Ce este Inteligența Artificială? Un ghid cuprinzător pentru profesioniștii în afaceri

Una dintre cheile succesului meu de-a lungul anilor a fost capacitatea mea de a învăța noi tehnologii. Inovația în marketingul digital a fost rapidă, dar consistentă... până acum. În timp ce urmăresc progresele inteligenței artificiale (AI), mă tem că rămân în urmă... și m-ar putea costa o carieră grozavă în care mi-am petrecut fiecare minut liber studiind, aplică și implementând cu clienții mei. Și, pentru că este AI, știu că odată ce rămân în urmă, mașinile vor depăși cu mult orice șansă de a ajunge din urmă.

Așa că... studiez instrumentele zilnic, urmăresc adoptarea vânzărilor și marketingului și împărtășesc totul pe parcurs. Ar trebui să dezvălui că am un avantaj incredibil față de majoritatea profesioniștilor din afaceri: fiul meu Bill este cercetător șef de date la OpenINSIGHTS cu un doctorat. la Matematică de la Universitatea din Illinois. Pe lângă faptul că este un practicant AI la vârf, este un profesor excepțional... a condus laboratorul de geometrie de la universitatea sa, a îndrumat zeci de studenți de la toate nivelurile și a predat cursuri de calcul. Din fericire, el îmi susține mintea de peste 50 de ani și mă ajută să descompun conceptele pentru a le înțelege mai bine.

Martech Zone Și Inteligența Artificială

După ani în care am avut aceleași categorii principale pe site-ul meu, am actualizat Martech Zone a avea o categorie AI. Nu mă îndoiesc că va prelua probabil orice altă categorie, deoarece este adoptată în fiecare aspect al locurilor noastre de muncă. Totuși, am vrut o modalitate ușoară pentru voi, cititorii de aici, de a cerceta, de a învăța și de a descoperi AI în domeniul vânzărilor și marketingului. Vreau să organizez conținutul de pe acest site, astfel încât să fie prezentat omului de afaceri obișnuit... nu unui cercetător de date sau cuiva cu un doctorat. Au deja o mulțime de resurse acolo.

În acest spirit, cred că un început bun poate fi acela de a ajuta oamenii de afaceri să înțeleagă unele dintre conceptele cheie ale inteligenței artificiale și de ce va fi indispensabilă în fiecare aspect al activității noastre de zi cu zi. Pentru mulți profesioniști în afaceri, conceptul de AI poate fi dificil de înțeles. Iată o defalcare:

• Ce este inteligența artificială?
• O scurtă istorie a AI
• Ce este GenAI?
• Vânzări și marketing și AI
• Un exemplu de implementare AI
• Ce se întâmplă dacă nu ai suficiente date?

Acest articol își propune să ofere o înțelegere clară a inteligenței artificiale pentru cei care nu au un fundal tehnic puternic. Vom acoperi o terminologie comună legată de AI, vom oferi analogii pentru a clarifica concepte și vom explora istoria AI până la dezvoltarea ChatGPT.

Ce este inteligența artificială?

Inteligența artificială sau inteligența artificială se referă la dezvoltarea sistemelor sau mașinilor computerizate care pot îndeplini sarcini care necesită de obicei inteligență umană. Aceste sarcini includ rezolvarea problemelor, învățarea, înțelegerea și procesarea limbajului natural, recunoașterea tiparelor și luarea deciziilor.

AI este un domeniu multidisciplinar care combină informatica, matematica și cunoștințele specifice unui domeniu pentru a crea algoritmi și modele care permit mașinilor să imite abilitățile cognitive umane. Acest lucru permite sistemelor AI să analizeze volume mari de date, să identifice tipare și să facă predicții sau recomandări pe baza informațiilor pe care le procesează.

Dacă deja vă confund, să oferim o analogie. Imaginați-vă un cercetător de date ca un bucătar care creează rețete. Bucătarul (data scientist) furnizează ingredientele (date) și instrucțiunile (algoritmi) pentru prepararea unui fel de mâncare. Ca un ucenic priceput, sistemul AI învață din aceste rețete și poate crea singur mâncăruri similare. În timp, sistemul AI poate dezvolta noi rețete bazate pe înțelegerea ingredientelor și tehnicilor.

În AI, cercetătorul de date proiectează algoritmii și furnizează datele, în timp ce sistemul AI (inteligența) învață din această intrare și poate îndeplini sarcini în mod autonom. Îmbunătățirile la algoritmi au loc în timpul antrenării sau reantrenării algoritmilor. De exemplu, algoritmul AI Facebook sau X (fostul Twitter) devine mai bun în a te înțelege doar pentru că are mai multe date despre tine în timp sau pentru că dezvoltatorii creează unul mai bun, nu pentru că se îmbunătățește în mod autonom. Când interacționați cu un model în zilele noastre, acesta este de obicei pre-antrenat.

O scurtă istorie a AI

Călătoria AI de la un concept la realitate a început cu munca lui Turing în anii 1950. Crearea LISP, primul limbaj AI, a marcat un pas semnificativ în anii 1960. Învățarea automată a ocupat centrul atenției în anii 1990, revoluționând domeniul. Anii 2000 au adus un nou accent pe robotică și procesarea limbajului în AI. Adevăratul schimbător de joc a fost dezvoltarea seriei GPT a OpenAI, ceea ce înseamnă un salt notabil în AI. GPT-3 și GPT-4 prezintă potențialul nelimitat pe care îl deține AI.

• Anii 1950-1960: Bazele AI au fost puse cu munca lui Alan Turing și John McCarthy, care au dezvoltat conceptul testului Turing și au inventat termenul Inteligența artificială , respectiv. Cercetătorii din această perioadă au fost optimişti că calculatoarele ar putea fi programate pentru a rezolva probleme generale, a folosi raţiunea şi a lua decizii.
• Anii 1970-1980: Cercetarea AI s-a extins, cu accent pe sistemele expert bazate pe reguli, care ar putea emula luarea deciziilor experților umani în anumite domenii. Cu toate acestea, optimismul primilor cercetători a scăzut, deoarece au existat puține progrese în ceea ce privește sistemele AI de rezolvare a problemelor mai generale.
• Anii 1990-2000: învățare automată (ML) a început să fie în centrul atenției, pe măsură ce cercetătorii au explorat algoritmi care ar putea învăța din date, ceea ce a condus la dezvoltarea de mașini de vectori suport, arbori de decizie și alte tehnici ML.
• Anii 2010: Odată cu progresele în puterea de calcul și disponibilitatea unor seturi de date mai mari, învățarea profundă a apărut ca o abordare puternică pentru rezolvarea problemelor complexe de IA în recunoașterea imaginilor și procesarea limbajului natural.
• Anii 2020: Dezvoltarea modelelor de limbaj mari bazate pe transformatoare (LLM-uri) ca Deschide AIlui GPT-3 și Google BERT a revoluționat procesarea limbajului natural. Open AI și-a combinat modelele mari de limbaj cu învățare prin consolidare pentru a construi Chat GPT, un puternic sistem AI generativ în limbaj natural. Alte instrumente AI generative, cum ar fi DALĂ și Mijlocul călătoriei sunt în curs de dezvoltare.
• Anii 2030 și nu numai: Integrarea continuă a sistemelor AI va trece de la Inteligența Artificială îngustă (ANI) ar putea duce la Inteligența Generală Artificială (AGI) și Super Inteligența Artificială (ASI) cu potențialul de a transforma radical lumea așa cum o cunoaștem.

Progresul rapid al AI din ultimii ani poate fi atribuit mai multor factori cheie, inclusiv creșterea lățimii de bandă disponibilă, îmbunătățirea vitezei de calcul, adoptarea pe scară largă a cloud computing și progresele în programare. Acești factori au creat un mediu sinergic care a propulsat dezvoltarea și adoptarea AI.

• Lățime de bandă: Creșterea internetului și creșterea disponibilității lățimii de bandă au permis transferul și procesarea unor cantități masive de date la viteze mari. Acest lucru a facilitat dezvoltarea modelelor AI care se bazează pe seturi mari de date pentru instruire și analiză. Lățimea de bandă mai mare permite, de asemenea, aplicațiilor AI să funcționeze eficient și să ofere informații și predicții în timp real.
• Viteza de calcul: Progresele în hardware-ul computerelor, în special în unitățile de procesare grafică (unități de procesare grafică) și cipurile AI specializate, au crescut semnificativ viteza de calcul. Acest lucru a permis algoritmilor AI să proceseze volume mari de date și să efectueze calcule complexe mai rapid. Vitezele de calcul mai mari au accelerat instruirea și implementarea modelelor AI, făcând posibilă abordarea unor sarcini mai sofisticate și solicitante, care anterior erau imposibile.
• cloud computing: Creșterea cloud computing-ului a oferit afacerilor și cercetătorilor acces ușor la resurse și infrastructură de calcul puternice. Acest lucru a redus barierele de intrare pentru dezvoltarea AI, deoarece organizațiile nu mai trebuie să investească masiv în hardware-ul local pentru a construi și implementa modele AI. Platformele AI bazate pe cloud permit, de asemenea, colaborarea fără întreruperi, scalabilitatea și flexibilitatea în implementarea aplicațiilor AI.
• Programare: Progresele în limbajele de programare, bibliotecile și cadrele au simplificat procesul de dezvoltare a aplicațiilor AI. Biblioteci open-source cum ar fi TensorFlow, PyTorch și scikit-learn oferă funcții și instrumente prefabricate pentru a ajuta dezvoltatorii să creeze modele AI cu relativă ușurință. Aceste biblioteci au favorizat un mediu de colaborare, permițând dezvoltatorilor să-și împărtășească munca și să beneficieze reciproc de inovațiile celorlalți. Acest lucru a condus la progrese rapide în algoritmii, tehnicile și aplicațiile AI.

Intersecția acestor factori a creat o furtună perfectă pentru dezvoltarea AI. Lățimea de bandă și viteza de calcul mai mari au făcut posibilă procesarea și analizarea unor cantități mari de date, în timp ce cloud computing a făcut resursele de calcul avansate accesibile și accesibile. Iată aplicațiile comune ale AI:

1. Clasificare: AI poate fi folosit pentru a clasifica datele în diferite clase în funcție de caracteristicile lor. De exemplu, filtrele de spam prin e-mail, sistemele de recunoaștere a imaginilor și instrumentele de analiză a sentimentelor se bazează pe algoritmi de clasificare.
2. Regresie: AI poate prezice valori continue pe baza caracteristicilor de intrare. Exemplele includ estimarea prețurilor caselor pe baza diferitelor atribute, prognozarea vânzărilor și estimarea probabilității de apariție a clienților.
3. Sisteme de recomandare: Algoritmii AI pot oferi utilizatorilor recomandări personalizate pe baza preferințelor, comportamentului și datelor istorice. Exemplele includ recomandări de filme pe platformele de streaming și sugestii de produse pe site-urile de comerț electronic.
4. Procesarea limbajului natural (PNL): AI poate fi folosit pentru a analiza, înțelege și genera limbajul uman. Unele sarcini comune NLP includ traducerea automată, rezumarea textului și recunoașterea entităților numite.
5. Recunoaștere a vorbirii: AI poate transcrie limba vorbită în text scris. Această tehnologie este utilizată în aplicații precum asistenții virtuali, serviciile de transcriere și sistemele controlate prin voce.
6. Viziune computerizată: AI poate procesa și analiza informații vizuale, cum ar fi imagini și videoclipuri. Aplicațiile includ detectarea obiectelor, recunoașterea facială și recunoașterea optică a caracterelor (OCR).
7. Robotică: AI este folosită în dezvoltarea roboților care pot îndeplini sarcini autonom sau semi-autonom. Exemplele includ mașinile cu conducere autonomă, dronele și asistenții robotici.
8. Jocuri de joc: AI poate învăța să joace și să exceleze în diverse jocuri, cum ar fi șah, Go și jocuri video, depășind adesea jucătorii umani.
9. Detectarea anomaliilor: AI poate fi folosită pentru a identifica modele neobișnuite sau valori aberante în date, care pot fi utile în detectarea fraudelor, securitatea rețelei și controlul calității.

Poate cel mai important progres în inteligența artificială de astăzi este AI generativă (GenAI):

Ce este AI generativ?

GenAI este un subset de inteligență artificială care se concentrează pe crearea de conținut, inclusiv text, imagini, videoclipuri și multe altele. Sistemele GenAI sunt proiectate să imite creativitatea umană și să genereze conținut în mod autonom. Aceste sisteme utilizează tehnici de învățare profundă, în principal variante ale rețelelor neuronale precum rețelele neuronale recurente (RNN-uri) și rețele generative adversare (Gans), pentru a-și îndeplini sarcinile.

Caracteristicile și aplicațiile cheie ale GenAI în contextul vânzărilor și marketingului includ:

1. Generare de conținut: GenAI poate genera conținut de marketing de înaltă calitate, cum ar fi articole de blog, postări pe rețelele sociale și campanii de e-mail, fără intervenție umană. Această capacitate este deosebit de valoroasă pentru menținerea unui program consecvent de conținut și pentru interacțiunea cu un public mai larg.
2. Personalizare: GenAI poate analiza datele și preferințele clienților pentru a crea recomandări personalizate de produse și mesaje de marketing. Această personalizare îmbunătățește experiențele clienților și crește probabilitatea de conversie.
3. Automatizare: GenAI poate automatiza sarcini repetitive de marketing, cum ar fi testarea A/B, analiza datelor și optimizarea anunțurilor. Acest lucru îi eliberează pe profesioniști în marketing să se concentreze asupra strategiei și asupra aspectelor creative ale campaniilor lor.
4. Traducerea limbii: GenAI poate ajuta la traducerea materialelor de marketing în mai multe limbi, permițând companiilor să ajungă pe piețele globale.
5. Creare de conținut vizual: GenAI poate genera elemente vizuale precum infografice, logo-uri și clipuri video, reducând timpul și costul angajării designerilor și videografilor.
6. Cercetare de piață: GenAI poate ajuta la analiza tendințelor pieței și a sentimentului clienților prin procesarea unor cantități mari de date din rețelele sociale, recenzii și surse de știri. Aceste informații sunt valoroase pentru a lua decizii de marketing bazate pe date.

GenAI joacă un rol esențial în industria de vânzări și marketing prin automatizarea creării de conținut, personalizarea interacțiunilor cu clienții și eficientizarea operațiunilor de marketing. Dă putere companiilor să rămână competitive în peisajul digital prin valorificarea creativității și eficienței bazate pe inteligență artificială.

AI de vânzări și marketing

AI este transformatoare în vânzări și marketing din mai multe motive:

1. Personalizare: AI poate analiza cantități mari de date și poate identifica modele care ajută la crearea unor experiențe personalizate pentru clienți. Acest lucru poate duce la o mai bună implicare a clienților, rate de conversie mai mari și o loialitate sporită a clienților.
2. Automatizare: AI poate automatiza multe sarcini repetitive și consumatoare de timp, cum ar fi scoringul potențial, marketingul prin e-mail și segmentarea clienților, permițând echipelor de vânzări și marketing să se concentreze pe activități mai strategice.
3. Analize predictive: AI poate analiza datele istorice pentru a prezice viitorul comportament al clienților, permițând companiilor să anticipeze nevoile clienților, să optimizeze campaniile de marketing și să îmbunătățească strategiile de vânzări.
4. Luare a deciziilor îmbunătățită: Inteligența artificială poate procesa cantități mari de date rapid și precis, oferind echipelor de vânzări și marketing informații valoroase pentru a lua decizii informate cu privire la direcționare, mesaje și dezvoltarea produselor.
5. Eficiență îmbunătățită: AI poate ajuta companiile să își optimizeze procesele de vânzări și marketing, reducând costurile și crescând productivitatea.

Un exemplu de implementare AI

Iată un caz de utilizare comun cu care vedem că AI are un impact astăzi... B2B scorul de plumb. Având în vedere dvs CRM și date istorice ale clienților, combinând datele firmografice și comportamentale și construind algoritmi, companiile pot obține o bază de date de clienți potențiali. Iată pașii:

Pasul 1: Extragerea și pregătirea datelor

1. Colectați informații despre clienți din sistemul dvs. CRM. Acestea includ detalii despre companiile lor, cum ar fi dimensiunea și industria și modul în care au interacționat cu afacerea dvs. (de exemplu, e-mailuri, vizite la site-ul web etc.).
2. Adunați informații suplimentare despre clienții dvs. și potențialii clienți potențiali, cum ar fi veniturile generate de companiile lor, numărul de angajați pe care îi au și unde se află.
3. Combină informațiile din CRM-ul tău și datele suplimentare într-un singur set de date.
4. Curățați și organizați datele, completând orice detalii lipsă și asigurându-vă că toate tipurile diferite de informații sunt într-un format pe care AI îl poate folosi.

Pasul 2: Ingineria și selecția caracteristicilor

1. Creați noi puncte de date care ar putea ajuta să anticipați care clienți potențiali vor deveni clienți. Acestea pot fi combinații sau rapoarte ale punctelor de date existente.
2. Identificați cele mai importante puncte de date pentru prezicerea conversiei clienților potențiali utilizând tehnici care vă ajută să determinați care factori au cea mai puternică relație cu a deveni client.

Pasul 3: Dezvoltarea modelului și instruirea

1. Împărțiți setul de date în două părți: una pentru antrenarea AI și alta pentru testarea performanței acestuia.
2. Alegeți o metodă AI adecvată care poate învăța modele în date și poate face predicții. Exemplele includ regresia logistică, mașinile vectoriale de suport sau mașinile de creștere a gradientului. Nu vom intra în aceste detalii aici!
3. Învățați AI folosind datele de antrenament, arătându-i modelele din date și rezultatele (dacă un client potențial a devenit client sau nu).

Pasul 4: Evaluarea modelului și scorul potențial

1. Testați performanța AI pe setul de testare comparând previziunile sale cu rezultatele cunoscute. Măsurați acuratețea utilizând valori care vă ajută să înțelegeți cât de bine se descurcă, cum ar fi precizia, reamintirea, scorul F1 și zona sub ROC curba.
2. Dacă AI funcționează bine, utilizați-l pentru a prezice probabilitatea ca potențialii clienți potențiali să devină clienți.

Pasul 5: prioritizarea conducerii și urmărirea

1. Organizați clienții potențiali în funcție de probabilitatea estimată a acestora de a deveni clienți.
2. Concentrați-vă eforturile de vânzări și marketing pe clienții potențiali cu cea mai mare probabilitate estimată, deoarece aceștia au cele mai bune șanse de a se transforma în clienți.

Urmând acești pași, puteți folosi inteligența artificială pentru a analiza datele clienților dvs. și pentru a prioritiza clienții potențiali în funcție de probabilitatea lor de conversie, ceea ce vă poate ajuta să vă eficientizați eforturile de vânzări și marketing.

Ce se întâmplă dacă nu aveți suficiente date?

AI nu este doar pentru companiile mari cu seturi masive de date care își pot permite un cercetător de date și infrastructura necesară. Pentru companiile cu seturi de date mici și fără cercetător de date, valorificarea AI este încă posibilă prin următoarele abordări:

1. Instrumente AI terțe: Multe platforme și instrumente AI se adresează întreprinderilor mici sau companiilor fără echipe dedicate științei datelor. Aceste instrumente pot ajuta la sarcini precum segmentarea clienților, scorul de clienți potențiali și automatizarea marketingului fără a necesita o experiență internă extinsă.
2. Modele pre-antrenate: Unele instrumente AI oferă modele pre-instruite care pot fi aplicate unor sarcini specifice, cum ar fi analiza sentimentelor sau recunoașterea imaginilor. Deși este posibil ca aceste modele să nu fie la fel de precise precum modelele personalizate construite cu datele dvs., ele pot oferi totuși informații valoroase.
3. Platforme de colaborare: Utilizați platforme precum Kaggle sau interacționați cu oameni de știință de date independenți care vă pot ajuta să construiți modele AI pentru nevoile dvs. specifice. Prin externalizarea activității de știință a datelor, vă puteți concentra pe utilizarea informațiilor generate de AI pentru a vă îmbunătăți strategiile de vânzări și marketing.
4. Mărirea datelor: Chiar dacă setul de date este mic, puteți utiliza în continuare tehnici precum creșterea datelor pentru a vă extinde setul de date prin crearea de noi exemple din datele existente. Acest lucru poate ajuta la îmbunătățirea performanței modelelor AI instruite pe datele dvs.

Prin utilizarea acestor abordări, companiile cu date și resurse limitate pot încă valorifica puterea transformatoare a AI pentru a-și îmbunătăți eforturile de vânzări și marketing. De asemenea, vă recomand să vă încurajați echipa să învețe elementele de bază ale inteligenței artificiale și ale învățării automate prin cursuri online, ateliere sau certificări. Acest lucru îi poate ajuta să înțeleagă mai bine cum să folosească inteligența artificială în activitatea lor și să sporească cunoașterea generală a datelor în cadrul organizației dvs.

Mulțumesc fiului meu, Bill Karr, pentru ajutorul lui cu acest articol! Bill este cercetătorul șef de date la OpenINSIGHTS.

Legate de Martech Zone Conţinut

Cum să-ți înființezi propria agenție de marketing sau firmă de consultanță

ADX: Navigarea în decizia de construire vs. de cumpărare pe fondul transformării digitale integrate de AI

9 motive pentru care investiția în software-ul de marketing de recomandare este cea mai bună investiție pentru creșterea afacerii dvs.

Navigarea peisajului datelor în 2025: un ghid cuprinzător pentru terminologia modernă a datelor