確定哪種生成式人工智慧方法適合您的行銷團隊：公共工具、專有工具和企業工具

Gartner 最近的一項民意調查顯示，高達 70% 的高階主管領導者正在探索生成式 AI 解決方案，其中 19% 已處於試點或生產模式。 由於生成式人工智慧投資主要集中在內容創建和客戶體驗上，行銷長在確定生成式人工智慧技術將如何或不會整合到企業路線圖中具有重大意義。

在人工智慧生成的內容創建方面，品牌可以採取三種主要採用路徑：使用公共工具、建立專有工具或利用企業工具。 每個選項都有獨特的優點和缺點。 在本指南中，我們綜合了每種方案的優缺點，以協助您確定最適合您的品牌要求、預算和技術能力的方案。

讓我們深入了解一下。

下載本文的執行快照

選項 1：公共生成人工智慧工具

ChatGPT 和 Google 的 Bard 等公共工具提供對預先訓練的生成 AI 模型的開放存取。 這些工具允許使用者透過非結構化的對話介面產生內容。

公共生成人工智慧工具的優勢

1. 快速且廉價的內容創作方式： Bard 和 ChatGPT 等公共 AI 工具提供了一種便利且經濟高效的內容生成方法。 透過自動化內容創建過程，可以為企業節省寶貴的時間和金錢。
2. 綜合資訊並解釋風格指令：這些人工智慧解決方案可以透過理解風格指令來有效地總結和修改文案。 他們可以分析和組合來自不同來源的訊息，創建有凝聚力且結構良好的大綱或草稿。
3. 為新內容產生主題、主題和想法：透過正確的提示，公共人工智慧解決方案可以為內容創建產生新鮮且創新的想法。 這對於尋求多樣化內容行銷策略的企業特別有用。
4. 為簡單的文案寫作任務創建新內容：可以利用公共人工智慧工具為需要簡單文案寫作的任務快速產生內容。 這可以幫助企業有效地滿足其內容創作需求。
5. 優化基於文字和視覺內容： ChatGPT 和 Bard 等 AI 模型可以幫助優化基於文字和視覺內容。 無論是精煉書面內容或改進視覺元素，這些工具都可以增強或修改企業現有的行銷資料。

公共生成人工智慧工具的缺點

1. 擴展、監控和簡化團隊成員的使用具有挑戰性：管理公共人工智慧解決方案的使用可能很困難，特別是當涉及多個團隊成員時。 保持一致性、追蹤個人貢獻並確保每個人都遵守相同的標準是具有挑戰性的。
2. 產生虛假資訊的可能性：公共人工智慧模型雖然功能強大，但偶爾可能會產生不準確或虛假資訊。 企業需要仔細審查和核實所產生的內容，以避免傳播不正確或誤導性的信息。
3. 智慧財產權和版權問題：公共人工智慧工具依賴預先訓練的模型，這可能會引起人們對智慧財產權和版權的擔憂。 首先，因為模型可能是根據其他人受版權保護的材料進行訓練的。 其次，因為您輸入該工具的任何資訊都可能被儲存或攝取到模型的訓練資料中，從而暴露敏感的品牌材料和資料。 企業在使用這些工具時必須謹慎，以確保遵守版權法並避免任何法律併發症。
4. 使用過時或有限的資料訓練人工智慧：公共人工智慧解決方案可能會使用過時或有限的資料集進行訓練，這可能會影響生成內容的準確性和相關性。 這對於需要最新和準確資訊的企業來說，維護最新和高品質的內容可能會變得具有挑戰性。
5. 偏見、成見和錯誤訊息的潛在強化：公共人工智慧模型從接受訓練的資料中學習，其中可能包括有偏見或偏見的內容。 如果不加控制地使用這些工具，可能會無意中加劇訓練資料中現有的偏見、成見和錯誤訊息，從而導致輸出出現偏差或有問題。

雖然公共解決方案提供快速且經濟高效的內容生成，但它們也面臨著可擴展性、準確性和安全性方面的挑戰。

選項 2：專有的生成式人工智慧工具

專有工具由您的公司開發、擁有和維護，以滿足您的特定要求。 如果您有獨特的用例或需要對 AI 模型的訓練資料和開發進行更多控制，這可能是個不錯的選擇。

專有生成式人工智慧工具的優勢

1. 根據您的特定業務需求進行高度客製化：可以精確地客製化專有的人工智慧工具，以滿足您公司的獨特需求。 這種客製化可確保 AI 模型針對您的特定工作流程、流程和資料進行最佳化，從而獲得更準確、更有效率的結果。
2. 對底層人工智慧技術進行更好的控制和保護：使用專有的人工智慧工具時，您的公司保留對該技術的完全控制。 這種控制使您能夠保護敏感資料、機密資訊和商業機密，降低洩漏或濫用的風險。
3. 透過智慧財產權 (IP) 提高競爭優勢：透過開發專有的人工智慧工具，您的公司可以獲得智慧財產權。 這種所有權為您提供了顯著的競爭優勢，因為它禁止其他人使用或複製您的人工智慧技術，從而增強您的市場地位。
4. 能夠將領域專業知識/專有數據或內容納入模型中：專有人工智慧工具使您能夠利用公司的領域專業知識和專有數據來提高模型的準確性和相關性。 透過整合內部知識和獨特的內容，您可以實現更量身定制和針對公司的輸出。

專有生成式人工智慧工具的缺點

1. 從協作、知識共享和社群驅動的進步中受益的潛力有限：使用專有的人工智慧工具時，您會錯過開源人工智慧生態系統的協作性質。 您可能無法利用更廣泛的人工智慧社群所推動的集體智慧、知識共享和進步。
2. 成本顯著增加，包括前期開發費用和持續維護：開發和維護專有人工智慧工具可能成本高昂。 這些費用包括需要大量投資的前期開發費用以及持續的維護成本。 仔細評估收益是否超過成本至關重要。
3. 靈活性和可擴展性有限，難以修改演算法且無法與其他系統整合：專有人工智慧解決方案可能會限制靈活性和可擴展性。 客製化的演算法可能難以修改或適應，這限制了您快速回應不斷變化的業務需求的能力。 此外，將專有人工智慧工具與其他系統整合可能很複雜，從而阻礙無縫互通性。
4. 需要大量的訓練數據和訓練時間：訓練專有的人工智慧模型通常需要大量高品質的訓練數據，而這些數據的收集和整理可能非常耗時且耗費資源。 與利用預先訓練的模型或利用開源替代方案中可用的更大資料集相比，可能需要更多時間才能獲得有意義的結果。

專有的人工智慧工具提供了超客製化、控制、保護和競爭優勢，同時也帶來了更高的成本以及協作潛力、靈活性、可擴展性和培訓要求方面的限制。

選項 3：企業人工智慧解決方案

企業工具（例如 Skyword 的 ATOMM）旨在滿足具有複雜行銷需求的大型組織。 這些工具以更安全和受控的介面提供特定於任務的生成人工智慧功能。

企業生成式人工智慧工具的優勢

1. 大規模內容創建和更多品質控制：企業人工智慧解決方案使大型組織能夠有效率地創建內容，同時幫助確保內容的生產方式始終滿足組織的要求。
2. 為您處理解決方案優化和持續開發：透過企業人工智慧解決方案，企業可以依靠解決方案提供者的專業知識來不斷優化和增強人工智慧工具。 這使組織無需投入時間和資源來管理技術本身，從而能夠專注於核心業務活動。
3. 時間、成本和資源效率：實施企業人工智慧解決方案可以為組織節省大量時間、成本和資源。 透過自動化重複性任務和簡化工作流程，企業可以更有效地分配資源、降低成本並騰出時間來執行更具策略性的措施。
4. 與現有工具和工作流程整合：企業人工智慧解決方案通常可以在現有企業工具中訪問，或設計為與現有工具和工作流程整合。 這可以加快採用和實施過程。
5. 比公共人工智慧工具更安全：企業人工智慧解決方案優先考慮強大的安全功能，為組織提供比公共人工智慧工具更高層級的資料保護。 這可以最大限度地降低資料外洩的風險，並確保遵守行業法規，保護敏感資訊。

企業生成式人工智慧工具的缺點

1. 品質和可靠性取決於提供者：企業人工智慧解決方案的品質和可靠性可能因所選提供者而異。 徹底評估提供者的專業知識、人工智慧安全策略以及品牌應用程式用例的經驗至關重要。
2. 數據品質問題：企業人工智慧解決方案的有效性在很大程度上取決於所使用數據的品質。 如果提供者的資料來源不可靠或過時，可能會對產生內容的準確性和可靠性產生負面影響。 企業必須確保提供者擁有健全的資料品質實務。
3. 初始投資和入門成本：實施企業人工智慧解決方案通常需要在許可費、硬體和培訓方面進行一些初始投資。 此外，入職過程可能涉及員工的學習曲線，這可能會暫時影響生產力。 在採用此類解決方案之前，組織需要仔細評估成本影響並評估投資回報。
4. 可能複雜且難以實施：企業人工智慧解決方案由於其複雜性，實施起來可能具有挑戰性。 他們可能需要專業知識或專用資源來有效配置、部署和維護。 在採用這些解決方案之前，組織需要考慮其內部能力和潛在的資源缺口。

這些工具需要仔細選擇可靠的提供者並考慮資料品質和操作複雜性。

在 Skyword，我們透過 ATOMM 為品牌行銷客戶提供支持，ATOMM 是一款專為內容行銷而設計的生成式人工智慧引擎。 ATOMM利用最新的GPT模型，將人類創造的原創內容轉化為針對不同受眾和管道的新的客製化資產。

我們的應用程式透過將人工智慧與人類輸入相結合來產生原創、可信和差異化的內容，從而降低生成式人工智慧風險。 語法、風格和抄襲檢查是自動化的，然後是人工編輯審查，以維護您的品牌聲譽。

透過安全的 API，我們確保您專有資訊的隱私和機密性。 您的資料永遠不會被儲存、暴露或攝取到人工智慧訓練模型中。

最終，選擇哪一條路徑可能不是單一的或線性的。 公共工具提供便利性和成本效益，專有工具提供客製化和控制，企業解決方案提供可擴展性和效率，正確的決定可能是追求全部、部分或混合方法。 隨著情況的不斷發展，保持資訊靈通、為試點解決方案預留預算以及清楚了解品牌的要求、預算、優先事項和技術能力至關重要。

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