自从营销商开始使用AI以来出现了哪些意想不到的重要后果

寻求人工智能以提供最新见解的营销人员并非总是能得到他们想要的。见解并非总是易于分类，更不用说评估和实施了。

结果：可能会吸引人但追求无利可图的模式。模棱两可，灰色区域和信息的快速增长的集合要求进行更深层次的分析。我最近问了AI模式公司Pattern89的创始人兼首席执行官RJ Talyor，他想帮助营销人员预测其广告系列的效果。

保罗·塔尔伯特（Paul Talbot）：自从营销商开始使用AI以来，出现了哪些意想不到的重要后果?

RJ Talyor：营销人员必须做出有关道德的决定。通过基于AI在照片和视频中看到的内容(例如肤色，头发，宗教信仰等)分配标签，AI可以在对人类进行分类中发挥巨大作用，这增加了营销的偏见。

借助人工智能，营销人员不得不在品牌和性能之间做出决定。使用AI时，很多见识都超出了人类创造的品牌准则，角色或做法。现在，营销人员面临着忽略这些AI洞察力或测试数据并使用这些洞察力来获得结果的挑战。

人工智能正迫使营销人员重新定义自己。在每个营销团队中，都有一个数据和分析团队，通常由一小撮分析数字的分析师组成。

营销人员以驱动策略和富有创造力而自豪，分析师用数据来支持这些决策。

但是，人工智能提供了一个从战略到绩效的新抽象层，迫使营销人员重新定义他们与数据的关系。一些营销人员将数据作为基于事实的决策的“事实检查”，包括刷新仪表板并粗略浏览分析以验证其先入之见。

意外的结果是一个恶性循环，促进了更多的恶性循环。取而代之的是，营销人员必须做的不仅仅是对数据进行“检查”，而要自己成为数据专家-挖掘，挑战性假设，询问数据的战略性和创造性决策。

塔尔伯特（Talbot）：我们正处于可以将AI塑造营销策略，而不仅仅是创意或广告系列执行的阶段。应该如何评估和管理这种能力?

Talyor：首先，评估输入。一台机器与其数据一样好。首先评估进入模型的信息。

营销人员应进行数据审核，以确认一致的资产标签，并在开始之前验证语法，有效指标和日期格式。了解数据多久刷新一次，以确保AI在有效的假设和时间范围内工作。

创建AI伦理声明。AI道德规范应该是一条生动活泼的声明，每季度进行一次评估和迭代，因为我们的经验和现实世界的示例塑造了我们对最佳实践的理解。

它应涵盖三个领域：声明的宗旨(评估道德使用的方法)，数据收集方法和数据使用。

Talbot：在营销世界中，人工智能没有做应做的事情?

Talyor：AI不应专注于“什么”，而应专注于“那又是什么?”

市场营销中的许多人工智能专注于深入研究大量数据，发现人眼看不见的独特模式和离群值，然后提供特定的见解。

所以呢?人工智能应该将营销人员带入过去的分析步骤，推荐的选项及其预测结果。

例如，人工智能在海量数据集中发现了一个新的有问题的异常现象-潜在解决方案的三种选择是什么，以及与每种选择相关的计算结果?