- 人工智能的采用正在迅速增加，超过一半的科技周参与者现在每天都在使用人工智能，而去年这一比例仅为10%。
- 开拓者展示了实际的人工智能实施，专注于提高生产力和参与度，而非炫目的创新。
- 定制的GPT，如“David Detractor”和“Kelly Kindness”，自动化处理粉丝反馈，提高响应效率并减少工作量。
- 专家的人工智能策略强调关注经过验证的应用，如文本处理，以实现成本节约和效率。
- 开拓者的方法展示了人工智能在运营增强中的价值，这些增强直接惠及利益相关者，而不是追逐潮流。
- 人工智能的真正影响在于维持核心运营、改善粉丝参与度和增加收入，而不是追逐诱惑。
克里斯塔·斯托特（Christa Stout），开拓者的前瞻性首席战略与创新官，通过在科技周编织年度转型叙事而引起轰动。去年的观众调查显示，生成性人工智能的使用率仅为10%。快进到今年的活动，情况发生了翻天覆地的变化，超过一半的与会者现在将人工智能融入他们的日常工作中。这一快速转变突显了全球职场中蓬勃发展的趋势——人工智能的采用正在加速，往往超出官方的要求。
开拓者展示了战略性、务实的人工智能实施，优先考虑实用性而非花哨的效果。一个典型的例子是定制GPT的部署，亲切地命名为“David Detractor”和“Kelly Kindness”。这些人工智能工具在通过活动后的调查自动化处理繁琐的粉丝反馈过程中表现出色。通过根据NPS评分将调查回应者分类为推广者或贬损者，这些数字化角色简化了响应过程，显著减少了工作量和响应时间。尽管这些创新可能不会吸引眼球，但其影响是不可否认的——提高了员工的生产力、改善了粉丝的参与度，并推动了忠实支持者的收入增长。
在科技周上，人工智能的乐观情绪高涨，行业专家如Camb.ai的联合创始人兼首席技术官阿克沙特·普拉卡什（Akshat Prakash）和Snowflake的米歇琳·拉比特（Michelene Rabbitt）分享的见解与开拓者的方法不谋而合。普拉卡什倡导务实地映射人工智能应用，敦促企业区分经过验证和新兴的技术，以发现节约成本的机会。与此同时，拉比特强调了在文本处理等不起眼领域集中、谨慎采用人工智能的必要性。这些策略避免了在没有明确、可持续计划的情况下试图利用人工智能巨大潜力的陷阱。
开拓者通过使用人工智能解决日常挑战，而不是追逐尖端诱惑，传达了一个强有力的信息：真正的价值在于增强直接影响利益相关者的体验和运营——员工、粉丝和底线。斯托特相信，人工智能投资回报的关键不在于追逐最新的炫目科技趋势，而在于制定将日常优势转化为可持续胜利的解决方案。这种方法不仅培养了与粉丝之间更深的联系——许多粉丝转变为赛季票持有者——还为其他商业领域指明了方向。
在一个迷恋人工智能诱惑的世界里，开拓者提供了一个引人注目的证明：成功不是在于华丽的表象，而在于实质。
开拓者的务实人工智能方法如何改变商业运营
实用人工智能在商业中的崛起
开拓者在科技周上展示的战略性人工智能使用正在重塑商业中人工智能采用的格局。随着采用率从去年的10%飙升至今年的50%以上，全球企业看到了将人工智能融入日常运营的潜力。与那些吸引头条的炫目应用不同，开拓者专注于有意义的、实用的人工智能使用，这些使用直接增强了生产力和参与度。
行业专家的关键见解
在科技周上，行业领袖如阿克沙特·普拉卡什和米歇琳·拉比特强调了战略性人工智能映射的重要性。普拉卡什强调，企业需要区分成熟和新兴的人工智能技术，以识别节约成本的机会。拉比特指出，关注文本处理等特定领域很重要，在这些领域，人工智能可以在没有大量投资的情况下产生显著影响。
人工智能的实际应用
操作步骤与生活技巧
1. 识别冗余任务：分析您的业务流程，以识别可以通过人工智能自动化的重复任务。
2. 选择以目的为驱动的工具：实施像开拓者的“David Detractor”和“Kelly Kindness”这样的人工智能工具，以处理特定任务，例如反馈分析，从而提高响应时间和生产力。
3. 监控和调整：持续评估人工智能应用的有效性，必要时进行调整，以确保它们提供最大价值。
实际使用案例
– 自动化反馈处理：开拓者利用人工智能简化活动后粉丝反馈的收集，减少工作量并提高效率。
– 员工生产力：通过接管重复性任务，人工智能使员工能够专注于更具战略性的活动，从而提高整体生产力。
市场趋势与采用
人工智能采用的快速增长在商业世界中是一个明显的趋势。随着组织对人工智能能力的熟悉程度提高，越来越多的企业将这些技术整合到标准操作程序中，而不是将其视为实验工具。
优缺点概述
优点：
– 提高效率：自动化常规任务为员工腾出时间，专注于战略性计划。
– 增强参与度：像人工智能驱动的反馈分析工具允许更个性化的客户互动。
– 节约成本：识别和实施具有成本效益的人工智能解决方案可带来显著的节省。
缺点：
– 过度依赖风险：过于依赖人工智能可能导致系统故障时的潜在脆弱性。
– 初始实施成本：虽然长期可以实现节省，但采用人工智能技术的前期成本可能很高。
可行的建议
– 从小处着手：在整个组织扩展之前，在几个战略领域实施人工智能。
– 关注价值：选择对组织底线最有益的人工智能应用。
– 鼓励采用：教育员工了解人工智能如何帮助他们的角色，以促进更顺利的整合。
通过优先考虑实质而非华丽，像开拓者这样的企业不仅提高了运营效率，还为各行业成功实施人工智能设定了蓝图。
对于希望复制这一成功的企业，务实的方法——专注于以价值驱动的应用——可能带来可观的回报。
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