AI를 비즈니스에 통합하는 방법 AI와 뇌: 아이디어 구상을 위한 드림팀

사업 구상은 항상 브레인스토밍 세션에 의존해 왔습니다. 우리는 똑똑한 사람들을 방안에 배치하고 무언가가 붙기를 바랍니다. 그러나이 오래된 프로세스는 시간이 많이 걸리고 주관적이며 메모리 용량, 주의 집중 시간 및 방대한 양의 데이터를 분석할 수 있는 능력으로 인해 제한될 수 있습니다. 그리고 아이디어화는 대기업 이니셔티브에 관한 것일 수 있지만 프로세스 합리화, 비용 절감 또는 더 많은 돈 벌기, 개인화 또는 고객 커뮤니케이션 개선과 같이 큰 차이를 만드는 소규모 회사 변화에 관한 것이기도 합니다.

인공 지능(AI) 소개

AI는 방대한 양의 데이터를 분석하는 능력을 통해 아이디어를 생성하는 방식을 혁신할 수 있는 힘을 가지고 있습니다. AI는 인간이 놓친 패턴과 통찰력을 발견할 수 있습니다. 이 기사에서는 AI와 관념화 사이의 파트너십과 AI가 판도를 바꾸는 아이디어와 결과로 이어질 수 있는 방법을 탐구할 것입니다.

AI가 아이디어 프로세스를 향상시키는 방법

AI는 인간의 창의성을 강화함으로써 아이디어 프로세스를 변화시킬 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다. AI는 또한 기계 학습 알고리즘을 사용하여 기존 아이디어의 추세와 패턴을 식별하여 새롭고 혁신적인 개념을 생성함으로써 아이디어 생성 프로세스를 자동화할 수 있습니다.

AI는 이전 아이디어의 성공 메트릭을 분석하고 이를 현재 아이디어와 비교함으로써 성공할 가능성이 가장 높은 아이디어에 대한 통찰력을 제공할 수 있습니다. AI는 성공 가능성이 가장 높은 아이디어에 노력을 집중함으로써 시간과 자원을 절약합니다.

대용량 데이터 분석에서 AI 알고리즘의 역할

AI 알고리즘은 방대한 데이터베이스, 과학 논문, 시장 조사 보고서 및 고객 피드백을 통해 혁신적인 아이디어를 위한 발판 역할을 할 수 있는 트렌드와 기회를 식별합니다. 이 지식은 기업이 시장 동향과 소비자 선호도를 앞서가는 데 도움이 됩니다.

수익 증대에서 AI의 역할을 설명하는 3가지 사례 연구

marketingaiinstitute.com의 이 세 가지 사례 연구는 AI가 커뮤니케이션, 고객 여정을 리엔지니어링하고 판매를 개선하는 데 어떻게 도움이 되었는지를 보여주는 훌륭한 예입니다. AI는 인간의 창의성을 강화하고 비즈니스와 고객에게 실질적인 영향을 미치는 아이디어를 생성합니다.

1.Adobe는 VA(가상 비서)도 있는 마케팅 및 판매 플랫폼인 Drift의 대화형 AI로 전환했습니다.Drift의 챗봇은 구매자 여정에서 사이트 방문자와의 자연어 대화에 AI를 사용합니다. VA는 적절한 때가 되면 그것들을 인간에게 넘깁니다.

그 결과 전환율이 개선되고 Adobe의 추가 매출이 1,080만 달러 증가했습니다.

2. 미국 마케팅 협회. AMA는 회원들에게 가장 관련성이 높은 최신 정보를 제공하기 위해 rasa.io를 도입했습니다. 뉴스레터를 자동으로 작성하고 개인화합니다. Rasa.io는 자연어 처리 및 기계 학습을 사용하여 개인화된 스마트 뉴스레터 및 뉴스레터 자동화를 생성합니다.

결과: 독자 참여가 극적으로 증가하고 AMA 직원의 시간이 크게 절약되었습니다.

3. 내일 잠.수면/매트리스 분야에 새로 등장한 이 회사의 웹사이트는 매월 약 4,000명의 신규 방문자를 확보하고 있었습니다. 그들은 MarketMuse의 AI 기반 콘텐츠 인텔리전스 및 전략 플랫폼을 사용했습니다. AI 리서치 애플리케이션은 작성해야 할 주제를 이해하는 데 도움이 되었습니다. 또한 고급 분석 애플리케이션을 사용하여 이러한 각 주제에 대해 경쟁업체의 순위를 파악했습니다. Tomorrow Sleep은 이 학습을 사용하여 더 나은 경쟁을 위해 새로운 주제에 대한 콘텐츠를 개발했습니다.

그 결과 월간 400,000건의 웹사이트 방문(10,000% 증가)이 이루어졌습니다.

아이디어 프로세스에 AI를 통합하기 위한 팁

AI를 아이디어 프로세스에 통합하는 것은 게임 체인저가 될 수 있지만 계획과 실행이 필요합니다.

다음은 시작하는 데 도움이 되는 몇 가지 도움말입니다 .

• 문제 식별: 문제가 어디에 있는지 파악하려면 여전히 해당 방으로 돌아가야 합니다. 때로는 들리는 것처럼 쉽지 않습니다.근본적인 문제, 목표 및 달성하고자 하는 것을 식별하기 위해 레이어를 벗겨내는 데 약간의 노력이 필요합니다. 이를 통해 분석해야 하는 데이터 유형과 사용해야 하는 AI 알고리즘을 결정하는 데 도움이 됩니다.
• 정보 수집 및 분석: 시장 조사 보고서, 고객 피드백 및 내부 데이터베이스와 같은 다양한 리소스에서 관련 정보를 수집합니다.AI 알고리즘을 사용하여 데이터를 분석하고 아이디어 프로세스에 정보를 제공할 수 있는 통찰력을 발견하십시오.
• AI 전문가와 협업: 올바른 알고리즘을 선택하고 모델을 미세 조정하며 결과를 해석하는 데 도움을 줄 수 있는 AI 전문가와 협력하십시오.그들의 전문 지식은 AI를 효과적으로 활용하고 그 잠재력을 극대화하도록 보장할 것입니다.
• 반복 및 개선: 아이디어 프로세스는 반복적이어야 합니다.AI가 생성한 통찰력을 사용하여 아이디어를 구체화하고 새로운 아이디어를 생성하십시오. 피드백과 데이터 기반 인사이트를 기반으로 아이디어를 지속적으로 평가하고 반복합니다.

이러한 팁을 따르면 AI를 콘텐츠 마케팅 아이디어 프로세스에 효과적으로 통합하고 잠재력을 최대한 발휘할 수 있습니다.

AI의 윤리

• AI 알고리즘의 잠재적 편향.AI 알고리즘은 본질적으로 편견을 포함하거나 불평등을 반영할 수 있는 과거 데이터에 대해 교육을 받습니다.
• AI가 인간의 창의성에 미치는 영향.어떤 사람들은 AI 알고리즘에 너무 많이 의존하면 인간의 창의성을 억누르고 아이디어의 다양성을 제한할 수 있다고 주장합니다. 이 시점에서 AI는 도구일 뿐이라는 점을 기억하십시오. 그것은 인간의 일을 증가시킵니다.

아이디어 소프트웨어와 AI의 미래

빠르게 진화하는 AI 산업에서 AI 소프트웨어가 카테고리로 자체 세분화되는 방식이 흥미롭습니다. AI를 콘텐츠 마케팅 비즈니스에 통합하면 AI 알고리즘을 활용하여 데이터를 분석하고 통찰력을 생성하며 아이디어 프로세스를 지원하는 새로운 도구를 활용할 수 있습니다. 다음은 AI 기반 관념화를 위한 AI 예시와 인기 있는 도구 및 소프트웨어입니다.

• 아이디어 관리 플랫폼: 이러한 플랫폼을 통해 팀은 아이디어 생성 및 평가에 대해 협업할 수 있습니다.그들은 아이디어 제출, 투표 및 추적과 같은 기능을 제공하고 종종 AI 알고리즘을 통합하여 사전 정의된 지표를 기반으로 아이디어를 분석하고 순위를 매깁니다.
• 자연어 처리(NLP) 도구: NLP 도구는 AI 알고리즘을 사용하여 인간의 언어를 분석하고 이해합니다.예를 들어 소셜 미디어 게시물 및 고객 피드백과 같은 다양한 비정형 데이터 리소스에서 통찰력을 추출하는 데 사용할 수 있어 아이디어 프로세스에 귀중한 입력을 제공할 수 있습니다.
• 데이터 시각화 도구: 데이터 시각화 도구는 복잡한 데이터를 시각적 형식으로 표시하는 데 도움이 됩니다.패턴과 추세를 더 쉽게 식별할 수 있습니다. 이러한 도구는 AI 알고리즘으로 생성된 데이터를 시각화하고 인사이트를 효과적으로 전달하는 데 사용할 수 있습니다.
• 기계 학습 플랫폼: 기계 학습 플랫폼은 AI 모델을 개발하고 배포하기 위한 프레임워크를 제공합니다.특정 비즈니스 요구 사항 및 데이터 소스에 맞게 조정된 아이디어를 위한 맞춤형 AI 알고리즘을 구축하는 데 사용할 수 있습니다.

AI의 미래: AI와 관념화의 경향과 가능성

콘텐츠 마케팅의 일부인 AI 및 아이디어화의 미래는 빠르게 진화하고 있습니다. 다음은 AI 예시와 주목해야 할 몇 가지 트렌드입니다.

• 제너레이티브 AI: 제너레이티브 AI에는 새로운 아이디어, 디자인 또는 개념을 생성하도록 AI 모델을 가르치는 것이 포함됩니다.이것은 기업에게 엄청난 잠재력을 가지고 있습니다. AI를 비즈니스에 통합하면 인간이 평가하고 다듬을 수 있는 수많은 아이디어를 생성할 수 있습니다.
• Explainable AI: Explainable AI는 의사 결정 및 권장 사항에 대한 설명을 제공할 수 있는 AI 모델 개발에 중점을 둡니다.이것은 인간이 AI가 생성한 아이디어의 추론을 이해하고 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있도록 하므로 아이디어 프로세스에서 매우 중요합니다.
• 협업 AI: 협업 AI는 인간과 AI가 서로의 강점을 활용하여 공생 관계로 협력하는 것을 포함합니다.이것은 인간의 창의성과 AI의 분석 능력을 결합하는 것을 의미합니다.
• 윤리적 AI: 관념화에 AI를 사용하는 윤리적 고려 사항이 더 많은 관심을 받으면서 윤리적 AI 프레임워크 및 지침 개발에 대한 관심이 높아질 것입니다.이를 통해 인간의 가치와 윤리적 기준을 타협하지 않고 AI를 책임감 있게 사용할 수 있습니다.

저는 약 6개월 정도 콘텐츠 마케팅 전략의 일부로 AI 도구를 사용해 왔으며 그 짧은 시간에 AI 도구가 크게 개선되었습니다. 더 빨라지고 더 많은 기능과 더 나은 인터페이스가 제공되고 탐색이 더 쉬워졌습니다. 그들의 급속한 성장으로 저는 AI의 잠재력을 깨닫게 되었습니다. AI를 사용하여 프로세스를 개선할 수 있는 방법은 놀랍습니다. 새로운 기술을 수용함으로써 기업은 AI를 활용하여 아이디어를 내는 방식을 바꿀 수 있습니다. AI의 미래는? 나는 그것이 무제한이라는 것을 알만큼 충분히 배웠습니다.

결론

• AI와 관념화는 판도를 바꾸는 관념화를 위해 잠재적으로 태세를 갖추고 있습니다 .AI 알고리즘을 활용하여 대량의 데이터를 분석하고 숨겨진 패턴을 발견하고 아이디어 프로세스를 알릴 수 있는 귀중한 통찰력을 얻을 수 있습니다.
• AI는 인간의 창의성을 강화 하고 아이디어 생성을 자동화하며 아이디어 평가 및 선택을 지원할 수 있습니다.그러나 아이디어에 AI를 사용하는 것과 관련된 문제와 윤리적 고려 사항을 염두에 두는 것이 중요합니다.
• 이러한 문제를 해결하고 가능성을 수용함으로써 AI를 비즈니스에 통합하고 오늘날의 경쟁적인 비즈니스 환경에서 성공을 이끄는 혁신적인 아이디어를 생성할 수 있습니다.