释放生成式 AI 的力量：改变内容和体验的未来
随着企业努力在当今竞争激烈的市场中保持领先地位，创新和创造力已成为成功的关键因素。然而，传统的内容创建过程可能既耗时又资源密集，几乎没有实验和创新的空间，这就是人工智能的用武之地。
生成式AI设计是一项突破性技术，正在改变企业对内容创建和实验的思考方式。凭借其在几秒钟内产生原创和创造性输出的能力，生成式AI工具可以使企业以更快的速度工作，更轻松地尝试新想法，并最终在竞争中保持领先地位。
例如，由于技术发展如此之快，去年的ChatGPT3有100亿个参数，新发布的ChatGPT4有100万亿个参数，生成AI在几年内就从噱头变成了颠覆性。但是，我们如何才能采用这项技术并以真实、有意义的方式应用它呢？
当我们第一次进入数字化转型的新浪潮时，我们尝试了生成式人工智能的有趣应用。
虽然我们看到这项技术在社交媒体平台和网上被使用，但一定比生成文艺复兴时期绘画风格的壁虎形象更好地使用这项技术，对吧？
我们都听说过“数字优先”，然后是“移动优先”。
我们现在真正处于“人工智能优先”的时代。由于技术如此先进并且每天都在不断发展，因此企业在创意内容生成方面存在巨大的机会。
从视觉内容到音频、语音、文本，甚至代码编写，生成式人工智能正在以某种方式影响所有企业。
视觉内容
虽然文艺复兴壁虎的例子是人工智能生成的图像的一个例子，但企业和创意人员今天有巨大的机会实施这项技术。
例如，这些工具能够在几秒钟内生成新企业徽标的多个版本。
他们还可以帮助为社交媒体、数字广告甚至网络内容构建内容。由于速度和效率，这项技术非常适合探索概念和想法，作为以后可以改进的起点。
音频内容
生成式 AI 工具在以各种方式创建音频内容方面非常强大。
到目前为止，我们看到的最常见的用例是文本到语音转换（TTS）。
TTS 技术使用机器学习算法将文本转换为合成语音。TTS 模型可以在大量音频数据上进行训练，以产生高质量和自然的语音。语音合成和语音克隆也有巨大的潜力。语音合成是指从非语音音频源（如文本、图像或手势）生成语音的过程。
AI 模型可以分析音频源并生成与内容对应的语音。
语音克隆是创建一个人声音的数字副本的过程；人工智能模型可以分析一个人的声音录音，并生成听起来像原始说话者的合成声音。
人工智能生成的音频内容有数百种潜在的用例，与人类生成的内容没有区别。
客户旅程
我们认为人工智能对许多企业来说意义重大的地方是在客户旅程的规划过程中。
例如，我们可以利用人工智能为一个产品创建不同的角色。
让我们以汽车购物为例：我们可以非常快速轻松地为 Z 世代购车者生成角色，为有两个青少年的妈妈生成角色。这些角色看起来会非常不同，但由于它们的生成速度如此之快，这是一个很好的起点。重要的是要注意，这些并不适合立即获取，并且客户旅程始终需要主题专家的输入。
然而，真正的力量是当我们结合多种人工智能技术并尝试创造新的东西时，但是我们如何让它成为现实并将其应用于现实世界的场景呢？
利用生成式 AI 的一个用例是旅程科学。这是 Perficient 内部的一项专有学科，可帮助组织设计以旅程为中心的客户驱动、无摩擦体验。
这种做法将基于研究的见解与数据驱动的证据相结合，以了解、预测和优化每个接触点的客户旅程。我们在旅程科学学科中看到了两个特定的应用，可以帮助提供个性化的客户体验。
个性化
当我们考虑人工智能如何帮助个性化客户旅程时，需要考虑四个主要领域：背景、角色、行为和旅程。上下文考虑围绕单个用户故事的环境因素和环境。
角色使用户的需求和动机与预定义的目标保持一致。
行为会考虑用户以前的交互，以随着时间的推移提供不断发展的体验。
最后，旅程司机帮助确定特定客户在该旅程中的位置。但是我们如何将人工智能应用于这些领域呢？
一个例子是编写针对特定角色（如“妈妈”）的产品描述，并将其与请求其定位“爸爸”时的不同之处进行比较。根据产品的功能，人工智能工具可以帮助编写产品描述，与不同的受众产生共鸣。
例如，我们让人工智能为针对妈妈的割草机生成产品描述。它强调了割草机的特点，包括易用性、运行平稳程度和可靠性。
与针对父亲的描述相比，我们看到突出显示了不同的要点。
这种描述说明了它的力量、它是如何经久耐用的，以及它的耐用性。这可以帮助您开始构思作为营销人员可能希望如何与不同的受众交谈。
实验
由于该技术使任务变得如此快速和高效，因此尝试网页并了解最能引起客户共鸣的内容变得更加容易。
我们可以使用AI技术询问“我可以为此网页创建哪些实验假设？”以了解更多信息。
它还可以根据抓取页面生成想法，并会调用不相关的内容。
最后，它还有助于回答诸如“我可以在页面上执行哪种类型的测试以增加转化次数”和“我可以在此页面上针对不同的受众测试哪些标题？这项技术可帮助营销人员以创造性和新的方式思考他们的客户旅程，以及如何有效地最好地接触目标受众。
挑战和即将发生的事情
然而，这项技术并非没有挑战。
首先，确保生成内容的准确性很重要，因为它可能并不总是高质量的，并且可能包含错误或不一致。
此外，生成内容的质量取决于 AI 模型训练的数据的质量和多样性，这可能会导致偏见或缺乏原创性。可信度也受到质疑，因为谷歌和其他内容评估工具正在检测人工智能生成的内容，随着时间的推移，这可能会对SEO产生负面影响。
其次，输出可能需要多次尝试，并且仍然难以理解和使用，因此难以识别和纠正错误或偏差。
最后，必须考虑道德问题，因为模型可用于生成有害或冒犯性内容，这可能会对品牌或个人造成损害。
然而，OpenAI和Bing等平台优先考虑了道德问题，随着每种模式的发展，我们已经看到了重大改进。
生成式人工智能是一项突破性的技术，有可能改变我们对内容创建和实验的思考方式。
由于能够在几秒钟内产生原创和创造性的输出，生成式人工智能使创意人员和企业能够以更快的速度工作，并比以往更轻松地尝试新想法。
生成式人工智能的潜在应用是广泛而多样的，我们才刚刚开始触及这项技术可以做什么的表面。随着人工智能的不断发展，看到生成式人工智能将如何改变我们未来创建和与内容交互的方式将是令人兴奋的。
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