我要求几位营销专家与今天的AI分享他们的经验和挑战。这是他们告诉我的。

即使使用功能强大的工具和可用的低/无代码选项，仍然可以清除巨大的障碍。随着公司的员工数量和技术堆栈的发展，集成点的数量比某些人预期的要快。

是时候集成了像Agenic AI这样的新资源时，营销领导者可能会撞到一些Diffi墙。市场营销主角Jose Fuente分享了更多。

“ AI工具通常很难与旧系统无缝地融合，从而创建了阻碍性能的数据筒仓。” “再增加实施所需的技术专长，很明显，为什么采用率会落后于期望。”

但是，集成挑战不应永远停止进展。富恩特（Fuente）分享了她的解决方案，以超越这些障碍。

“我们[营销人员] c她说：“通过专注于动态API集成的解决方案并与AI专家合作以进行更顺畅的实施。”

“试点计划也非常宝贵，因为它们允许团队在扩展之前进行测试和完善流程。这里更广泛的趋势是关于改变思维方式的趋势。AI不是一个闪亮的新工具；这是一个合作壮成长的同事。”

是晚上10点 - 您知道数据在哪里吗？在AI工具大声访问之前，适当的很难。如果没有清晰的结构和数据收集，管理和使用指南，则代理AI可以在达到速度之前停止。

分享了为什么与AI事项共享数据的特异性。

“困难的部分是对实际重要的东西进行训练。营销人员将所有东西都扔到这些工具上，而没有显示“不良”运动在上下文中的外观。

“当团队进食时，我已经看到了更好的结果过去的一些凌乱的竞选活动。在提供新材料之前，让代理商向这些人学习。这使检查更加相关，并且警报更有用。”

Clancy继续指出，这是营销团队实际上与经纪人AI一起完成事情的时候。

“您不再浪费时间在没有动手的事情上，而您的团队不需要按小时来照顾现场活动，”他说。 “这是一个安静的转变，但它改变了团队在变得昂贵之前遇到问题的方式。”

您可能会构建它，但它们可能不会来。我相信AI是您收养的最大障碍。如果人们不了解，关心或想使用这些工具，他们会失败。

Cambay Tiger的CMO在使用AI进行超本地活动时遇到了一个挑战。

“我们的团队担心工作保障和学习曲线。我们通过小规模训练一个AI工具并庆祝早期胜利来克服这一点。”

“从一个明确的问题开始。对于我们来说，它证明了我们对特定社区的新鲜声明。我们将交付速度数据与客户位置匹配，以创建引起本地买家的量身定制消息。这种故事驱动的方法是有效的，因为客户与真实的，相关的信息联系在一起。”

我已经鼓励营销人员“尝试一下AI”，并且当AI不按预期的方式表现出来时会感到非常沮丧。但是，如果营销人员不了解他们首先要问什么？人工智能无法神奇地填补空白；这是一个合作伙伴，而不是替代者。

和代理AI确实从人类操作员那里进行了更多的处理，如果您不小心实施，这可以给它一个黑色的感觉。

，penfriend的CMO，将其称为“理解差距”。

“我目睹了无数的营销团队在AI上张开含糊的提示他们不是他们想象的，”汉森说。

“人工智能从来没有做错任何事；他们只是自己不太了解这个过程来正确地解释它。不舒服的事实是，AI揭示了我们的知识差距。如果您无法清楚地表达您如何手动创建某些东西的每个步骤，那么您就无法有效地将其委派给AI。

汉森继续回答这个营销难题。

“解决方案是违反直觉的 - 要有效地使用AI，您首先需要手动做得更好，”他说。

“我从AI开始时就有了这种确切的经历。我取得了平庸的结果，直到我意识到我需要先绘制出我首先认识的流程。一旦开始，我可以逐步解释（例如竞争性内容分析），突然间，我得到了出色的结果。”

“从您知道冷的过程开始，绘制每个决策点，并将其用作AI集成的基础。然后将其扩展到MORe复杂的工作流程。”

当我等待悬停板时，我会激起驱动我的营销事业的新想法的兴奋和热情，尤其是AI。

像任何新的营销思想或技术一样，Admitiic AI也遵循相同的模式。工具改善并承诺增长。但是，真正的营销工作保持不变：建立良好的系统，制定强大的策略并为您的客户解决。

AI代理商不再是科幻小说，但我们也不是悬停板。在这个中间的州，Agesic AI可以帮助营销团队，他们变得更加聪明。改变我们工作方式的潜力是真实的。

但是我从研究AI代理商中学到的最大学历的是，营销的未来将不属于追求闪亮新工具的团队。将赢得代理AI获胜的团队将建立准备就绪：ized数据，清晰的过程，映射良好的工作流以及一个包含测试的URED学习。