ジョイス・ゴードン、アンペリティ社ジェネレーティブAI責任者
私たちは、Gen AI 環境の急速な進化を経験しています。企業は現在、実験の段階から一歩進んで、AI が真に変革をもたらすことができる領域を特定し、戦略的な道筋を切り開いています。
Amperity のジェネレーティブ AI 責任者である Joyce Gordon 氏は最近、業界リーダーである Slalom のマネージング ディレクターである Rio Longacre 氏と AWS のエージェンシー ビジネス開発のグローバル責任者である Jon Williams 氏と協力しました。彼らは、収益を増やし、コスト効率を高め、ブランドの成功を達成するための効果的な AI 戦略を構築するための重要なヒントについて話し合いました。
「ChatGPT がリリースされると、すぐに、私たちが一緒に仕事をしたすべてのクライアントが、突然、多大なリソースを割くようになりました。彼らは Gen AI のデモを構築し、調査していました。人々は私たちに Gen AI 戦略の作成を手伝ってほしいと頼んできました。そして、多くの実験が行われました。多くの無駄な努力もありました。まるで Gen AI マニアのようでした。誰もが全力で取り組みました」と Longacre 氏は言います。
「ここ数か月で大きな変化がありました。それは非常に前向きなことです。『とにかくいろいろ試してみよう』ではなく、『Gen AI 戦略を立てよう』という考え方です。彼らは、Generative AI が大きな違いを生み、変化をもたらす可能性のある分野を特定しようとしています。e コマース、運用、クリエイティブなど、そうした分野に投資し、機能する可能性のあるアイデアを考案してテストしたいと考えています。うまくいけば素晴らしいことです。彼らはそれを商業化しようとします。うまくいかなくても、それでも構いません。方向転換して別のことに挑戦すればいいのです。」
セグメント化された戦略を採用しても、ブランドはリソースの課題に直面することがよくあります。クリエイティブ ブリーフ、クリエイティブな画像、製品の説明の作成を加速することで、オンサイト エクスペリエンスをより迅速にカスタマイズできます。パーソナライゼーションへのこの進歩は、Gen AI が実際にショーを運営する「ハンズオフ」モードに移行することを要求しません。代わりに、それはまさに本物の 1 対 1 のチャットボット インタラクションまたは会話型 AI のようなものです。
経営幹部が AI 戦略を組織に統合することを検討する際、ウィリアムズ氏は、多面的なアプローチが必要であると指摘しています。具体的には、人材、プロセス、ポリシーを網羅する包括的な変更プロセスが必要です。クラウド センター オブ エクセレンスを確立することも重要です。
「価値主導の結果に焦点を当て、責任ある AI プログラムを導入し、偏見を軽減する必要があります」とウィリアムズ氏は言います。「プロセスに組み込んでいる人間の洞察は何ですか、定期的にテストしているユースケースは何ですか?」
「予測への依存にも注意してください」とウィリアムズは警告します。「データに耳を傾け、新しい方法を検討してください。データを環境に取り込む際には、タスク用のさまざまな LLM にアクセスし、使用している LLM 間で特定のユースケースでの有効性を確認してください。次に、追跡する KPI を特定します。」
これらは実装の出発点ですが、ウィリアムズ氏は適切なチームを配置することが最も重要であると付け加えています。「組織は、AI と ML の取り組みを展開する際に、熟練した多様性のあるチームを必要とします。」
ロングエーカー氏はその後、AI は素晴らしいイノベーションではあるものの、あくまでもツールに過ぎないことを改めて認識させながら、実用的なアドバイスをしています。「Gen AI は問題ではなく、解決策でもありません。さまざまな問題を解決できるツールです。『万能の解決策』ではありません」と同氏は言います。
「また、それは学際的でなければなりません。私のアドバイスとしては、ジェネレーティブ AI の専門家を大勢集めて、彼らがすべてを解決してくれると考えるのはやめてください。彼らは、プロンプト エンジニアリングの方法を知っている人、またはマーケティング、パーソナライゼーション、コンテンツなど、ジェネレーティブ AI を改善または適用したい分野におけるドメイン レベルの専門知識を持つ人とペアにする必要があります。」
AI を展開するブランドや組織への私のアドバイスは、小規模から始めることです。測定が容易で、大きな変更を必要としない小規模なユースケースから始めることをお勧めします。私たちが取り組んでいるクライアントが大きな成功を収めているのは、件名の最適化、またはメールや有料メディア広告の本文の最適化だけです。ここでは人間を関与させることができるため、さまざまなセグメンテーション戦略やさまざまなメッセージの作成を実験する絶好の機会となります。また、これらのアプローチが機能しているかどうかを測定して判断することも非常に簡単です。
Amperity では最近、既存の AI を活用した機能である Stitch と Predict に加わり、AmpAi と呼ばれる包括的なスイートを作成するために、Explore と Assist という 2 つの新しい生成 AI 機能を発表しました。当社は、多くのブランドが従来の CDP で直面しているデータ品質とアクセスの課題を解決することに注力しています。AmpAI を使用すると、ブランドは信頼できるデータ基盤に基づいて意思決定を行い、顧客と関わり、下流の AI テクノロジーを強化するための最適な方法を決定できることに自信を持つことができます。
クッキーが崩れ、マーケティング環境が変化し続ける中、当社は技術ユーザーとビジネス ユーザーが顧客データを隅々まで活用し、より多くの価値を引き出し、素晴らしいユーザー エクスペリエンスを生み出せるようにしたいと考えています。これは大きな前進ですが、まだ始まりに過ぎません。
アリス・バスヴァイン 2024年2月15日
テックラウンドチーム 2024年4月30日
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元記事: https://techround.co.uk/artificial-intelligence/experts-reveal-rollout-ai-strategy/