确定哪种生成式人工智能方法适合您的营销团队：公共工具、专有工具和企业工具

Gartner 最近的一项民意调查显示，高达 70% 的高管领导者正在探索生成式 AI 解决方案，其中 19% 已处于试点或生产模式。 由于生成式人工智能投资主要集中在内容创建和客户体验上，首席营销官在确定生成式人工智能技术将如何或不会集成到企业路线图中具有重大意义。

在人工智能生成的内容创建方面，品牌可以采取三种主要采用路径：使用公共工具、构建专有工具或利用企业工具。 每个选项都有独特的优点和缺点。 在本指南中，我们综合了每种方案的优缺点，以帮助您确定最适合您的品牌要求、预算和技术能力的方案。

让我们深入了解一下。

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选项 1：公共生成人工智能工具

ChatGPT 和 Google 的 Bard 等公共工具提供对预先训练的生成 AI 模型的开放访问。 这些工具允许用户通过非结构化的对话界面生成内容。

公共生成人工智能工具的优势

1. 快速且廉价的内容创建方式： Bard 和 ChatGPT 等公共 AI 工具提供了一种便捷且经济高效的内容生成方法。 通过自动化内容创建过程，可以为企业节省宝贵的时间和金钱。
2. 综合信息并解释风格指令：这些人工智能解决方案可以通过理解风格指令来有效地总结和修改文案。 他们可以分析和组合来自不同来源的信息，创建有凝聚力且结构良好的大纲或草稿。
3. 为新内容生成主题、主题和想法：通过正确的提示，公共人工智能解决方案可以为内容创建生成新鲜且创新的想法。 这对于寻求多样化内容营销策略的企业特别有用。
4. 为简单的文案写作任务创建新内容：可以利用公共人工智能工具为需要简单文案写作的任务快速生成内容。 这可以帮助企业有效地满足其内容创作需求。
5. 优化基于文本和视觉内容： ChatGPT 和 Bard 等 AI 模型可以帮助优化基于文本和视觉内容。 无论是精炼书面内容还是改进视觉元素，这些工具都可以增强或修改企业现有的营销材料。

公共生成人工智能工具的缺点

1. 扩展、监控和简化团队成员的使用具有挑战性：管理公共人工智能解决方案的使用可能很困难，特别是当涉及多个团队成员时。 保持一致性、跟踪个人贡献并确保每个人都遵守相同的标准是具有挑战性的。
2. 生成虚假信息的可能性：公共人工智能模型虽然功能强大，但偶尔可能会生成不准确或虚假信息。 企业需要仔细审查和核实所生成的内容，以避免传播不正确或误导性的信息。
3. 知识产权和版权问题：公共人工智能工具依赖于预先训练的模型，这可能会引起人们对知识产权和版权的担忧。 首先，因为模型可能是根据其他人受版权保护的材料进行训练的。 其次，因为您输入该工具的任何信息都可能被存储或摄取到模型的训练数据中，从而暴露敏感的品牌材料和数据。 企业在使用这些工具时必须谨慎，以确保遵守版权法并避免任何法律并发症。
4. 使用过时或有限的数据训练人工智能：公共人工智能解决方案可能会使用过时或有限的数据集进行训练，这可能会影响生成内容的准确性和相关性。 这对于需要最新和准确信息的企业来说，维护最新和高质量的内容可能会变得具有挑战性。
5. 偏见、成见和错误信息的潜在强化：公共人工智能模型从接受训练的数据中学习，其中可能包括有偏见或偏见的内容。 如果不加控制地使用这些工具，可能会无意中加剧训练数据中现有的偏见、成见和错误信息，从而导致输出出现偏差或有问题。

虽然公共解决方案提供快速且经济高效的内容生成，但它们也面临着可扩展性、准确性和安全性方面的挑战。

选项 2：专有的生成式人工智能工具

专有工具由您的公司开发、拥有和维护，以满足您的特定要求。 如果您有独特的用例或需要对 AI 模型的训练数据和开发进行更多控制，这可能是一个不错的选择。

专有生成式人工智能工具的优势

1. 根据您的特定业务需求进行高度定制：可以精确定制专有的人工智能工具，以满足您公司的独特需求。 这种定制可确保 AI 模型针对您的特定工作流程、流程和数据进行优化，从而获得更准确、更高效的结果。
2. 对底层人工智能技术进行更好的控制和保护：使用专有的人工智能工具时，您的公司保留对该技术的完全控制。 这种控制使您能够保护敏感数据、机密信息和商业秘密，降低泄露或滥用的风险。
3. 通过知识产权 (IP) 提高竞争优势：通过开发专有的人工智能工具，您的公司可以获得知识产权。 这种所有权为您提供了显着的竞争优势，因为它禁止其他人使用或复制您的人工智能技术，从而增强您的市场地位。
4. 能够将领域专业知识/专有数据或内容纳入模型中：专有人工智能工具使您能够利用公司的领域专业知识和专有数据来提高模型的准确性和相关性。 通过整合内部知识和独特的内容，您可以实现更加量身定制和针对公司的输出。

专有生成式人工智能工具的缺点

1. 从协作、知识共享和社区驱动的进步中受益的潜力有限：使用专有的人工智能工具时，您会错过开源人工智能生态系统的协作性质。 您可能无法利用更广泛的人工智能社区推动的集体智慧、知识共享和进步。
2. 成本显着增加，包括前期开发费用和持续维护：开发和维护专有人工智能工具可能成本高昂。 这些费用包括需要大量投资的前期开发费用以及持续的维护成本。 仔细评估收益是否超过成本至关重要。
3. 灵活性和可扩展性有限，难以修改算法且无法与其他系统集成：专有人工智能解决方案可能会限制灵活性和可扩展性。 定制的算法可能难以修改或适应，从而限制了您快速响应不断变化的业务需求的能力。 此外，将专有人工智能工具与其他系统集成可能很复杂，从而阻碍无缝互操作性。
4. 需要大量的训练数据和训练时间：训练专有的人工智能模型通常需要大量高质量的训练数据，而这些数据的收集和整理可能非常耗时且耗费资源。 与利用预先训练的模型或利用开源替代方案中可用的更大数据集相比，可能需要更多时间才能获得有意义的结果。

专有的人工智能工具提供了超定制、控制、保护和竞争优势，同时也带来了更高的成本以及协作潜力、灵活性、可扩展性和培训要求方面的限制。

选项 3：企业人工智能解决方案

企业工具（例如 Skyword 的 ATOMM）旨在满足具有复杂营销需求的大型组织。 这些工具以更安全和受控的界面提供特定于任务的生成人工智能功能。

企业生成式人工智能工具的优势

1. 大规模内容创建和更多质量控制：企业人工智能解决方案使大型组织能够高效地创建内容，同时帮助确保内容的生产方式始终满足组织的要求。
2. 为您处理解决方案优化和持续开发：通过企业人工智能解决方案，企业可以依靠解决方案提供商的专业知识来不断优化和增强人工智能工具。 这使组织无需投入时间和资源来管理技术本身，从而能够专注于核心业务活动。
3. 时间、成本和资源效率：实施企业人工智能解决方案可以为组织节省大量时间、成本和资源。 通过自动化重复性任务和简化工作流程，企业可以更有效地分配资源、降低成本并腾出时间来执行更具战略性的举措。
4. 与现有工具和工作流程集成：企业人工智能解决方案通常可以在现有企业工具中访问，或者设计为与现有工具和工作流程集成。 这可以加快采用和实施过程。
5. 比公共人工智能工具更安全：企业人工智能解决方案优先考虑强大的安全功能，为组织提供比公共人工智能工具更高级别的数据保护。 这可以最大限度地降低数据泄露的风险，并确保遵守行业法规，保护敏感信息。

企业生成式人工智能工具的缺点

1. 质量和可靠性取决于提供商：企业人工智能解决方案的质量和可靠性可能因所选提供商而异。 彻底评估提供商的专业知识、人工智能安全策略以及品牌应用程序用例的经验至关重要。
2. 数据质量问题：企业人工智能解决方案的有效性在很大程度上取决于所使用数据的质量。 如果提供商的数据源不可靠或过时，可能会对生成内容的准确性和可靠性产生负面影响。 企业必须确保提供商拥有健全的数据质量实践。
3. 初始投资和入门成本：实施企业人工智能解决方案通常需要在许可费、硬件和培训方面进行一些初始投资。 此外，入职过程可能涉及员工的学习曲线，这可能会暂时影响生产力。 在采用此类解决方案之前，组织需要仔细评估成本影响并评估投资回报。
4. 可能复杂且难以实施：企业人工智能解决方案由于其复杂性，实施起来可能具有挑战性。 他们可能需要专业知识或专用资源来有效配置、部署和维护。 在采用这些解决方案之前，组织需要考虑其内部能力和潜在的资源缺口。

这些工具需要仔细选择可靠的提供商并考虑数据质量和操作复杂性。

在 Skyword，我们通过 ATOMM 为品牌营销客户提供支持，ATOMM 是一款专为内容营销而设计的生成式人工智能引擎。 ATOMM利用最新的GPT模型，将人类创造的原创内容转化为针对不同受众和渠道的新的定制资产。

我们的应用程序通过将人工智能与人类输入相结合来生成原创、可信和差异化的内容，从而降低生成式人工智能风险。 语法、风格和抄袭检查是自动化的，然后是人工编辑审查，以维护您的品牌声誉。

通过安全的 API，我们确保您专有信息的隐私和机密性。 您的数据永远不会被存储、暴露或摄入到人工智能训练模型中。

最终，选择哪条路径可能不是单一的或线性的。 公共工具提供便利性和成本效益，专有工具提供定制和控制，企业解决方案提供可扩展性和效率，正确的决定可能是追求全部、部分或混合方法。 随着形势的不断发展，保持信息灵通、为试点解决方案预留预算以及清楚了解品牌的要求、预算、优先事项和技术能力至关重要。

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