。但是，AI的魔力建立在算法使用的数据质量之上——通过尽可能地使用“自家”数据，组织将能够建立最有效的AI数据模型。因此，AI可以帮助组织确保其信息直接针对最有价值的潜在客户，他们最有可能对所提供的服务感兴趣。并且，AI可以帮助组织快速转向或扩展到新的市场，确保他们充分发挥自己的潜力。但是，AI的魔力建立在算法使用的数据质量之上——通过尽可能地使用“自家”数据，组织将能够建立最有效的AI数据模型。因此，AI可以帮助组织确保其信息直接针对最有价值的潜在客户，他们最有可能对所提供的服务感兴趣。并且，AI可以帮助组织快速转向或扩展到新的市场，确保他们充分发挥自己的潜力。但是，AI的魔力建立在算法使用的数据质量之上——通过尽可能地使用“自家”数据，组织将能够建立最有效的AI数据模型。因此，AI可以帮助组织确保其信息直接针对最有价值的潜在客户，他们最有可能对所提供的服务感兴趣。并且，AI可以帮助组织快速转向或扩展到新的市场，确保他们充分发挥自己的潜力。但是，AI的魔力建立在算法使用的数据质量之上——通过尽可能地使用“自家”数据，组织将能够建立最有效的AI数据模型。因此，AI可以帮助组织确保其信息直接针对最有价值的潜在客户，他们最有可能对所提供的服务感兴趣。并且，AI可以帮助组织快速转向或扩展到新的市场，确保他们充分发挥自己的潜力。但是，AI的魔力建立在算法使用的数据质量之上——通过尽可能地使用“自家”数据，组织将能够建立最有效的AI数据模型。因此，AI可以帮助组织确保其信息直接针对最有价值的潜在客户，他们最有可能对所提供的服务感兴趣。并且，AI可以帮助组织快速转向或扩展到新的市场，确保他们充分发挥自己的潜力。但是，AI的魔力建立在算法使用的数据质量之上——通过尽可能地使用“自家”数据，组织将能够建立最有效的AI数据模型。因此，AI可以帮助组织确保其信息直接针对最有价值的潜在客户，他们最有可能对所提供的服务感兴趣。并且，AI可以帮助组织快速转向或扩展到新的市场，确保他们充分发挥自己的潜力。但是，AI的魔力建立在算法使用的数据质量之上——通过尽可能地使用“自家”数据，组织将能够建立最有效的AI数据模型。因此，AI可以帮助组织确保其信息直接针对最有价值的潜在客户，他们最有可能对所提供的服务感兴趣。并且，AI可以帮助组织快速转向或扩展到新的市场，确保他们充分发挥自己的潜力。但是，AI的魔力建立在算法使用的数据质量之上——通过尽可能地使用“自家”数据，组织将能够建立最有效的AI数据模型。因此，AI可以帮助组织确保其信息直接针对最有价值的潜在客户，他们最有可能对所提供的服务感兴趣。并且，AI可以帮助组织快速转向或扩展到新的市场，确保他们充分发挥自己的潜力。但是，AI的魔力建立在算法使用的数据质量之上——通过尽可能地使用“自家”数据，组织将能够建立最有效的AI数据模型。因此，AI可以帮助组织确保其信息直接针对最有价值的潜在客户，他们最有可能对所提供的服务感兴趣。并且，AI可以帮助组织快速转向或扩展到新的市场，确保他们充分发挥自己的潜力。但是，AI的魔力建立在算法使用的数据质量之上——通过尽可能地使用“自家”数据，组织将能够建立最有效的AI数据模型。因此，AI可以帮助组织确保其信息直接针对最有价值的潜在客户，他们最有可能对所提供的服务感兴趣。并且，AI可以帮助组织快速转向或扩展到新的市场，确保他们充分发挥自己的潜力。但是，AI的魔力建立在算法使用的数据质量之上——通过尽可能地使用“自家”数据，组织将能够建立最有效的AI数据模型。因此，AI可以帮助组织确保其信息直接针对最有价值的潜在客户，他们最有可能对所提供的服务感兴趣。并且，AI可以帮助组织快速转向或扩展到新的市场，确保他们充分发挥自己的潜力。但是，AI的魔力建立在算法使用的数据质量之上——通过尽可能地使用“自家”数据，组织将能够建立最有效的AI数据模型。因此，AI可以帮助组织确保其信息直接针对最有价值的潜在客户，他们最有可能对所提供的服务感兴趣。并且，AI可以帮助组织快速转向或扩展到新的市场，确保他们充分发挥自己的潜力。但是，AI的魔力建立在算法使用的数据质量之上——通过尽可能地使用“自家”数据，组织将能够建立最有效的AI数据模型。因此，AI可以帮助组织确保其信息直接针对最有价值的潜在客户，他们最有可能对所提供的服务感兴趣。并且，AI可以帮助组织快速转向或扩展到新的市场，确保他们充分发挥自己的潜力。但是，AI的魔力建立在算法使用的数据质量之上——通过尽可能地使用“自家”数据，组织将能够建立最有效的AI数据模型。因此，AI可以帮助组织确保其信息直接针对最有价值的潜在客户，他们最有可能对所提供的服务感兴趣。并且，AI可以帮助组织快速转向或扩展到新的市场，确保他们充分发挥自己的潜力。但是，AI的魔力建立在算法使用的数据质量之上——通过尽可能地使用“自家”数据，组织将能够建立最有效的AI数据模型。因此，AI可以帮助组织确保其信息直接针对最有价值的潜在客户，他们最有可能对所提供的服务感兴趣。并且，AI可以帮助组织快速转向或扩展到新的市场，确保他们充分发挥自己的潜力。但是，AI的魔力建立在算法使用的数据质量之上——通过尽可能地使用“自家”数据，组织将能够建立最有效的AI数据模型。因此，AI可以帮助组织确保其信息直接针对最有价值的潜在客户，他们最有可能对所提供的服务感兴趣。并且，AI可以帮助组织快速转向或扩展到新的市场，确保他们充分发挥自己的潜力。但是，AI的魔力建立在算法使用的数据质量之上——通过尽可能地使用“自家”数据，组织将能够建立最有效的AI数据模型。因此，AI可以帮助组织确保其信息直接针对最有价值的潜在客户，他们最有可能对所提供的服务感兴趣。并且，AI可以帮助组织快速转向或扩展到新的市场，确保他们充分发挥自己的潜力。但是，AI的魔力建立在算法使用的数据质量之上——通过尽可能地使用“自家”数据，组织将能够建立最有效的AI数据模型。因此，AI可以帮助组织确保其信息直接针对最有价值的潜在客户，他们最有可能对所提供的服务感兴趣。并且，AI可以帮助组织快速转向或扩展到新的市场，确保他们充分发挥自己的潜力。但是，AI的魔力建立在算法使用的数据质量之上——通过尽可能地使用“自家”数据，组织将能够建立最有效的AI数据模型。因此，AI可以帮助组织确保其信息直接针对最有价值的潜在客户，他们最有可能对所提供的服务感兴趣。并且，AI可以帮助组织快速转向或扩展到新的市场，确保他们充分发挥自己的潜力。但是，AI的魔力建立在算法使用的数据质量之上——通过尽可能地使用“自家”数据，组织将能够建立最有效的AI数据模型。因此，AI可以帮助组织确保其信息直接针对最有价值的潜在客户，他们最有可能对所提供的服务感兴趣。并且，AI可以帮助组织快速转向或扩展到新的市场，确保他们充分发挥自己的潜力。但是，AI的魔力建立在算法使用的数据质量之上——通过尽可能地使用“自家”数据，组织将能够建立最有效的AI数据模型。因此，AI可以帮助组织确保其信息直接针对最有价值的潜在客户，他们最有可能对所提供的服务感兴趣。并且，AI可以帮助组织快速转向或扩展到新的市场，确保他们充分发挥自己的潜力。但是，AI的魔力建立在算法使用的数据质量之上——通过尽可能地使用“自家”数据，组织将能够建立最有效的AI数据模型。因此，AI可以帮助组织确保其信息直接针对最有价值的潜在客户，他们最有可能对所提供的服务感兴趣。并且，AI可以帮助组织快速转向或扩展到新的市场，确保他们充分发挥自己的潜力。但是，AI的魔力建立在算法使用的数据质量之上——通过尽可能地使用“自家”数据，组织将能够建立最有效的AI数据模型。因此，AI可以帮助组织确保其信息直接针对最有价值的潜在客户，他们最有可能对所提供的服务感兴趣。并且，AI可以帮助组织快速转向或扩展到新的市场，确保他们充分发挥自己的潜力。但是，AI的魔力建立在算法使用的数据质量之上——通过尽可能地使用“自家”数据，组织将能够建立最有效的AI数据模型。因此，AI可以帮助组织确保其信息直接针对最有价值的潜在客户，他们最有可能对所提供的服务感兴趣。并且，AI可以帮助组织快速转向或扩展到新的市场，确保他们充分发挥自己的潜力。但是，AI的魔力建立在算法使用的数据质量之上——通过尽可能地使用“自家”数据，组织将能够建立最有效的AI数据模型。因此，AI可以帮助组织确保其信息直接针对最有价值的潜在客户，他们最有可能对所提供的服务感兴趣。并且，AI可以帮助组织快速转向或扩展到新的市场，确保他们充分发挥自己的潜力。但是，AI的魔力建立在算法使用的数据质量之上——通过尽可能地使用“自家”数据，组织将能够建立最有效的AI数据模型。因此，AI可以帮助组织确保其信息直接针对最有价值的潜在客户，他们最有可能对所提供的服务感兴趣。并且，AI可以帮助组织快速转向或扩展到新的市场，确保他们充分发挥自己的潜力。但是，AI的魔力建立在算法使用的数据质量之上——通过尽可能地使用“自家”数据，组织将能够建立最有效的AI数据模型。因此，AI可以帮助组织确保其信息直接针对最有价值的潜在客户，他们最有可能对所提供的服务感兴趣。并且，AI可以帮助组织快速转向或扩展到新的市场，确保他们充分发挥自己的潜力。但是，AI的魔力建立在算法使用的数据质量之上——通过尽可能地使用“自家”数据，组织将能够建立最有效的AI数据模型。因此，AI可以帮助组织确保其信息直接针对最有价值的潜在客户，他们最有可能对所提供的服务感兴趣。并且，AI可以帮助组织快速转向或扩展到新的市场，确保他们充分发挥自己的潜力。但是，AI的魔力建立在算法使用的数据质量之上——通过尽可能地使用“自家”数据，组织将能够建立最有效的AI数据模型。因此，AI可以帮助组织确保其信息直接针对最有价值的潜在客户，他们最有可能对所提供的服务感兴趣。并且，AI可以帮助组织快速转向或扩展到新的市场，确保他们充分发挥自己的潜力。但是，AI的魔力建立在算法使用的数据质量之上——通过尽可能地使用“自家”数据，组织将能够建立最有效的AI数据模型。因此，AI可以帮助组织确保其信息直接针对最有价值的潜在客户，他们最有可能对所提供的服务感兴趣。并且，AI可以帮助组织快速转向或扩展到新的市场，确保他们充分发挥自己的潜力。但是，AI的魔力建立在算法使用的数据质量之上——通过尽可能地使用“自家”数据，组织将能够建立最有效的AI数据模型。因此，AI可以帮助组织确保其信息直接针对最有价值的潜在客户，他们最有可能对所提供的服务感兴趣。并且，AI可以帮助组织快速转向或扩展到新的市场，确保他们充分发挥自己的潜力。但是，AI的魔力建立在算法使用的数据质量之上——通过尽可能地使用“自家”数据，组织将能够建立最有效的AI数据模型。因此，AI可以帮助组织确保其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曾经，科技界的号召是“每个人都有手机”——的确，移动通信已经改变了商业（和世界）。今天，相当于那个号召的是给每个人提供访问AI应用程序的机会。但是，AI的真正力量在于将其用于满足企业和组织的特定需求。中国初创公司DeepSeek开创的道路表明，AI确实可以被每个人所利用，特别是那些预算有限的企业和组织，以满足他们的特定需求。的确，低成本AI的出现承诺改变AI解决方案通常由于成本要求而对许多小型企业和组织来说不可见的深层次模式。LLM曾经是一个昂贵的尝试，需要大量数据、强大的计算机来处理数据以及时间和资源来训练模型。但是，这些规则正在改变。在有限的预算下，DeepSeek开发了自己的LLM，并开发了一个类似ChatGPT的应用程序用于查询——与美国和欧洲公司建立的类似系统相比，投资远远小于他们。DeepSeek的方法为没有数十亿美元预算的小型组织打开了LLM开发的窗口。事实上，可能不久，多数小型组织就可以开发自己的LLM来满足他们自己的特定目的，通常提供比ChatGPT等通用LLM更有效的解决方案。虽然关于DeepSeek的真正成本的争论仍然存在，但这不仅仅是成本将其和类似模型区分开来——而是它依赖于不那么先进的芯片和更专注的训练方法。作为一家受美国出口限制的中国公司，DeepSeek无法访问先进的Nvidia芯片，这些芯片通常用于LLM开发所需的重型计算，因此被迫使用不那么强大的Nvidia H-800芯片 ，这些芯片无法像先进芯片那样快速或高效地处理数据。为了弥补这种缺乏力量，DeepSeek采取了不同的、更专注和直接的方法来开发其LLM。与其将大量数据扔给模型并依赖计算能力来标记和应用数据，DeepSeek缩小了训练范围，利用少量高质量的“冷启动”数据，并应用IRL（迭代强化学习，算法将数据应用于不同的场景并从中学习）。这种专注的方法使得模型能够更快地学习，犯错更少，浪费的计算能力更少。类似于父母可能会指导婴儿的特定动作，帮助他们第一次成功翻滚——而不是让婴儿自己摸索，或者教他们更广泛的动作，这些动作可能有助于翻滚——训练这些更专注的AI模型的数据科学家将注意力集中在最需要的任务和结果上。这些模型可能没有像ChatGPT这样的更大型LLM那样广泛的可靠应用，但它们可以被依靠来执行特定的应用，并以精确和高效的方式执行。甚至DeepSeek的批评者也承认，其简化的开发方法显著提高了效率，使其能够用更少的资源做更多的事情。这种方法是关于给AI最好的输入，以便它能够以最聪明、最有效的方式达到其里程碑，并且对任何想要开发LLM以满足其特定需求和任务的组织来说都是有价值的。这种方法对小型企业和组织来说越来越有价值。第一步是从正确的数据开始。例如，一家想要使用AI来帮助其销售和营销团队的公司应该在精心选择的数据集上训练其模型，该数据集专注于销售对话、策略和指标。这使得模型不会浪费时间和计算能力在不相关的信息上。另外，训练需要分阶段进行，确保模型掌握每个任务或概念后再继续下一个任务。这也与养育婴儿类似，就像我几个月前成为母亲后所学到的那样。在这两种情况下，引导式、分步骤的方法避免了浪费资源和减少了摩擦。最后，这种方法，无论是对婴儿还是AI模型，都会带来迭代式的改进。随着婴儿的成长或模型的学习，其能力会提高。这意味着模型可以被改进和完善，以更好地处理现实世界的情况。这种方法可以降低成本，防止AI项目成为资源的浪费，使其更容易被小团队和组织所接受。它还可以更快地提高AI模型的性能；由于模型不被不必要的数据所过载，因此它们也可以被调整以适应新的信息和不断变化的业务需求——在竞争激烈的市场中，这一点至关重要。DeepSeek的到来和低成本、更高效的AI世界——尽管它最初在AI界和股票市场上引起了恐慌——但对于AI领域来说，这是一个积极的发展。AI的更高效和更低的成本，最终将导致AI的使用更加广泛，这将推动从开发者到芯片制造商到终端用户的所有人的增长。事实上，DeepSeek说明了杰文斯悖论——更高的效率可能会导致资源的使用更多，而不是更少。随着这一趋势的继续，小型企业和组织如果专注于使用AI来满足其特定需求，也将更好地实现增长和成功。
