根據Salesforce 的最新研究， 營銷專業人士看好生成式人工智能的影響，但仍在調查和了解該技術的有效使用和安全性。
作為生成式 AI 快照系列的一部分，Salesforce 對美國、英國和澳大利亞不同規模和行業的 1,000 多名營銷人員進行了調查，發現 51% 的營銷人員目前正在使用生成式 AI。
生成式人工智能相關技能和可信的第一方數據是營銷中成功采用和使用生成式人工智能的重要要求。鑒于當前的輸出狀態可能不準確且可能存在偏見，人類監督在執行生成式人工智能各自的角色中的重要性也是一項要求。
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使用人工智能大語言模型生成新內容很容易。使用品牌人工智能生成新內容是一項艱巨的工作。
因此，在深入研究營銷調查結果之前，這里提醒企業領導者需要考慮哪些因素，以便充分利用組織內的生成式人工智能功能——可信數據、可自動化的混合人工智能基礎模型，以及內置安全和治理的單一平臺，以確保人工智能技術的道德和人道使用。
要釋放生成式人工智能的力量，您需要：
可靠且值得信賴的客戶數據可構建統一的客戶檔案。連接干凈的數據對于釋放人工智能功能至關重要。只有將來自服務、銷售和其他相關來源的可靠且值得信賴的數據匯集到一個平臺上，人工智能才能按預期執行。記住：進得好，出得也好。每天生成的數據量持續增加。 到 2025 年，云中將 有 100 ZB 的數據，預計到 2026 年該數據量將增加一倍。要實現數據的全部價值，您需要通過以下方式從數據收集轉變為驅動行動的數據： 1. 將數據統一為一致的格式以創建統一的客戶檔案， 2. 將客戶檔案連接到您的參與層客戶關心的問題，以及 3. 使用您的數據使您的組織能夠提供出色的體驗。
預構建、自定義或公共人工智能模型(最好是這些模型的組合)可將您的數據輸入其中，以便將見解用于自動化操作。要通過自動化產生這種影響，您需要：
即使應用程序的平均數量不斷增加(2023 年的平均數量為 1,061 個應用程序，但集成度僅為 26%)，也能夠連接到所有系統(云、本地、混合或舊系統)。
激活 RPA 從遺留系統和資產中提取數據，例如文檔和圖像，否則需要手動訪問。
使重用現有數據和集成組件成為可能，例如 API 和連接器。
允許在整個組織中使用低代碼和無代碼，這樣即使非開發人員也可以參與自助自動化項目。
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