利用您最大的资产-- 员工--提升品牌人工智能模型
在当今快速发展的数字环境中，整合人工智能（AI）对于保持竞争力至关重要，而在业务中使用人工智能的一种变革性方法就是建立人工智能驱动的品牌模型。这些定制的生成式人工智能模型根据品牌的独特需求量身定制，确保人工智能生成的结果反映品牌的声音和价值。
作为创新、产品和解决方案开发部的执行副总裁，我拥有通过我们的品牌模型实践帮助品牌创新的第一手经验。这项服务通过我们最近与 Adobe 的合作得到了加强，提供了三个关键组成部分：微调模型、人工智能时代的最新品牌提示指南以及启动人工智能应用的提示库。三者相结合，增强了我们帮助品牌营销团队快速规划、创建、管理、激活和衡量品牌内容的能力。
从上述描述中可以想象，建立品牌模型依靠的不仅仅是技术。变革管理和人员因素同样至关重要。考虑到这一点，以下是将数据、人员、流程和技术结合起来，创建强大的定制品牌模型的秘诀，以及我们迄今为止看到的一些成功实施案例。
数据对建立品牌模型至关重要，但只是等式的一部分。
首先，人工智能依赖大量数据进行训练，包括客户洞察、媒体数据和历史品牌 IP，这已不是秘密。因此，数据似乎越多越好，但事实并非如此简单。
虽然数据湖是个好东西，但它的好处会随着时间的推移而减少。品牌要想建立适合其特定业务需求的人工智能模型，就需要有源源不断的新鲜数据，以便随着时间的推移不断调整和改进。这首先需要熟练地协调数据管道：设计、管理和优化来自不同来源的数据流，以确保数据的时效性和相关性，并将其无缝集成到人工智能系统中。
但同样重要的是营造一个协作环境，让您的团队能够有效利用技术，并最终保持这些模型的最新状态。Forrester 副总裁、首席分析师杰伊-帕蒂索尔（Jay Pattisall）在一份名为《品牌人工智能模型将重塑营销创造商业价值的方式》的报告中详细讨论了品牌模型，并谈到了人在填补历史数据空白方面的作用。他引用我的话说："[基础]模型是过去的图片和过去的数据。未来将继续迭代模型，这就是人"。让我们深入探讨如何围绕这些数据驱动的举措调整团队，从而推动转型变革。
将人员和管道组织成高效、自动化的工作流程。
我们帮助品牌重新设计员工队伍，为人工智能做好准备，咨询阶段侧重于变革管理和打破孤岛。这包括提供务实的咨询，以了解您在人工智能之旅中所处的位置，并为您的技术堆栈和团队实施工作流基础设施，因为最终协调层（或技术堆栈中管理、协调和优化服务、应用程序和流程之间互动的部分）的工作是放大您所拥有的最佳技术和最佳人员。
例如，通过利用 Monks.Flow 等技术，我们可以简化人员与人工智能的协同工作。Monks.Flow 是一项人工智能驱动的专业管理服务，它将员工、供应商、人工智能和企业软件连接到高效、自动化的工作流程中。这种与平台无关的环境可在企业现有的技术堆栈中无缝运行，帮助企业实现工具、人员和流程的整合；建立商业智能；以及最大限度地发挥营销工作的影响以推动增长等优势。将娴熟的技术使用与深厚的品牌专业知识相结合的人，可以在整个工作流程中提供战略监督，从而取得比单纯依靠技术更强大的成果。
我们与 Forever 21 合作开展的一项极具前景的品牌提升研究就是一个很好的例子。这家时尚零售商利用 Monks.Flow 和 Meta 的人工智能文本生成技术提升了其购物活动的创意策略。我们为 Forever 21 的 "一切照旧"（BAU）创意创建了 50 种变体，并使用 Meta 的人工智能生成了由 Llama 3 支持的文案变体。这项转化提升研究旨在衡量这些人工智能策略对营销活动效果的影响。通过利用人工智能生成多样化的文案和图像，我们能够测试和优化表现最佳的创意。结果令人印象深刻，与单纯的 BAU 资产相比，点击率和转换率均有显著提高。
人才是将品牌模型和人工智能生成的产出本土化的关键。
正如与内部员工一起做好准备和开展合作至关重要一样，与垂直领域的合作伙伴一起参与人工智能咨询和实施也同样重要。这些专家深入您所选择的市场，了解其细微差别和动态，可以利用这些知识为您的战略性人工智能工作提供帮助。此外，对您的品牌了如指掌的合作伙伴还能根据您的业务目标提供量身定制的见解，确保人工智能战略的连贯性和有效性。
例如，我采访了 April Huff，她作为 Media.Monks 的研究与洞察副总裁，已经成功地将人工智能融入到她的工作中，建立受众角色并汇总焦点小组的数据。作为一名研究人员和战略家，她在焦点小组数据中寻找耐人寻味的差异，因为这些独特的观点往往能引发最佳创意。
我们在寻找出乎意料或感觉新颖的东西--不同的视角。通常，正是这种细微差别提供了吸引力或洞察力。
她强调说，由于人工智能模型在生成文本时擅长预测下一个最有可能出现的词，因此会出现经验同质化的趋势--这在市场研究中可能很有价值，但并不总是如此。她说："人类之所以有趣，就在于他们会说出一些难以预料的东西，"她强调了人才的作用，人才可以解析这些细微差别，并为人工智能生成的见解增加深度。
我们与丝芙兰合作开展的"mAI colpevoli "活动就是人类如何从人工智能数据中获得令人惊讶的创意见解的一个例子。我们利用人工智能分析在线数据，创作了三段脚本独白，重述了性别暴力的典型情节。
团队意识到人工智能生成的脚本有一个共同点：它们都以独白的形式写成，每个脚本的主人公都对发生在自己身上的事情感到自责。我们意识到，我们可以利用这种洞察力来鼓励受众反思他们自己对不公正的受害者（或他们自己）的自责倾向。通过将人工智能的洞察力与战略监督相结合，我们创造了一个强大的、以目标为导向的活动，支持女性的自由和自我表达，展示了深厚的品牌专业知识和人工智能如何共同推动变革。
品牌模式成功的秘诀：人与技术的合作。
在企业内部整合人工智能是一项多方面的工作，不仅仅是数据积累或技术基础。要真正释放人工智能的潜力，品牌必须专注于创建自我进化的模型，在持续数据生成和战略性人工监督的驱动下，随着时间的推移不断适应和改进。这种方法可确保人工智能系统在不断变化的市场环境中保持相关性和有效性。
归根结底，人工智能的成功实施取决于先进技术与熟练人类操作员之间的共生关系。这需要打破组织孤岛，促进合作，并与了解市场动态和品牌复杂性的合作伙伴合作。在品牌应对人工智能应用的复杂性时，关注这些战略要素将为持续成功和创新铺平道路。
