根据Salesforce的最新研究，营销专业人士看好生成式人工智能的影响，但仍在调查和了解该技术的有效使用和安全性。
作为生成式AI快照系列的一部分，Salesforce对美国、英国和澳大利亚不同规模和行业的1,000多名营销人员进行了调查，发现51%的营销人员目前正在使用生成式AI。
生成式人工智能相关技能和可信的第一方数据是营销中成功采用和使用生成式人工智能的重要要求。鉴于当前的输出状态可能不准确且可能存在偏见，人类监督在执行生成式人工智能各自的角色中的重要性也是一项要求。
因此，在深入研究营销调查结果之前，这里提醒企业领导者需要考虑哪些因素，以便充分利用组织内的生成式人工智能功能——可信数据、可自动化的混合人工智能基础模型，以及内置安全和治理的单一平台，以确保人工智能技术的道德和人道使用。
要释放生成式人工智能的力量，您需要：
可靠且值得信赖的客户数据可构建统一的客户档案。连接干净的数据对于释放人工智能功能至关重要。只有将来自服务、销售和其他相关来源的可靠且值得信赖的数据汇集到一个平台上，人工智能才能按预期执行。记住：进得好，出得也好。每天生成的数据量持续增加。到2025年，云中的数据量将达到100ZB，预计到2026年该数据量将增加一倍。要实现数据的全部价值，您需要通过以下方式从数据收集转变为驱动行动的数据：1.将数据统一为一致的格式以创建统一的客户档案，2.将客户档案连接到您的参与层客户关心的问题，以及3.使用您的数据使您的组织能够提供出色的体验。
预构建、自定义或公共人工智能模型(最好是这些模型的组合)可将您的数据输入其中，以便将见解用于自动化操作。要通过自动化产生这种影响，您需要：
即使应用程序的平均数量不断增加(2023年的平均数量为1,061个应用程序，但集成度仅为26%)，也能够连接到所有系统(云、本地、混合或旧系统)。
激活RPA从遗留系统和资产中提取数据，例如文档和图像，否则需要手动访问。
使重用现有数据和集成组件成为可能，例如API和连接器。
允许在整个组织中使用低代码和无代码，这样即使非开发人员也可以参与自助自动化项目。
另外：低代码平台意味着任何人都可以成为开发人员-也许也可以成为数据科学家
3.内置安全性和治理功能的单一平台，可实现创新并提高客户信任度。连接、协调的数据让您能够解锁人工智能并使其自动化。贯穿始终的一根钢丝就是如何安全地实现这一切。为了建立监督并确保整个企业数据治理的完全可见性，您必须：
为您的开发人员提供一个有效工作的空间，而不会影响生产或引发安全风险，从而可以轻松跟踪更改、与版本控制无缝集成并有效处理发布管理。
屏蔽数据并利用端到端数据加密等安全最佳实践来保护敏感信息(例如去识别PII)，为开发人员提供真实的数据集进行测试，而不会影响安全性。
使用通用API管理等工具来实现跨系统和用户的一致数据治理。
另外：专家表示，生成式人工智能的5大风险
以下是营销研究结果中生成人工智能的关键要点：
生成式人工智能对营销的影响将是巨大的。超过一半的营销人员(53%)表示生成式人工智能是“游戏规则改变者”，60%的营销人员表示生成式人工智能将改变他们的角色。事实上，51%的人目前正在工作中使用或试验生成式人工智能。
生成式人工智能正在改变营销人员个性化、构建和规划营销活动的方式。以下是营销人员目前使用GenAI的方式——57%——为营销活动创建群组或细分，55%——创建营销活动和旅程计划，54%——个性化消息内容，53%——进行复制测试和实验，53%——建立和优化SEO策略。
由于采用生成式人工智能，营销人员的工作效率更高。营销人员估计，生成式人工智能每周可以节省他们超过5个小时(相当于每年一个多月)的时间，让他们能够专注于更有意义的工作。调查发现：71%的人认为生成式人工智能将消除忙碌的工作，71%的人认为生成式人工智能将使他们能够专注于更具战略性的工作，70%的人认为生成式人工智能将提高他们的生产力。
生成式人工智能技能和营销熟练程度较低。大多数营销人员(66%)相信生成式人工智能将改变他们工作所需的技能。近一半(43%)的人不知道如何从生成式人工智能中获得最大价值。更重要的是，39%的营销人员表示他们不知道如何在工作中安全地使用生成式人工智能。34%的人表示他们不知道如何在工作中有效地使用生成式人工智能。
内容准确性和质量是营销人员对生成人工智能最关心的问题。以下是生成式人工智能最受营销关注的问题：准确性和质量(31%)、信任(20%)、门槛(19%)和工作安全(18%)。大多数营销人员(73%)认为生成式人工智能缺乏人类情境知识，66%的人担心生成式人工智能输出存在偏见，重要的是，76%的人担心生成式人工智能会引入新的安全风险。
人类监督、技能和可信的客户数据是当前推动生成人工智能的要求。调查发现，63%的营销人员表示，可信的客户数据对于营销人员成功使用生成式人工智能非常重要。大多数营销人员(66%)还表示，确保品牌声音的人工监督对于营销人员成功使用生成式人工智能非常重要。这意味着需要适当的培训——54%的人认为生成式人工智能培训计划对于他们作为营销人员成功使用生成式人工智能非常重要。最后，72%的人希望雇主为他们提供学习如何使用生成式人工智能的机会。
Forrester预测，营销人员将在2024年成为隐私保护的捍卫者。五个大型消费品牌的CMO将资助专门的隐私资源。然而，只有17%的隐私决策者表示其组织的隐私团队具有营销能力或技能。为了突破这一瓶颈，五个大型B2C品牌将专门拨出一部分营销预算，用于为隐私团队提供额外的人员和/或提高现有隐私同事的技能。Gartner还预测了2024年及以后最具战略意义的技术趋势，生成式人工智能在所有业务领域的使用处于最前沿。营销领导者必须采取新的思维方式，才能最好地利用生成式人工智能。企业需要采用新的商业模式才能在人工智能驱动的经济中运营。如果您希望您的企业在人工智能世界中取得成功，您需要以无限的方式运营。就是这样。
借助可信的客户数据、预构建的、定制的或公共人工智能模型，可以推动自动化和智能工作流程，内置安全和治理的单一平台，以实现创新和增加客户信任，以及适当的员工培训、生成人工智能可以帮助营销组织提供强大的客户体验，同时提高效率。