Vermissen CMOs das KI-Boot?
Sam Altman, CEO von OpenAI, sagte: „Noch vor 10 Jahren war die allgemeine Meinung, dass KI zuerst die körperliche Arbeit, dann die kognitive Arbeit und schließlich die kreative Arbeit beeinflussen würde entwickeln sich in umgekehrter Reihenfolge, sodass ChatGPT populär wird.“
Bisher haben viele Menschen ein gewisses Verständnis für ChatGPT. Dieses von OpenAI entwickelte Tool zur Verarbeitung natürlicher Sprache hat großes Interesse und zunehmende Aufmerksamkeit geweckt. Menschen verwenden dieses kostenlose Tool, um Textzusammenfassungen von YouTube-Videos zu erstellen, Lebensläufe zu schreiben, Code zu generieren und zu verbessern, akademische Aufgaben einzureichen, Branchenberichte zu erstellen, Weihnachtseinkaufslisten zu erstellen und so ziemlich alles zu tun, was man sich vorstellen kann.
Aber überraschenderweise schenken viele CMOs immer noch keine Beachtung. Im Grunde genommen gibt es eine Reihe von Faktoren, die Top-Vermarkter davon abhalten, ChatGPT und andere fortschrittliche KI-Tools zu verwenden, während sie arbeiten, Inhalte kuratieren und Strategien entwickeln.
Umfrage zeigt, dass CMOs großer Technologieunternehmen keine KI-Tools verwenden und CMOs kleiner und mittlerer Unternehmen nicht wissen, wie sie diese Tools optimal nutzen können. Viele CMOs scheinen mit dem Status quo zufrieden zu sein und stellen weiterhin Marketingexperten und Agenturen ein, die Produkte und Dienstleistungen zu höheren Preisen anbieten. Andererseits müssen kleinere, zukunftsorientierte Unternehmen mit begrenzten Budgets und weniger Mitarbeitern KI-Tools einführen. Hier kann ChatGPT das Spiel verändern.
Wenn Leute neugierig sind, was sie mit ChatGPT machen können, können sie es anhand der von ihnen eingegebenen Eingabeaufforderungen herausfinden – CMOs und Vermarkter gelten überhaupt nicht als Tool-Benutzer. Um diese Annahme zu untermauern, fragten Experten bei ChatGPT: „Nutzen CMOs in großen Unternehmen ihre KI-Funktionen, um ihre Arbeit zu rationalisieren und bessere Ergebnisse zu erzielen?“ Die Antwort lautete: „Die meisten CMOs nutzen sie derzeit nicht.“
Die aktuelle Situation ist alarmierend und CMOs sollten nicht warten
CMOs sollten jedes KI-Tool, das sie einsetzen, schnell beherrschen. Intelligente Technologien wie KI können dabei helfen, die Erfahrung und Kreativität des CMO mit datengesteuerten Erkenntnissen und akademischen Ressourcen in Einklang zu bringen. Diese KI-Engines erfassen riesige Datenmengen von überall und helfen Unternehmen, Zeit und Geld zu sparen und Führungskräften dabei zu helfen, mutigere Entscheidungen zu treffen. Wer möchte es nicht selbst erleben?
Viele Menschen sind von dieser Technologie überzeugt. Diese Technologien können verwendet werden, um:
- Marketinginhalte zu verbessern und bessere Beziehungen aufzubauen (26 verschiedene Sprachen).
- Schreiben Sie einen ansprechenden Titel.
- Erstellen Sie ansprechende Social-Media-Beiträge.
- Erstellen Sie Video- und Podcast-Skripte.
- Entwerfen Sie ein kreatives Briefing.
- Werbetexte schreiben.
- Integrieren Sie SEO-Inhalte in Ihre Online-Arbeit.
- Führen Sie erstklassige Marktforschung durch.
- Neue Trends identifizieren.
- Kampagnenwirksamkeit messen.
- Bieten auf den programmatischen Medieneinkauf.
- Identifizieren Sie Botschaften, die bei Ihrer Zielgruppe Anklang finden, um den ROI zu steigern.
Es gibt unzählige Dinge, die Vermarkter mit künstlicher Intelligenz tun können.
Der Branchenexperte sagte, dass er seit Beginn der Nutzung der Technologie der künstlichen Intelligenz viel Hilfe beim Schreiben von Artikeln oder beim Erstellen von Inhalten erhalten habe. Künstliche Intelligenz kann diese Dinge tun, und es macht viel Spaß!
Branchenexperten haben mit Innovationen experimentiert, Kampagnen beschleunigt und durchgeführt, neue Ideen generiert, die Markteinführungszeit verkürzt und auch mehrere neue Wege zur Umsetzung von Marketingstrategien entdeckt. Sie können beispielsweise Star Story Solution oder Rule of One Framework verwenden, um Inhalte zu erstellen, Growth Pyramid Framework oder Growth Hack Canvas Framework, um Wachstumschancen usw. zu priorisieren.
Die Leistungsfähigkeit generativer KI-Tools wie ChatGPT ist enorm. Sie müssen nur wissen, wie man leistungsstarke Eingabeaufforderungen schreibt.
Mit Blick auf die Zukunft müssen CMOs die Arbeitsweise ihrer Marketingteams neu überdenken. Wenn CMOs untergeordnete Aufgaben an die KI delegieren, können sie wertvolle Zeit für Arbeiten aufwenden, die den menschlichen Einfallsreichtum und die Kreativität nutzen. Künstliche Intelligenz wird den Menschen eine Grundlage für die Erstellung von Inhalten und Marketing bieten. Dies wird CMOs dabei helfen, die vorhandenen Fähigkeiten ihrer Teams effektiver zu nutzen und ihnen die Möglichkeit zu geben, neue Fähigkeiten zu erlernen. Investitionen in Menschen, die sich mit der Nutzung von KI auskennen, werden der Schlüssel dazu sein, das Marketing auf die nächste Ebene zu heben, Zugang zu mehr Budget zu erhalten und Kunden glücklich zu machen, indem sie ihnen das gewünschte Produkt oder die gewünschte Dienstleistung anbieten.
Das digitale B2B-Marketing hat sich in den letzten fünf Jahren verändert und alle Marketingkampagnen beinhalten mittlerweile eine erhebliche digitale Komponente. Wo ein Ungleichgewicht zwischen Investitionen und Ergebnissen besteht, kann KI die Lücken schließen, den Weg ebnen und CMOs in die Lage versetzen, ihr Unternehmen voranzutreiben.
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Diese Seite berichtete am 27. Juni, dass Jianying eine von FaceMeng Technology, einer Tochtergesellschaft von ByteDance, entwickelte Videobearbeitungssoftware ist, die auf der Douyin-Plattform basiert und grundsätzlich kurze Videoinhalte für Benutzer der Plattform produziert Windows, MacOS und andere Betriebssysteme. Jianying kündigte offiziell die Aktualisierung seines Mitgliedschaftssystems an und führte ein neues SVIP ein, das eine Vielzahl von KI-Schwarztechnologien umfasst, wie z. B. intelligente Übersetzung, intelligente Hervorhebung, intelligente Verpackung, digitale menschliche Synthese usw. Preislich beträgt die monatliche Gebühr für das Clipping von SVIP 79 Yuan, die Jahresgebühr 599 Yuan (Hinweis auf dieser Website: entspricht 49,9 Yuan pro Monat), das fortlaufende Monatsabonnement beträgt 59 Yuan pro Monat und das fortlaufende Jahresabonnement beträgt 499 Yuan pro Jahr (entspricht 41,6 Yuan pro Monat). Darüber hinaus erklärte der Cut-Beamte auch, dass diejenigen, die den ursprünglichen VIP abonniert haben, das Benutzererlebnis verbessern sollen

Verbessern Sie die Produktivität, Effizienz und Genauigkeit der Entwickler, indem Sie eine abrufgestützte Generierung und ein semantisches Gedächtnis in KI-Codierungsassistenten integrieren. Übersetzt aus EnhancingAICodingAssistantswithContextUsingRAGandSEM-RAG, Autor JanakiramMSV. Obwohl grundlegende KI-Programmierassistenten natürlich hilfreich sind, können sie oft nicht die relevantesten und korrektesten Codevorschläge liefern, da sie auf einem allgemeinen Verständnis der Softwaresprache und den gängigsten Mustern beim Schreiben von Software basieren. Der von diesen Coding-Assistenten generierte Code eignet sich zur Lösung der von ihnen zu lösenden Probleme, entspricht jedoch häufig nicht den Coding-Standards, -Konventionen und -Stilen der einzelnen Teams. Dabei entstehen häufig Vorschläge, die geändert oder verfeinert werden müssen, damit der Code in die Anwendung übernommen wird

Large Language Models (LLMs) werden auf riesigen Textdatenbanken trainiert und erwerben dort große Mengen an realem Wissen. Dieses Wissen wird in ihre Parameter eingebettet und kann dann bei Bedarf genutzt werden. Das Wissen über diese Modelle wird am Ende der Ausbildung „verdinglicht“. Am Ende des Vortrainings hört das Modell tatsächlich auf zu lernen. Richten Sie das Modell aus oder verfeinern Sie es, um zu erfahren, wie Sie dieses Wissen nutzen und natürlicher auf Benutzerfragen reagieren können. Aber manchmal reicht Modellwissen nicht aus, und obwohl das Modell über RAG auf externe Inhalte zugreifen kann, wird es als vorteilhaft angesehen, das Modell durch Feinabstimmung an neue Domänen anzupassen. Diese Feinabstimmung erfolgt mithilfe von Eingaben menschlicher Annotatoren oder anderer LLM-Kreationen, wobei das Modell auf zusätzliches Wissen aus der realen Welt trifft und dieses integriert

Wenn die Antwort des KI-Modells überhaupt unverständlich ist, würden Sie es wagen, sie zu verwenden? Da maschinelle Lernsysteme in immer wichtigeren Bereichen eingesetzt werden, wird es immer wichtiger zu zeigen, warum wir ihren Ergebnissen vertrauen können und wann wir ihnen nicht vertrauen sollten. Eine Möglichkeit, Vertrauen in die Ausgabe eines komplexen Systems zu gewinnen, besteht darin, vom System zu verlangen, dass es eine Interpretation seiner Ausgabe erstellt, die für einen Menschen oder ein anderes vertrauenswürdiges System lesbar ist, d. h. so vollständig verständlich, dass mögliche Fehler erkannt werden können gefunden. Um beispielsweise Vertrauen in das Justizsystem aufzubauen, verlangen wir von den Gerichten, dass sie klare und lesbare schriftliche Stellungnahmen abgeben, die ihre Entscheidungen erläutern und stützen. Für große Sprachmodelle können wir auch einen ähnlichen Ansatz verfolgen. Stellen Sie bei diesem Ansatz jedoch sicher, dass das Sprachmodell generiert wird

Herausgeber | Der Frage-Antwort-Datensatz (QA) von ScienceAI spielt eine entscheidende Rolle bei der Förderung der Forschung zur Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP). Hochwertige QS-Datensätze können nicht nur zur Feinabstimmung von Modellen verwendet werden, sondern auch effektiv die Fähigkeiten großer Sprachmodelle (LLMs) bewerten, insbesondere die Fähigkeit, wissenschaftliche Erkenntnisse zu verstehen und zu begründen. Obwohl es derzeit viele wissenschaftliche QS-Datensätze aus den Bereichen Medizin, Chemie, Biologie und anderen Bereichen gibt, weisen diese Datensätze immer noch einige Mängel auf. Erstens ist das Datenformular relativ einfach, die meisten davon sind Multiple-Choice-Fragen. Sie sind leicht auszuwerten, schränken jedoch den Antwortauswahlbereich des Modells ein und können die Fähigkeit des Modells zur Beantwortung wissenschaftlicher Fragen nicht vollständig testen. Im Gegensatz dazu offene Fragen und Antworten

Herausgeber |. KX Im Bereich der Arzneimittelforschung und -entwicklung ist die genaue und effektive Vorhersage der Bindungsaffinität von Proteinen und Liganden für das Arzneimittelscreening und die Arzneimitteloptimierung von entscheidender Bedeutung. Aktuelle Studien berücksichtigen jedoch nicht die wichtige Rolle molekularer Oberflächeninformationen bei Protein-Ligand-Wechselwirkungen. Auf dieser Grundlage schlugen Forscher der Universität Xiamen ein neuartiges Framework zur multimodalen Merkmalsextraktion (MFE) vor, das erstmals Informationen über Proteinoberfläche, 3D-Struktur und -Sequenz kombiniert und einen Kreuzaufmerksamkeitsmechanismus verwendet, um verschiedene Modalitäten zu vergleichen Ausrichtung. Experimentelle Ergebnisse zeigen, dass diese Methode bei der Vorhersage von Protein-Ligand-Bindungsaffinitäten Spitzenleistungen erbringt. Darüber hinaus belegen Ablationsstudien die Wirksamkeit und Notwendigkeit der Proteinoberflächeninformation und der multimodalen Merkmalsausrichtung innerhalb dieses Rahmens. Verwandte Forschungen beginnen mit „S

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