แนวโน้มการใช้ AI เพื่อการตลาด: พ.ศ. 2566-2567

เครื่องมือที่ใช้ AI และเทคนิคการตลาดดิจิทัลใดที่ธุรกิจตั้งแต่ขนาดเล็กไปจนถึงขนาดใหญ่ควรพิจารณา?

ฉันโชคดีที่ได้มีส่วนร่วมในการตลาดดิจิทัลมานานกว่า 25 ปีแล้ว โอกาสที่นำเสนอโดย AI เมื่อเร็ว ๆ นี้ถือเป็นการพัฒนาที่น่าตื่นเต้นที่สุดที่ฉันเคยเห็นในเวลานี้ นับตั้งแต่วันแรก ๆ ที่ทุกอย่างตั้งแต่การค้นหาทั่วไป เว็บไซต์ และการตลาดผ่านอีเมลดูเหมือนเป็นโอกาสที่ยิ่งใหญ่ในทำนองเดียวกัน

การคาดการณ์ความก้าวหน้าด้าน AI ที่นำเสนอในงาน Technology for Marketing by Implement AI เน้นย้ำว่าเรายังอยู่ในช่วงเริ่มต้นของการนำ AI มาใช้ โดยมีความก้าวหน้าที่ยิ่งใหญ่ที่สุดที่กำลังจะเกิดขึ้นดังที่ได้รับการบอกเป็นนัยจากการนำ ChatGPT มาใช้อย่างรวดเร็วเมื่อเร็ว ๆ นี้

ในโพสต์นี้ ผมจะสรุปแนวโน้มในการใช้งาน AI และเครื่องมือในโลกแห่งความเป็นจริงเพื่อพิจารณาว่าเปิดกว้างสำหรับธุรกิจทุกประเภทตั้งแต่ขนาดเล็กไปจนถึงขนาดใหญ่ แอปพลิเคชันทางการตลาดและแนวโน้มด้าน AI ที่ร้อนแรงที่สุดบางส่วนที่เราจะกล่าวถึงอยู่ในห้าประเภทนี้

1. AI กำเนิด
2. AI อัตโนมัติ
3. AI เชิงสาเหตุ
4. การสนทนา
5. การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์

สำหรับแต่ละเทคโนโลยี เราจะดูว่าสามารถนำมาใช้ทางการตลาดได้อย่างไร และแนะนำเครื่องมือฟรีและจ่ายเงินที่ดีที่สุดบางส่วนที่ควรพิจารณา นอกเหนือจากเทคนิคและเครื่องมือแล้ว ในส่วนสุดท้าย ฉันจะทบทวนประเด็นเรื่องการกำกับดูแลและการจัดการด้วย - ธุรกิจควรดำเนินการอย่างไรเพื่อปรับปรุงการใช้ AI

ปัจจุบัน Generative AI อยู่ในจุดสูงสุดของความสนใจ ตามรายงานล่าสุดของ Gartner Hype Cycle เกี่ยวกับเทคโนโลยี AI ที่เกิดขึ้นใหม่ ซึ่งหมายความว่าตามทฤษฎีแล้ว ในไม่ช้ามันจะเข้าสู่ 'ความท้อแท้' และหลักฐานของสิ่งนี้คือความคิดเห็นใน subreddits เช่น r/ChatGPT ที่ผู้ใช้ระดับสูงบ่นถึงข้อจำกัดใหม่ที่เกิดจากข้อกังวลทางกฎหมายและจริยธรรม นอกจากนี้ยังมีคำแนะนำสำหรับคู่แข่ง 'AI ส่วนบุคคล' อื่นๆ ซึ่งฉันจะกล่าวถึงด้านล่าง เนื่องจากความนิยมที่เพิ่มขึ้นของโซลูชันการตลาดแบบชำระเงินเหล่านี้และเฉพาะเจาะจง เช่น Jasper และ Writesonic แนะนำให้ฉันทราบว่าหมวดหมู่นี้ยังคง 'อยู่ในระดับสูง'

แน่นอนว่าการประยุกต์ใช้ AI ในด้านการตลาดไม่ใช่เรื่องใหม่ ในปี 2017 เราได้แชร์กรณีการใช้งานปัญญาประดิษฐ์ (AI) เหล่านี้ในด้านการตลาด

ภาพของเราแสดงให้เห็นแอปพลิเคชันที่หลากหลายสำหรับ Machine Learning และ AI สำหรับการตลาด ซึ่งทั้งหมดนี้สามารถนำมาใช้ได้ในปัจจุบัน

ไม่มีเทคโนโลยีใดที่เป็นการเก็งกำไรหรืออยู่ในขอบเขต แต่เป็นเทคนิคการตลาดในปัจจุบันที่บริษัทที่ประสบความสำเร็จหลายแห่งใช้อยู่แล้ว) ตลอดวงจรชีวิตของลูกค้าของเรา

จุดเริ่มต้นที่ดีในการตรวจสอบแนวโน้มล่าสุดใน AI คือ Gartner Hype Cycles ล่าสุดนับตั้งแต่หมวดหมู่ 'กำลังมาแรง'

1. AI เจนเนอเรชั่น

การพัฒนาใน Generative AI ซึ่งสร้างเนื้อหาข้อความ ภาพ และวิดีโอจากการแจ้งเตือน ได้เห็นฟีเจอร์ใหม่ๆ มากมายที่เปิดตัวใน ChatGPT ในปีนี้ และในสัปดาห์นี้ก็มีการประกาศแล้วว่า ChatGPT จะสามารถฟังและตอบสนองต่อเสียงแจ้ง อ่านภาพ และด้วย DALL- E บูรณาการสร้างภาพ การย้ายจากข้อความไปสู่เนื้อหาที่สมบูรณ์ยิ่งขึ้นเป็นส่วนหนึ่งของเทรนด์ในหมวดหมู่นี้ โดยสามารถผลิตวิดีโอที่ส่งโดยอวตารที่เหมือนมนุษย์ผ่านเครื่องมืออย่าง Synthesia ได้ด้วย

ปีนี้มีการลงทุนมหาศาลใน Generative AI โดยการลงทุนและความร่วมมือกับ OpenAI ของ Microsoft เป็นตัวอย่างที่ชัดเจน เมื่อเร็วๆ นี้ Amazon เดิมพัน 4 พันล้านดอลลาร์ใน Anthropic ซึ่งเป็นผู้พัฒนา Claude เราสามารถคาดหวังได้ว่า Claude เวอร์ชันรีแบรนด์ของ Amazon จะทำได้ดีในปีต่อๆ ไป

เทรนด์อีกประการหนึ่งใน Gen AI คือเราสามารถคาดหวังการอัปเดตอย่างสม่ำเสมอมากขึ้นสำหรับโมเดลภาษาขนาดใหญ่ ซึ่งช่วยให้เราสามารถทำงานกับข้อมูลเฉพาะประเด็นได้มากกว่าที่ OpenAI นำเสนอในปี 2021 ในปัจจุบัน แม้ว่า OpenAI ดูเหมือนจะยังไม่สามารถแก้ไขปัญหานี้ได้ แต่ดูเหมือนว่า Google จะแก้ไขปัญหานี้ได้ คุณสามารถขอให้ Bard สรุปการพัฒนาหลักๆ ในด้านการตลาดดิจิทัลในปี 2023 ได้ ซึ่งวิธีนี้ใช้ได้ดี เหมาะสำหรับการดูว่าคุณอาจพลาดอะไรไป คุณยังสามารถถามเกี่ยวกับแนวโน้มของ AI ในด้านการตลาดในปี 2024 ได้ แต่ผลลัพธ์ที่ได้นั้นค่อนข้างกว้างเมื่อเทียบกับบทความนี้ เนื่องจากไม่สามารถคาดเดาได้เช่นเดียวกับมนุษย์

นอกจากนี้เรายังคาดหวังได้ว่าการเปิดตัว Search Generated Experience (SGE) ใหม่ของ Google จะเพิ่มการใช้งาน Generative AI อย่างมากเมื่อมีการเผยแพร่ ซึ่งคาดว่าจะเกิดขึ้นในปี 2024 สิ่งนี้จะทำให้ผู้ใช้ Google ได้รับการตอบสนองการสนทนาด้วย AI เช่น Bing AI ขณะนี้กำลังได้รับการทดสอบในสหรัฐอเมริกา อินเดีย และญี่ปุ่น และแม้ว่า Google กำลังทดสอบการเปลี่ยนแปลงหลายอย่างเพื่อสร้างสมดุลระหว่างการใช้งานและการสร้างรายได้ผ่านโฆษณา แต่ดูเหมือนว่าจะเปิดตัวในปี 2024 SEO บางส่วน เช่น Eli Schwartz คาดการณ์ว่าการเปิดเผยของ SEO คือการคลิกผ่านไปยังไซต์ต่างๆ ลดลงเนื่องจาก AI ใน SERP ตอบคำถามของผู้ใช้

สุดท้ายนี้ อีกหนึ่งเทรนด์ภายใน Generative AI แสดงให้เห็นโดย Pi จาก Inflection (ก่อตั้งโดยอดีตนักพัฒนา Deepmind ของ Google Mustafa Suleyman (CEO)) ในปี 2023 Inflection AI ได้ประกาศการระดมทุน 1.3 พันล้านดอลลาร์ซึ่งนำโดยนักลงทุนปัจจุบัน, Microsoft และ NVIDIA

เรียกว่าเป็น AI ส่วนบุคคล ปัจจุบันมีสไตล์การสนทนาที่ใช้งานง่ายมากกว่า ChatGPT ซึ่งสามารถเปิดใช้งานด้วยเสียงได้ และบางส่วนก็เปรียบเทียบกับ AI ในภาพยนตร์เรื่อง 'She' สำหรับฉัน มันน่าประทับใจเพราะมันเป็นบทสนทนาที่จริงใจโดยที่ AI ช่วยให้คุณก้าวผ่านปัญหาไปสู่แนวทางแก้ไข เปรียบเทียบสิ่งนี้กับ ChatGPT ที่คุณต้องเป็นผู้นำด้วยการแจ้งเตือนอัจฉริยะเพื่อให้ได้ประโยชน์สูงสุดจากมัน...

2. ตัวแทน AI อัตโนมัติ

อนาคตของตัวแทน AI อัตโนมัติได้รับการเน้นย้ำในปี 2023 เมื่อ AutoGPT เปิดตัว โปรดทราบว่านี่ไม่ใช่การเปิดตัว OpenAI อย่างเป็นทางการ แม้ว่าจะมีความเห็นผิวเผินส่วนใหญ่ที่แนะนำว่าเป็นเช่นนั้นก็ตาม แต่มันเกี่ยวข้องกับนวัตกรรมอันชาญฉลาดจากนักพัฒนารายหนึ่งเพื่อเพิ่ม 'wrapper' การเข้ารหัสรอบ ChatGPT ผ่านทาง API ดังนั้นจึงมีให้เฉพาะนักพัฒนาที่ติดตั้งด้วยตนเองจากที่เก็บโค้ด GitHub อย่างไรก็ตาม ได้มีส่วนร่วมกับนักพัฒนาจำนวนมากที่มีศักยภาพ และกลายเป็นการดาวน์โหลดที่ได้รับความนิยมสูงสุดบน Github

Microsoft Jarvis เป็นอีกตัวอย่างหนึ่งที่แสดงให้เห็นถึงศักยภาพของตัวแทนอัตโนมัติ เช่นเดียวกับ AutoGPT นักพัฒนาเท่านั้นที่สามารถตั้งค่าได้โดยดาวน์โหลดโค้ดเท่านั้น แต่ยังไม่ใช่บริการ บทความเกี่ยวกับวิธีตั้งค่าและลองใช้ Microsoft Jarvis / HuggingGPT นี้แสดงแนวทางผ่านภาพนี้

ดังนั้น AutoGPT และ Jarvis สามารถเชื่อมต่อและควบคุมบริการเว็บอื่นๆ โดยใช้ API และดำเนินการต่างๆ เช่น การค้นหาเว็บ แบบฟอร์มบนเว็บ และการโต้ตอบกับ API AutoGPT ทำงานโดยสร้างข้อความแจ้งที่จำเป็นด้วยตนเองเพื่อให้บรรลุเป้าหมายที่ต้องการ โดยแบ่งเป้าหมายออกเป็นงานย่อยเพื่อสร้างพร้อมท์สำหรับแต่ละงานย่อย จากนั้นจะดำเนินการพร้อมท์และรวบรวมข้อมูลเพื่อปรับปรุงหรือตรวจสอบความถูกต้องของพร้อมท์และผลลัพธ์ แอปพลิเคชันจะวนซ้ำจนกว่าจะเสร็จสิ้นงานและเป้าหมายระดับบนสุด

สำหรับนักการตลาด ผลกระทบของ AutoGPT คือการแสดงให้เห็นว่า AI ในอนาคตจะนำเสนออะไรบ้างในอนาคต เช่น บอทอัตโนมัติที่สามารถกำหนดงานในการค้นคว้าหัวข้อและเลือกและซื้อผลิตภัณฑ์ เช่น เที่ยวบินที่ถูกที่สุดจาก X ถึง Y อันที่จริง Paul Smith และฉันเขียนเกี่ยวกับเรื่องนี้ใน Digital Marketing Excellence ฉบับพิมพ์ครั้งแรกเมื่อปี 2001 เพื่อเป็นตัวเลือกในอนาคต สำหรับฉัน มันยังอีกหลายปีข้างหน้าสำหรับการนำไปใช้อย่างแพร่หลาย

AutoGPT และ Microsoft Jarvis เน้นย้ำถึงคุณสมบัติเหล่านี้ของตัวแทน AI อัตโนมัติ มันสามารถ:

• ทำงานตามขั้นตอนต่างๆ เพื่อบรรลุเป้าหมาย
• เชื่อมโยงชุดของการดำเนินการตามคำแนะนำ
• ตัดสินใจตามผลลัพธ์ของการแจ้งเตือนครั้งก่อน

การใช้งานทั่วไปของ AI อัตโนมัติคือรถยนต์ที่ขับเคลื่อนด้วยตนเองและระบบอัตโนมัติของหุ่นยนต์

3. AI เชิงสาเหตุ

Causal AI เป็นอีกหมวดหมู่หนึ่งของ AI ที่ระบุโดย Gartner – ดูมีอะไรใหม่ในปัญญาประดิษฐ์จาก Gartner Hype Cycle ปี 2023

Causal AI จะมีสติปัญญาเหมือนมนุษย์มากกว่า และจะสามารถช่วยในการวิเคราะห์และการตัดสินใจได้ จุดมุ่งหมายคือการเปิดเผยความสัมพันธ์ระหว่างเหตุและผลระหว่างความพยายามทางการตลาดและผลลัพธ์ บทความข้างต้นให้ตัวอย่างประเภทของคำถามที่สามารถตอบได้: จะเกิดอะไรขึ้นถ้าเรากำหนดเป้าหมายเฉพาะกลุ่ม A แทนที่จะเป็นกลุ่ม B ทั้งหมด จะเกิดอะไรขึ้นถ้าเราใช้จ่ายเพิ่ม 20,000 ดอลลาร์ใน TikTok แทนที่จะเป็น Instagram? จะทำให้เกิด Conversion เพิ่มเติมจำนวนเท่าใด กล่าวอีกนัยหนึ่ง มันช่วยให้เราก้าวไปไกลกว่าความแม่นยำในการคาดการณ์ และรับข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับการเพิ่มขึ้นของเงินทางการตลาดของเรา

เนื่องจากเป็นเทคโนโลยีที่เป็นนวัตกรรม มีคู่แข่งเพียงไม่กี่รายในพื้นที่นี้ ประการหนึ่งคือ Causal Lens ซึ่งเสนอเพื่อสนับสนุนการตัดสินใจโดยการทำความเข้าใจปัจจัยขับเคลื่อนของพฤติกรรม ดังกรณีศึกษาเกี่ยวกับปัจจัยขับเคลื่อนการรักษาพนักงานของบริษัทประกันภัยแสดงให้เห็น

4. AI การสนทนา

สำหรับ AI สองหมวดหมู่หลักสุดท้าย เราจะกลับไปสู่ความสามารถทางการตลาดของ AI ที่ได้รับการยอมรับมากขึ้น ซึ่งไม่ได้มีลักษณะเป็น AI ที่เกิดขึ้นใหม่ ตามข้อมูลของ Gartner

AI การสนทนาคือจุดที่ AI รองรับการโต้ตอบกับลูกค้าโดยตรง ซึ่งมีสองประเภท:

• การสอบถามลูกค้าขาเข้าที่ขับเคลื่อนโดยลูกค้าซึ่งส่งผ่านแบบฟอร์มการติดต่อทางเว็บ
• การสื่อสารขาออกที่ขับเคลื่อนโดยบริษัท เช่น การต้อนรับทางอีเมลและลำดับการดูแลซึ่งมีไว้เพื่อการส่งเสริมการขายและการมีส่วนร่วม

การพัฒนาหลักระหว่างผู้จำหน่ายในภาคส่วนนี้เกี่ยวข้องกับ Generative AI ซึ่งปัจจุบันโซลูชันใช้เทมเพลตที่เข้มงวดน้อยลง แต่การตอบสนองมีความเกี่ยวข้องมากขึ้นโดยอิงตามการแจ้งข้อซักถามของลูกค้าและปรับให้เข้ากับคำถามทางธุรกิจที่เกี่ยวข้อง ตัวแทนอัตโนมัติจะเข้ามาแทนที่คำถามง่ายๆ มากขึ้นเรื่อยๆ แต่ส่วนใหญ่ยังจำเป็นต้องมีการควบคุมดูแลโดยมนุษย์

ผู้จำหน่ายในภาคนี้ประกอบด้วยบริการต่างๆ เช่น อินเตอร์คอมที่เราใช้ และ Drift ซึ่งนำเสนอความสามารถทั้งขาเข้าและขาออก และอื่นๆ เช่น Genesys และ Zendesk ซึ่งมุ่งเน้นที่การสื่อสารขาเข้ามากขึ้น

5. การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์

ผมจะกล่าวถึงการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์เป็นลำดับสุดท้าย เนื่องจากในธุรกิจขนาดใหญ่ที่มีทีมข่าวกรองธุรกิจ นี่เป็นหนึ่งในเทคโนโลยีที่มีมายาวนานที่สุดซึ่งมีแอปพลิเคชันมากมายในด้านการตลาด รวมถึง

1. การแบ่งส่วนลูกค้า: การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ใช้เพื่อแบ่งกลุ่มลูกค้าตามคุณลักษณะต่างๆ เช่น ข้อมูลประชากร พฤติกรรม มูลค่าตลอดอายุการใช้งาน และประวัติการซื้อ
2. การให้คะแนนลูกค้าเป้าหมาย: ด้วยการวิเคราะห์ข้อมูลในอดีตและการระบุรูปแบบ การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์สามารถกำหนดคะแนนให้กับลูกค้าเป้าหมาย โดยระบุถึงแนวโน้มที่จะเปลี่ยนมาเป็นลูกค้า สิ่งนี้ช่วยให้ทีมการตลาดและการขายจัดลำดับความสำคัญความพยายามของตนกับลูกค้าเป้าหมายที่มีศักยภาพสูง ซึ่งนำไปสู่การจัดการลูกค้าเป้าหมายที่มีประสิทธิภาพมากขึ้น
3. การคาดการณ์การเลิกใช้งาน: แบบจำลองการคาดการณ์คาดการณ์ว่าลูกค้ารายใดที่มีความเสี่ยงที่จะเลิกใช้งาน (ออก) ตามพฤติกรรมและการโต้ตอบของพวกเขา นักการตลาดสามารถใช้กลยุทธ์การรักษาลูกค้าเพื่อลดการเลิกใช้งานของลูกค้า
4. การปรับแต่งส่วนบุคคลและกลไกการแนะนำ: อีคอมเมิร์ซและแพลตฟอร์มเนื้อหาใช้อัลกอริธึมการคาดการณ์เพื่อแนะนำผลิตภัณฑ์ บริการ หรือเนื้อหาแก่ผู้ใช้ตามพฤติกรรมและความชอบในอดีต สิ่งนี้จะปรับปรุงประสบการณ์ผู้ใช้และกระตุ้นยอดขายหรือการมีส่วนร่วม
5. การเพิ่มประสิทธิภาพแคมเปญการตลาด: การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์สามารถช่วยเพิ่มประสิทธิภาพแคมเปญการตลาดได้โดยคาดการณ์ว่าช่องทาง ข้อความ และช่วงเวลาใดมีแนวโน้มที่จะให้อัตราการแปลงสูงสุด สิ่งนี้จะเพิ่มผลตอบแทนจากการลงทุน (ROI) ของการทำการตลาดให้สูงสุด

แอปพลิเคชันทั้งหมดเหล่านี้จะดำเนินต่อไป แต่ได้รับการสนับสนุนจากนวัตกรรม AI ประเภทอื่นๆ ที่เราตรวจสอบ เช่น Causal และ Generative AI

แนวโน้มการจัดการ AI และการกำกับดูแล

ธุรกิจต่างๆ กำลังทบทวนโอกาสของ AI แต่ก็จำเป็นต้องจัดการข้อเสียด้วย การใช้งาน AI จะระบุปัจจัยเชิงลบของ AI ที่ต้องได้รับการจัดการในบทความเกี่ยวกับองค์กรที่ได้รับความช่วยเหลือจาก AI - พิมพ์เขียวสำหรับธุรกิจขนาดเล็กและขนาดกลาง

• การโยกย้ายงาน . ผู้ปฏิบัติงานที่ปฏิบัติงานด้านการวิเคราะห์และกลไกซ้ำๆ ต้องเผชิญกับการถูกแทนที่ผ่านระบบอัตโนมัติ
• ความเป็นส่วนตัวของข้อมูล ความกังวลเกี่ยวกับการรวบรวม การประมวลผล และการรักษาความปลอดภัยชุดข้อมูลที่เพิ่มมากขึ้นทำให้เกิดความกังวลเกี่ยวกับการยินยอม ความโปร่งใส และการใช้งานในทางที่ผิด ซึ่งอาจทำลายความไว้วางใจของลูกค้าได้หากไม่ได้รับการจัดการอย่างชาญฉลาด
• จริยธรรมดิจิทัล . เนื่องจากระบบอัตโนมัติส่งผลกระทบต่อชีวิตของผู้คน การพัฒนากรอบจริยธรรมในเชิงรุกจึงจำเป็นต้องได้รับคำแนะนำจากหลักการของความโปร่งใสและความรับผิดชอบ
• ความเสี่ยงด้านความปลอดภัย การเพิ่มการพึ่งพา AI และระบบที่เชื่อมต่อถึงกันหมายถึงระบบ
  ต้องคำนึงถึงความปลอดภัยด้วย

นโยบาย AI สำหรับการสื่อสารการตลาด

เราเชื่อว่าการพัฒนาองค์กรจำนวนมากขึ้นเป็นแนวโน้มสำคัญเมื่อพิจารณาถึงผลกระทบที่ Generative AI โดยเฉพาะมี ดังนั้นเราจึงมีส่วนที่แยกต่างหากเกี่ยวกับเรื่องนี้

ในพอดแคสต์นี้ Implement AI จะทบทวนคำแนะนำเพิ่มเติมเกี่ยวกับนโยบาย AI โดยสรุปวิธีจัดการความท้าทายเหล่านี้สำหรับธุรกิจประเภทเหล่านี้:

สำหรับธุรกิจองค์กรขนาดใหญ่:

• สร้างกรอบนโยบาย AI เพื่อให้แนวทางด้านจริยธรรม ความเป็นส่วนตัวของข้อมูล ความปลอดภัย และคำอธิบายของระบบ AI ทั่วทั้งองค์กร
• จัดตั้งคณะกรรมการ AI ร่วมกับผู้นำข้ามสายงานเพื่อควบคุมและทบทวนนโยบายและกลยุทธ์ AI อย่างต่อเนื่อง
• ให้การฝึกอบรม AI ที่ครอบคลุมแก่พนักงานเกี่ยวกับการใช้เครื่องมือใหม่อย่างมีความรับผิดชอบและเพิ่มประสิทธิภาพเวิร์กโฟลว์
• แต่งตั้งประธานเจ้าหน้าที่ฝ่าย AI เพื่อเป็นเจ้าของและขับเคลื่อนกลยุทธ์และแผนงาน AI ไปข้างหน้า
• มีส่วนร่วมกับผู้มีส่วนได้ส่วนเสีย เช่น ลูกค้าและพนักงานในแผน AI เพื่อรักษาความไว้วางใจและความสามารถ

สำหรับ SMEs:

• ร่างนโยบาย AI แม้ว่าจะเป็นพื้นฐานเพื่อเริ่มปรับเป้าหมายทางธุรกิจให้สอดคล้องกับการนำ AI มาใช้
• มอบหมายความรับผิดชอบของ AI ให้กับผู้นำระดับสูงแม้ว่าจะเป็นงานพาร์ทไทม์เพื่อขับเคลื่อนกลยุทธ์ก็ตาม
• ประเมินการจัดการข้อมูลลูกค้าและหลักปฏิบัติด้านความปลอดภัยที่จำเป็นสำหรับระบบ AI
• สำรวจโอกาสของ AI เพื่อสร้างความได้เปรียบทางการแข่งขันผ่านการทำงานให้เสร็จเร็วขึ้น
• มีความโปร่งใสเกี่ยวกับแผน AI กับเจ้าหน้าที่เพื่อลดความไม่แน่นอนและปรับวิสัยทัศน์ให้สอดคล้องกับ