人工智能（AI）不再是大型企业的专属资源。 如今，即使是小型企业也可以利用这项强大的技术来优化流程、提高效率和改善客户体验。 虽然人工智能一开始可能令人望而生畏，但可以逐步且有策略地将其整合进去。 本文探讨了小企业如何以实惠且高效的方式开始实施该工具。  

人工智能是一项强大的技术，可以改变企业的多个方面，无论其规模大小。 自动化日常任务、分析复杂数据以及改善决策制定只是小企业可以受益的几种方式。 与许多人所想的不同，开始使用人工智能并不需要拥有一支开发团队或投入大量资金。 易于实施的工具已可用，通过一些小的行动，企业可以取得巨大的成果。  

从定义你的第一个 AI 项目开始  

在开始实施人工智能时，重要的是不要试图一次性将技术整合到整个公司中。 理想的做法是从一个具体的项目开始，解决一个问题或改善对业务至关重要的流程。 一个常见且非常有效的例子是客户服务自动化.   

像聊天机器人和虚拟助手这样的工具可以被实施用来回答客户最常见的问题，释放人工团队的时间，并提高响应速度。 这代表了显著的效率提升，而且无需大量投资。  

首个人工智能项目可能针对的其他领域包括为客户提供个性化服务和预测销售分析这些具体项目可以轻松衡量，使管理者能够迅速识别人工智能的益处，并在必要时进行调整，然后再扩展到其他需求。  

即用型 AI 工具  

关于人工智能仅对具有深厚技术知识的人可及的神话已不再成立。 目前市场上有多种人工智能工具，可以与业务集成，几乎无需或无需定制。 一些例子是

• 聊天机器人和虚拟助手像ManyChat和Tidio这样的解决方案允许使用现成的聊天机器人自动化客户服务。 它们可以集成到电子商务平台、社交媒体和网站中，为客户提供实时支持。
• 推荐系统像Recombee这样的工具可以个性化客户体验，基于以往的行为提供产品或服务的推荐。 这些平台利用人工智能分析数据并建议相关产品，从而可能提高销售转化率。
• 营销自动化像HubSpot和Mailchimp这样的工具使用人工智能对电子邮件列表进行细分，并为正确的客户在正确的时间推荐合适的内容。 这有助于优化广告活动和提高参与度。  

增强团队能力：基础培训和鼓励使用人工智能  

采用任何新技术都需要培训团队，人工智能也不例外。 并非所有员工都必须成为人工智能专家，但理解工具的工作原理以及如何在日常工作中使用它们是很重要的。 提供基础训练，介绍人工智能的基本概念，并在实践中展示它如何便利各个部门的工作。  

此外，鼓励您的团队熟悉新技术。 当员工参与采用过程并了解人工智能如何改善他们自己的工作流程时，人工智能的整合会变得更容易、更有效。 熟悉过程将使公司能够充分利用工具，并在工作环境中营造创新文化。  

监控结果并根据需要进行调整  

人工智能的实施是一个动态的过程。 虽然技术很强大，但它需要调整以符合每个企业的具体需求。 因此，至关重要监测结果通过使用人工智能获得的。 分析关键指标，如客户满意度、响应时间和运营成本，以了解人工智能的良好表现和改进空间。  

根据这些数据，可以对工具或流程进行调整，以确保人工智能真正有助于公司的增长。 灵活性是人工智能的主要优势之一，因为其解决方案可以根据企业的目标和市场的变化进行定制和调整。  

因此，虽然人工智能的实施可能看起来复杂，小企业可以在简单的项目和易用的工具中加以应用。 秘诀在于采取逐步的方法，专注于业务的特定领域，并确保团队已准备好使用这项技术。   

通过正确选择工具、不断监控结果并进行适当调整，人工智能可以成为主要的竞争优势，使小企业在日益动态和技术化的市场中脱颖而出。

机器学习（ML）一直是企业环境中最具变革性的技术之一。 机器基于新数据的学习和适应能力正在革新商业的可预测性。 因此，企业能够实时调整其运营和策略，降低风险。 这一进步的影响超越了简单的自动化；它正在重新定义组织与消费者的互动方式、优化流程以及识别新的增长机会。

机器学习的主要优势之一是能够分析大量数据并准确识别模式。 在当前的环境下，由于激烈的竞争和市场趋势变化迅速，保持对消费者行为、竞争动态和全球趋势的最新洞察是至关重要的。 掌握这些数据的企业在竞争中占据优势，因为他们能够预测需求、识别运营瓶颈，并迅速应对市场波动。 这以前就是这样的。 从现在起，将会更加。

机器学习与人工智能（AI）的结合为个性化和持续创新提供了多种机会。 这在需求预测和供应链管理等关键领域尤为重要，细小的错误可能导致巨大的财务损失。 算法变得更加复杂，使机器更加自主、高效，能够在最少人类干预的情况下做出复杂的决策。

机器学习在各个经济部门引发的重大变革也直接影响企业的财务表现，企业观察到欺诈风险的降低以及在大规模运营方面能力的提升。 误以为这种优势仅限于金融机构的人是错误的。 在技术支持下，零售商、工业和服务业正不断打造安全和效率资产，使竞争对手远远落后。

然而，大规模采用机器学习的一个挑战是对基础设施和培训的投资需求。 正如预料的那样，企业需要结构良好的数据管道和专业团队来编写算法和解释结果。 此外，确保数据质量并避免可能影响模型准确性的偏差至关重要。

尽管存在财务障碍，但财富商业洞察证明市场已经开始为这次技术升级进行组织。根据研究，全球机器学习相关收入在2022年约为192亿美元，预计到2030年将达到2259.1亿美元，年增长率接近36.2%。 也就是说，未能跟上时代的企业将面临很大的竞争困难。

机器学习是许多企业生存的决定性因素。 为了走在这场变革的前沿，组织需要采取一种战略性的方法，专注于实时数据的收集和处理以及专业人才的培养。 那些克服这些挑战的将更有资格保持在市场的前沿，实现复杂决策的自动化，并推动创新。

对新事物的迷恋还是对熟悉事物的安全感？ 我们一直有这个疑问。 在B2B营销中，我们常常将“新事物”标榜为下一个重大真理。 但他真的像看起来那么创新吗？你是否曾经停下来思考过，你是在真正寻找新的东西，还是只是在包装得很好地重新演绎你已经知道的东西？

事实是我们的大脑喜欢稳定性和可预见性。 研究表明，可预测的环境可以降低皮质醇（压力激素）水平并增强幸福感。 根据剑桥大学（英国）的一项研究，工作环境中对可预测模式的熟悉程度可以将生产力提高最多27%。

然而，我们生活在一个追求“不同”常常取代判断力的时代。 因此，已经存在多年的既定趋势以新名字重新出现，吸引市场，就像是前所未有的革命一样。

以下是B2B数字营销中的一些实际示例：

• 影响力营销他被视为一项最新的数字创新。 但是，在40年代，公共关系之父爱德华·伯内斯已经展示了影响者的力量，通过将品牌与名人联系起来产生影响。
• 客户体验（CX）尽管“以顾客为中心”是一个“热门”术语，但自20世纪60年代菲利普·科特勒提出以来，“以顾客为中心”的概念就已经出现在营销手册中。
• 在线社区 –在线社区被视为 B2B 和 B2C 互动的未来，它只不过是 20 世纪 90 年代论坛和早期互联网群组的演变。

那么，为什么我们会陷入这个循环？ 因为新事物或新颖的想法会激活大脑的奖励系统，释放多巴胺。 因此，我们被吸引去举起这些“绝对真理”的旗帜。 正如未来学家塞斯·戈丁所说：“旧的想法在新的背景下应用时可能具有新的价值。”

另一个见解来自西蒙·塞内克，他说：“人们不是购买你做什么，而是购买你为什么做。” 这让我们回到真正重要的事情：目标和影响，而不是标签。

在如此多的“新奇”中，区分我们的是洞察力。 我们应该停下来，反思并问自己：这真的有效吗，还是只是因为看起来不同而令人着迷？

无论你从事数字营销B2B还是其他行业，都要学会以批判的眼光观察趋势，并问自己：“这里到底有什么新意？” 你可能会发现你不需要更多的新鲜事，而是需要对已有的事物有更清晰的理解和更明确的意图。

你呢？ 在寻找新事物还是寻找有效的方法？