行銷人員在運用生成式AI時,須了解4C良機:客製化(Customization)、創造力(Creativity)、連結性(Connectivity),和認知成本(Cost of Cognition);與4C風險:編造虛構(Confabulation)、消費者反感(Consumer Reactance)、版權(Copyright),和網路安全(Cybersecurity)。並以「DARE架構」來協助行銷人判斷如何活用這項技術——分解(Decompose)、分析( Analyze)、實現(Realize)、評估(Evaluate)。
許多業務銷售或行銷人員,仍只是把生成式AI當成一種新鮮的科技工具而已,而忽略它能帶來革新工作型態的能力。若要在銷售環境下運用生成式AI,就必須要有創意和互動,以提升商業敏銳度,以及對顧客的了解,最終提升銷售人員的績效。
流程探勘(process mining)原是在流程效能出問題時用於調查的工具,但現在已經演變發展為一個平台,用於大規模監測和改善營運流程的執行,以提高流程效率,協助實現企業價值。企業領導人如何充分發揮數位探勘的影響力?關鍵在於從取得流程績效的洞見(流程探勘的初衷),發展到採取能持續改善的行動。
大部分的知識型工作者都面臨「數位債務」:被高速流入的數位資訊和隨時在線的通訊所淹沒,工作中積壓未處理的資訊在不斷增加。生成式AI可以協助我們改善這個問題,尤其是對於知識型工作者來說,生成式AI特別可以在3個方面發揮助益:減輕認知負荷、提振認知能力、改善學習。
人工智慧很有可能顛覆我們現有的經濟。公司的董事會當然必須審慎加以因應。一個比較好的做法是,董事會透過仔細研究各種可能情境,來預測未來並制定適當的策略。
大家都知道數據很重要,但大多數的數據主管或資料主管都無法創造價值、衡量價值、展現價值,甚至為價值訂價。本文釐清數據長可以創造價值的四個領域,並分別描繪各自的價值主張,以及衡量這些價值的具體指標。
沒有身分驗證技術,商家與顧客無從分辨交易對象是誰,數位經濟就無法運轉。身分驗證最重要的目的,是證明你的資訊──姓名、年齡、住址、電話號碼──有效且能連結到你。萬事達卡(Mastercard)執行長麥可.米巴赫(Michael Miebach),在本文探討這些技術的原理、使用情境以及數位身分證的隱憂。
隨著許多產業日益需要數據分析的能力,下一代的數據科學家將成為影響深遠的角色。本文指出下一代的數據科學家必須培養的4項技能,從發現問題、界定問題範圍,到引導問題、轉化解決方案,發揮他們對於企業的影響力。
為了因應不斷變化的顧客需求,銷售領導人往往要求銷售人員使用許多科技,令銷售人員無法招架。領導人應該讓他們做得更少,但做得更好。為了達成這個目標,應該將AI科技視為隊友,並搭配人類獨有的能力:心智化。
儘管AI如此迷人與強大,但大部分的AI專案還是失敗了。但這種失敗其實是可以避免的,那該怎麼做才能提高成功的機會?
隨著生成式AI被採用的範圍愈廣、迭代升級的速度愈快,員工若要將之運用在工作中,也必須無時無刻學習如何與之互動。本文提供一套「STEP架構」,可以幫助領導人,引導員工善用新科技。
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