人工智能的早期用例主要集中在

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流程自动化、效率、内容生成和改善客户体验。这些用例都是为了改善和增强当前的运营。

实施新的 AI 应用和解决方案时，实验是关键。初始实验可能会失败，但这是一个反复的过程，以确保系统得到适当的训练并产生正确的结果。

Mary K. Pratt写道：
“请考虑研究公司 IDC 发布的 2024 年报告《负责任地扩展 AI WhatsApp 过滤器 计划》中的一些数据。报告发现，拥有成熟 AI 实践的组织（被称为 AI 大师）平均失败率仍为 13%。那些被视为 AI 新兴企业的失败率甚至更高，达到 20%。根据该报告和众多高管顾问的说法，这些失败率有多种原因。原因包括数据质量差和文化厌恶使用 AI。”

深入挖掘：人工智能准备清单：成功整合的 7 个关键步骤


人工智能在行动：Revmatics 案例研究

在不久的将来，我们将在熟悉的类别中看到 AI 驱动的产品通过先进的算法和数据处理提供更好的性能。例如，我与Revmatics 的创始人Ricky Ray Butler进行了交谈，Revmatics 是一个用于优化 B2C 转化的 AI 驱动的 ABM 平台。鉴于 Butler 在媒体和 AI 方面的丰富经验，他创建这款产品的决定引起了我的兴趣。