您应该评估的另一个关键领域是您的员工是否接受了有效实施这些计划的培训和知识。 揭示了培训和时间投资问题影响39％的营销人员，这使这成为克服的重大障碍。

您可能需要投资于当前员工，聘请顾问或创建新职位以推动您的AI计划。认为员工在很大程度上愿意采用AI（51％的人渴望使用AI工具），但有17％的人表示犹豫或抵抗。

一种战略性的变革管理方法涉及将AI定位为您的团队的机会，使您可以重新塑造和成为更好的营销人员，并提供专门的学习资源（56％的营销人员通过教育视频学习，通过公司提供的培训48％，创造了可以提倡AI采用AI的内部拥护者，并提倡AI领养，并在工作安全方面和解决工作安全问题，并积极地解决工作安全问题。

进行培训和开发，考虑37％的公司为AI相关培训提供课程津贴，42％的公司为AI工具或平台提供订阅，39％的公司具有内部AI培训计划，而34％的人为AI实验提供了专用的每周时间。

一旦确定了实施目标和最高领域，就该战略性地构建工具箱了。您当前的工具可能已经提供了AI功能 - 报告增加了使用AI，添加到Microsoft Copilot或Google Docs AI建议等现有工具中。

我们的研究表明，在评估新的AI工具时，营销人员在很大程度上依赖同行评论（48％）和免费试验（47％）。这暗示了一种实用的，测试驱动的方法。

工具选择标准应关注数据隐私和安全标准（由75％的营销人员优先考虑），法律条款和道德政策（由73％的人考虑D分别为67％），与现有系统的集成功能以及具有明显ROI潜力的成本效益。

要考虑的流行工具类别包括通用聊天机器人（88％使用），Google Gemini（52％）和Copilot（44％），内容创建工具，例如图像生成器（40％用法），视频编辑AI（36％）和语音生成器（33％）以及用于电子邮件，社交媒体和Secore Media，Secorial，Secorial和Sancect。

战略考虑因素包括建造与购买决策（66％的公司开发内部AI工具以更好地控制和定制），采用多工具方法（71％的营销人员使用多个聊天机器人而不是依靠一个聊天机器人），在承诺付费计划之前，使用免费试验策略进行测试，并进行付费计划，并进行详尽的供应商评估，包括案例研究，包括Peeer Pepair，建议，直接销售和直接销售。

潜在的陷阱包括工具分裂（34％的工具太多了，但不整合好），在没有适当培训或变更管理的情况下对工具进行过度投资，根据炒作而不是实际业务需求选择工具，以及不足的安全审查，这可能导致数据隐私问题。

首先，确定您是使用开箱即用的AI解决方案还是自定义解决方案。开箱即用的AI解决方案的示例是Jasper，Chatgpt或Google Bard。

您可以使用API​​为开源AI（如Llama 2）创建一种自定义解决方案，这可能是长期成功的有力解决方案。您可以在专有数据上连接和培训AI，也可以按照自己的声音和风格训练GPT。

这种方法需要更多的专业知识，因此您需要与顾问或您的IT部门紧密合作。

终于是时候系统地测试水域了。以实施的前两到三个领域的攻击，并启动受控的试点计划。设置一个时间范围和一些目标kpis观看，以便您可以com根据您的基线测量结果。

您的测试框架应从低风险，高影响力的用例开始，进行平行测试，比较AI生成的与人类生成的内容，文档流程，挑战和结果，并确定特定的超时时间（例如30-90天的飞行员）与明确的成功标准。

关键指标包括生产力提高（赛道提高生产率），节省时间（55％的衡量团队节省的时间），质量指标，例如准确性，品牌一致性和客户参与度，以及ROI指标，诸如成本节省，广告系列绩效和潜在客户生成。

进行迭代和扩展，请使用试点计划的学习来完善您的方法，扩展成功案例，同时停止无效的用例，不断监视我们的研究中确定的挑战（偏见，准确性，相关性），并与内部团队和客户建立反馈循环。

风险缓解策略应该包括维持所有AI生成内容的人类监督（只有7％的未经编辑发布），实施事实检查过程以解决准确的问题（43％的人认为这是一个挑战），监控偏见和品牌统一问题，并为实施不成功的实施计划。

例如，如果您想测试AI编写和AI-Place社交媒体广告，请进行一个月的试用期。整个月监视和编辑内容并记录过程。

完成后，将AI生成，人类生成和AI辅助内容的性能进行比较，以查看其做法并创建一个计划。

如前所述，让您的团队加入任何新技术的关键，但是建立持久的AI创新需要持续的承诺和战略思维。

URE开发策略包括向您的团队提供定期反馈并将其带来在此过程中，向他们保证AI旨在使他们变得更好，不要取代他们，庆祝胜利并公开从失败中学习，并围绕AI用例创建实践社区。​​p>

izational支持结构应考虑该计划在2025年增加AI支出，显示长期承诺。您还可以考虑营销团队中专门的AI角色或责任，在初步培训之外提供持续的学习机会，为道德AI的使用建立治理框架，并计划对AI治理和数据隐私的监管变更。

长期战略考虑因素包括与AI开发和新用例保持最新，建立内部专业知识，而不是仅依靠外部供应商，制定AI特定的政策和准则，并计划随着技术成熟而增加AI集成。

应对正在进行的挑战涉及通过专注于清晰的价值交付来打击AI疲劳，管理多种AI工具和集成的复杂性，平衡自动化与维持人类的创造力和判断力，并为AI治理和数据隐私的监管变化做准备。

请记住，建立支持AI的营销iZation是一场马拉松，而不是冲刺。 75％的公司报告了AI投资的正投资回报率的公司通过仔细的计划，战略实施和持续的优化到达那里，而不是一夜之间转型。

营销团队可以通过AI扩展他们的运营，而不必破坏银行。 表明，有67％的公司计划在2025年增加其AI投资，其中75％的公司已经报告了其AI和自动化工具的正投资。

但是，要牢记AI的局限性，即使技术在不断变化的营销格局中继续改善，这一点很重要。营销人员面临的主要挑战 - 准确的问题，偏见问题和相关性问题 - 提醒我们人类的监督仍然是必不可少的。

虽然您可以使用它来帮助多个营销活动（并且应该），但AI可以作为智能助手而不是替代品来工作。最成功的营销人员利用AI来提高其创造力，生产力和战略思维，同时保持人性化的触觉，这使得出色的营销真正引起了客户的共鸣。

营销的未来并不在于在人类创造力和人工智能之间进行选择，而是在经过深思熟虑的结合以创造更有效，高效和引人入胜的营销经验。

编辑注：本文最初发表于2024年3月，此后已更新以进行全面性。