作者: 业务灵活性

類別
敏捷人工智慧銷售手冊

敏捷人工智慧銷售書籍第 3 章

Agile Sales Manifesto AI Selling
敏捷銷售宣言 AI 銷售

第 3 章：敏捷銷售、基於帳戶的行銷和人工智慧輔助銷售實踐

在當今快節奏的銷售環境中，將敏捷銷售與基於客戶的行銷 (ABM) 和人工智慧輔助銷售實踐相結合是建立更具活力和以客戶為中心的銷售方法的關鍵。隨著技術和消費者需求的快速發展，銷售團隊必須保持適應性、數據驅動和以客戶為中心，以保持競爭力。

學習目標

  1. 了解敏捷銷售的原則以及它們如何改變傳統的銷售實務。
  2. 了解如何實施人工智慧輔助銷售以提高決策、效率和客戶參與度。
  3. 探索敏捷銷售與人工智慧技術的集成，以實現更動態和以客戶為中心的銷售方法。
  4. 確定迭代銷售策略和銷售流程持續改進的好處。
  5. 認識與銷售中的人工智慧相關的道德考量和未來趨勢。

什麼是敏捷銷售？

敏捷銷售是一種自適應和迭代的方法，它將最初為軟體開發的敏捷方法論的原則應用於銷售團隊。這種靈活的方法強調持續回饋、客戶協作以及適應不斷變化的市場條件的能力。敏捷銷售可協助團隊保持回應能力並以客戶為中心，根據即時回饋調整策略以提高績效。

透過實施敏捷銷售，公司可以將其銷售流程分解為更小的、可管理的步驟，並根據客戶需求和市場趨勢不斷改善其策略。

關鍵的敏捷銷售實務：

  1. 迭代和增量銷售策略： 敏捷銷售將大型銷售計劃分解為較小的迭代工作。這使得團隊能夠收集回饋、測試想法並在更廣泛的推廣之前做出必要的調整。
    • 例子： 一家軟體公司在一小群用戶中試行推出新產品。收集回饋後，銷售團隊完善了更廣泛的發布策略，確保產品的順利推出。
  2. 銷售重構： 重構是指不斷重新檢視和改善銷售流程，以提高效率和效果。
    • 例子： 一家保險公司定期審查其銷售線索產生流程，消除瓶頸和冗餘，以提高轉換率。
  3. 測試驅動的銷售計劃 (TDSI)： 在全面啟動之前小規模測試策略可以降低風險並實現快速調整。
    • 例子： 一家製藥公司在全國推出之前，先在特定地區測試銷售方式，並根據早期回饋完善推銷方式。
  4. 準時制 (JIT) 銷售支援： 在銷售團隊需要時提供資源和培訓可確保相關性並最大程度地減少資訊過載。
    • 例子： 在產品發布之前，一家醫療器材公司為其銷售團隊提供新的培訓，使他們能夠以最新的知識參加客戶會議。

以客戶為基礎的行銷 (ABM) 在敏捷銷售中的作用

以帳戶為基礎的行銷 (ABM) 專注於將每個高價值客戶視為獨特的市場。 ABM 並沒有採用廣泛、通用的銷售策略，而是針對特定客戶提供高度個人化的解決方案。這就是 ABM 與客戶合作和回饋循環等敏捷銷售原則緊密結合的地方。

ABM 和敏捷銷售協同：

  • 大規模個人化： ABM 使銷售團隊能夠專注於為關鍵客戶創建高度客製化的解決方案。這種個人化的方法符合敏捷的持續改進原則。
  • 迭代過程： 在敏捷銷售中，策略會根據即時回饋不斷調整。這種迭代過程對於 ABM 至關重要，其中個人化活動的成功通常取決於根據客戶的回應來改善訊息傳遞和參與策略。

敏捷銷售中 ABM 的範例：

  • 軟體公司： 一家 B2B 軟體公司針對選定的一組高價值客戶，與行銷部門合作設計個人化行銷活動。收集回饋並用於迭代完善策略，確保持續改進。
  • 製造公司： 製造銷售團隊為關鍵客戶分配客戶經理，並根據即時客戶回饋調整產品供應和行銷策略。

AI輔助銷售：增強敏捷銷售

人工智慧輔助銷售將人工智慧工具與銷售流程結合，提供有價值的見解、自動化任務，並實現更有效率、更個人化的銷售方法。人工智慧分析大量數據的能力使團隊能夠即時做出明智的、數據驅動的決策，從而補充了敏捷銷售實踐。

關鍵的人工智慧輔助銷售實踐：

  1. 數據驅動的決策： 人工智慧工具分析客戶資料以識別模式和趨勢，幫助銷售團隊優先考慮潛在客戶並個人化外展工作。
    • 例子： 人工智慧工具分析客戶互動數據，以建議跟進的最佳時間，從而提高參與率。
  2. 自動化提高效率： 人工智慧工具可以自動執行重複性任務，使銷售人員能夠專注於建立關係和達成交易等高價值活動。
    • 例子： 一家房地產公司使用人工智慧來自動化其潛在客戶跟進流程，根據客戶行為發送個人化電子郵件。
  3. 道德考慮： 隨著人工智慧越來越融入銷售流程，必須解決透明度和資料隱私等道德問題。公司需要確保人工智慧決策透明，並負責任地使用客戶資料。
    • 例子： 使用人工智慧對客戶進行細分的公司可確保資料匿名，並告知客戶其資訊的使用方式。
  4. 人工智慧和銷售的未來趨勢： 人工智慧在銷售領域的未來將涉及更複雜的工具，這些工具可以預測市場趨勢、自動執行複雜的任務並提供對客戶行為的更深入的洞察。
    • 例子： 銷售團隊使用人工智慧來預測即將到來的市場變化，提前幾個月調整策略以保持領先於競爭對手。

透過敏捷和人工智慧持續改進

敏捷銷售、ABM 和人工智慧輔助銷售實踐的結合為持續改進創建了強大的框架。透過專注於適應性、客戶回饋和數據驅動的決策，銷售團隊可以在快速發展的市場中保持回應能力和競爭力。敏捷銷售鼓勵靈活性和協作，而人工智慧工具則提高效率並提供優化策略的見解。

结论

敏捷銷售實踐與 ABM 和人工智慧輔助銷售相結合，使銷售團隊更具適應性、以客戶為中心和數據驅動。這些實踐共同增強了決策、提高了效率並創造了更個人化的銷售方法。隨著人工智慧技術的不斷發展，採用這些工具的銷售團隊將能夠更好地適應競爭激烈的市場並取得成功。

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敏捷人工智慧銷售手冊

敏捷人工智慧銷售書籍第二章

Agile Sales Manifesto AI-Assisted Selling
敏捷銷售宣言人工智慧輔助銷售

第 2 章：超越「始終關閉」和「沖洗和重複」—擁抱敏捷銷售和人工智慧輔助銷售

學習目標：

  • 了解「始終結束」(ABC) 和「沖洗並重複」等傳統銷售策略的限制。
  • 探索現代銷售環境中敏捷銷售的原則和好處。
  • 認識到人工智慧輔助銷售在增強銷售流程和客戶參與度方面的作用。
  • 了解如何整合敏捷銷售和人工智慧技術來創建動態的、以客戶為中心的銷售策略。
  • 確定敏捷銷售和人工智慧輔助銷售成功所需的技能和文化轉變。

敏捷AI銷售視頻

簡介：銷售現代化的需要

銷售格局正經歷快速轉變。傳統的銷售策略如 「永遠關閉」（ABC） 和 “沖洗並重複” 這些曾經是銷售策略的支柱，現在已被證明不足以滿足現代消費者的需求。在這個客戶資訊更加豐富、權力更大並且對高壓策略持懷疑態度的時代，企業需要重新考慮他們的銷售策略。本章探討敏捷銷售和人工智慧輔助銷售如何透過提供靈活、以客戶為中心、技術驅動的方法來應對當今的挑戰，從而徹底改變銷售。

「永遠封閉」的限制 (ABC)

多年來，這句話 “永遠要關閉” 是各地銷售團隊的口頭禪。因 1992 年電影而走紅 格倫加里·格倫·羅斯，ABC 強調抓住一切機會達成交易，無論客戶的需求或情況如何。雖然這種方法曾經在高壓銷售環境中有效，但如今的買家期望更加深思熟慮、以價值為導向的參與。

以下是 ABC 方法的一些主要限制：

  1. 進攻戰術：ABC 鼓勵高壓銷售策略，這種策略常常迫使客戶做出他們沒有準備好的決定，這可能會導致沮喪和疏遠。
  2. 缺乏建立關係：ABC 專注於完成銷售，但犧牲了與客戶建立有意義的關係。這可能會導致失去長期忠誠度和回頭客的機會。
  3. 交易焦點：ABC 的目標是贏得銷售，而不是提供量身訂製的解決方案。結果，銷售專業人員可能會錯過真正了解客戶需求的機會。
  4. 文化影響：在諸如此類的電影中，銷售人員被描繪成無情的終結者 格倫加里·格倫·羅斯 對銷售職業的看法產生了負面影響，強化了不再適合現代銷售的刻板印象。

「永遠封閉」的風險 (ABC)

「永遠封閉」的心態帶來了巨大的風險：

  • 短期關注：ABC 經常強調眼前收益而不是長期價值，這可能會損害客戶關係並錯失重複業務的機會。
  • 客戶抵觸情緒增加：高壓策略可能會導致客戶抵製或完全拒絕推銷。
  • 道德和法律問題：激進的關閉策略有時會跨越道德界限，導致潛在的法律問題並損害品牌聲譽。
  • 倦怠：完成交易的持續壓力可能會導致銷售團隊精疲力盡，士氣低落，人員流動率上升。

“沖洗並重複”方法的限制

另一種過時的策略是 “沖洗並重複” 方法，銷售團隊在每次客戶互動中都遵循嚴格的標準化流程。雖然這種方法可以創造一致性，但它通常缺乏快速發展的銷售環境所需的靈活性。

「沖洗與重複」方法可分為三個階段：

  1. 洗：銷售人員與潛在客戶互動、介紹產品並開始建立聯繫。
  2. 沖洗：銷售團隊跟進、提供更多資訊並培養關係。
  3. 重複：此過程循環重複，確保一致性，但往往缺乏個人化。

雖然這種方法提供了結構，但它無法適應個人客戶的獨特需求或不斷變化的市場條件。

“沖洗並重複”方法的風險

  • 客戶疏遠：一刀切的方法可能會導致客戶脫離，因為買家期望個人化的解決方案。
  • 競爭劣勢：提供更量身訂製的方法的競爭對手能夠更好地吸引客戶的興趣。
  • 缺乏創新：一遍又一遍地重複相同的步驟會扼殺創新，使公司難以隨著市場趨勢而發展。

傳統銷售策略的優點和缺點

策略優點缺點
永遠關閉（ABC）積極主動，專注於完成銷售目標。咄咄逼人的策略會疏遠客戶；交易焦點會損害人際關係。
沖洗並重複對新銷售代表進行一致性、輕鬆的訓練。缺乏個人化，客戶參與度較低。

敏捷銷售案例

敏捷销售 為傳統銷售方式提供動態、以顧客為中心的替代方案。借鑒敏捷軟體開發的原則，敏捷銷售圍繞著適應性、協作和持續改進而建構。它使銷售團隊能夠保持靈活性，根據即時回饋調整策略，並快速回應市場或客戶行為的變化。

敏捷銷售的主要原則包括：

  • 客户协作：敏捷銷售優先考慮了解客戶需求並協作開發客製化解決方案。這可以建立信任並鼓勵長期關係。
  • 迭代過程：敏捷銷售利用持續回饋和迭代的週期來完善銷售策略，確保它們與客戶需求保持相關性。
  • 適應性：敏捷銷售團隊有能力快速調整以應對不斷變化的市場條件，使他們在快節奏的環境中更具競爭力。
  • 關注價值：敏捷銷售將重點從簡單地完成交易轉移到在整個銷售過程中提供價值，從而建立更有意義和持久的客戶關係。

人工智慧輔助銷售的作用

隨著敏捷銷售的不斷成長，集成 AI輔助銷售 是一個自然的進展。人工智慧可以透過提供數據驅動的見解、自動執行重複性任務以及大規模個人化客戶互動來為銷售團隊提供支援。

人工智慧輔助銷售的主要優點包括：

  1. 預測分析：人工智慧可以分析大量數據來預測客戶行為，幫助銷售團隊優先考慮高潛力潛在客戶並做出更明智的決策。
  2. 個人化：透過分析客戶數據，人工智慧可以根據個人喜好客製化外展和互動，從而提高客戶滿意度和參與度。
  3. 效率：人工智慧可自動執行後續電子郵件和資料輸入等日常任務，使銷售專業人員能夠專注於更具策略性、高價值的活動。
  4. 持續學習：人工智慧系統從每次互動中學習，提供持續的見解，可以幫助銷售團隊完善策略並隨著時間的推移不斷改進。

整合敏捷銷售和人工智慧以實現以客戶為中心的策略

敏捷銷售方法論和人工智慧輔助銷售的整合創造了強大的、動態的銷售策略。這些方法共同使銷售團隊能夠更加敏感、高效和以客戶為中心，確保他們能夠跟上不斷變化的市場條件和不斷變化的客戶需求。

整合敏捷銷售和人工智慧的主要好處包括：

  • 改進決策：人工智慧提供數據驅動的見解，幫助銷售團隊做出更好、更明智的決策，進而提高銷售績效。
  • 提高效率：利用人工智慧自動化日常任務可以讓銷售團隊更有效率地運作，將更多時間投入策略銷售。
  • 增強的客戶體驗：人工智慧驅動的個人化透過提供量身定制的相關互動來改善客戶體驗。

透過敏捷銷售和人工智慧取得成功的技能和文化轉變

為了成功過渡到敏捷銷售和人工智慧輔助銷售，組織必須擁抱新技能和文化轉變：

  1. 合作：銷售團隊必須與其他部門（例如行銷和客戶服務）密切合作，以確保採取統一的、以客戶為中心的方法。
  2. 數據素養：銷售專業人員必須能夠解釋人工智慧產生的見解並將其有效地應用於銷售策略。
  3. 適應性：敏捷銷售需要靈活的心態，其中持續學習和轉變的能力至關重要。
  4. 道德的人工智慧使用：使用人工智慧時確保透明度並尊重客戶隱私是維持信任和建立牢固的客戶關係的關鍵。

結論：銷售的未來

銷售的未來在於敏捷銷售方法和人工智慧輔助銷售的結合。隨著客戶要求更加個人化、價值驅動的互動，「始終關閉」和「沖洗並重複」等傳統策略正在變得過時。透過採用敏捷銷售和人工智慧，企業可以製定反應更快、更有效率、以客戶為中心的銷售策略。

隨著銷售的不斷發展，成功將不再取決於達成的交易數量，而是取決於為客戶提供的價值以及所建立的關係的強度。

重點

  • ABC 和「沖洗並重複」等傳統策略在當今的銷售環境中已不再足夠。
  • 敏捷銷售強調適應性、協作和交付價值，創造更靈活、以客戶為中心的方法。
  • 人工智慧輔助銷售透過提供數據驅動的見解和自動化重複任務來提高效率和個人化。
  • 將敏捷銷售與人工智慧結合，創造動態的、以客戶為中心的銷售策略。
  • 為了在敏捷銷售和人工智慧方面取得成功，銷售團隊必須培養新技能，例如數據素養和適應性，並接受向協作和持續學習的文化轉變。

透過採用這些方法，企業可以改變其銷售策略，以便在日益複雜和競爭激烈的市場中蓬勃發展。

類別
敏捷人工智慧銷售手冊

敏捷人工智慧銷售書籍第 1 章

Agile Sales Artificial Intelligence Selling Book Chapter 1
敏捷銷售人工智慧銷售書籍第一章

第一章：傳統銷售實務的挑戰

學習目標：

  • 了解傳統銷售做法的缺點。
  • 識別銷售中常見的不道德行為。
  • 認識到道德框架和銷售領導的重要性。
  • 了解人工智慧和敏捷銷售方法在銷售流程現代化中的作用。
  • 了解不道德銷售行為的監管影響。
  • 探索銷售的未來以及擁抱改變的重要性。

簡介：銷售改變的迫切需要

銷售業正面臨身分危機。幾十年來，傳統的銷售實踐塑造了企業與消費者互動的方式，但這些方法越來越被認為是無效和不道德的。問題？狹隘地專注於完成配額、完成交易和賺取佣金往往會導致損害消費者信任的做法。迫於實現目標的壓力，銷售團隊有時會採取一些行為，這些行為會侵蝕職業的基礎——建立信任並為客戶提供價值。

傳統的銷售方法通常優先考慮快速獲勝和完成交易，而不是基於客戶滿意度來培養長期關係。這種短期思維創造了一種不道德行為滋生的環境，從誤導客戶到推銷不必要的產品。但隨著消費者變得更加知情，他們要求更好——更高的透明度、更真實、更尊重他們的需求。

銷售的未來在於擺脫這些過時的策略，採用現代、道德和以消費者為中心的方法。這項轉變包括採用 敏捷销售 方法論和槓桿作用 AI輔助銷售，兩者都承諾透過將客戶置於銷售流程的中心並促進長期價值創造來實現銷售行業的現代化。

銷售的演變：從積極的銷售到以消費者為中心的方法

幾個世紀以來，銷售實務經歷了深刻的演變。從最早的以物易物系統到 21 世紀複雜的數據驅動策略，銷售業不斷適應新技術、市場需求和消費者期望。

在 前工業時代，銷售圍繞著市場上的直接交流進行，賣家使用說服技巧來最大化利潤。這 工業革命 18 世紀和 19 世紀，大規模生產興起，需要更積極的銷售策略。旅行推銷員或「小販」使用直接且通常是侵入性的方法來銷售他們的商品，創造了一個主要專注於完成銷售的高壓環境。

進入 19 世紀末和 20 世紀初，銷售職業開始正規化。百貨公司和大眾行銷的興起使企業能夠接觸到更多的受眾，但激進的銷售策略仍然存在。 1920 年代的銷售培訓計劃引入了說服和建立關係的技巧，但目標仍然是“永遠關閉”，正如 1992 年電影中所描述的那樣 格倫加里·格倫·羅斯.

20 世紀末出現了向更道德、以消費者為導向的做法的轉變。的發展 顧問式銷售 1960 年代和 1970 年代強調了解客戶的需求並建立長期關係，而不是簡單地達成交易。介紹 解決方案銷售 20 世紀 80 年代進一步強化了這種轉變，銷售團隊開始專注於解決客戶的問題而不是推銷產品。

然而，這是 數位革命 20 世紀 90 年代和 2000 年代真正改變了銷售行業。隨著網路、社群媒體和行動科技的出現，銷售從激進的策略轉向個人化、數據驅動的方法。企業現在擁有更了解客戶並相應調整策略的工具。 2010 年代，數據分析和 CRM 工具的興起使得銷售流程更加個人化和高效。

最後，在 2010 年代末， 敏捷销售 方法論的出現，為銷售行業的適應性和回應能力帶來了新的水平。受到敏捷軟體開發的啟發，這種方法強調靈活性、協作和持續回饋，以確保銷售團隊能夠快速適應不斷變化的市場條件和客戶需求。結合整合 人工智慧和機器學習 在 2020 年代，銷售團隊比以往任何時候都更有能力滿足現代消費者的需求。

了解不道德的銷售行為

儘管近年來取得了進步，但不道德的銷售行為仍然是該行業的重大問題。這些行為不僅損害了銷售團隊的聲譽，也削弱了消費者對企業的信任。

不道德行為通常分為兩類： 資訊操縱 和 操縱感知.

資訊操縱 涉及歪曲或隱瞞事實以誤導客戶。這方面的例子包括：

  1. 提供虛假產品資訊： 銷售人員可能會誇大或歪曲產品的功能，以使其更具吸引力。
  2. 隱藏產品的負面影響： 隱藏缺陷或淡化缺點會阻礙客戶做出明智的決定。
  3. 誤導性統計： 操縱數據使產品看起來比實際更有效或更有益。

操縱感知 涉及影響消費者對產品或品牌的看法，通常是透過欺騙手段。常見的例子包括：

  1. 在廣告中使用誤導性圖像： 改變圖像使產品看起來比實際上更有吸引力。
  2. 偽造認可或贊助： 未經同意將產品與知名人物或品牌連結。
  3. 利用消費者心理： 透過虛假的限時優惠或折扣製造虛假的緊迫感。

這些做法雖然可能會帶來短期的銷售成長，但可能會產生長期的負面後果。它們不僅會導致客戶不滿和不信任，還會導致法律訴訟和重大聲譽損害。

銷售道德框架的重要性

為了打擊這些不道德行為，企業必須建立強而有力的道德框架。專業組織提供強調誠實、透明和尊重消費者權利等價值觀的行為準則。銷售專業人員必須接受培訓，不僅要滿足這些標準，還要認識和解決工作過程中出現的道德兩難。

維持高道德標準的關鍵在於銷售團隊的領導。銷售領導者在培養誠信文化並確保透過持續培訓和發展來強化道德實踐方面發揮著至關重要的作用。

不道德銷售行為的監管影響

除了道德考量之外，銷售團隊還必須了解管理其實踐的監管環境。消費者保護法和反詐欺法規旨在保護消費者免受欺騙行為，不遵守這些法規可能會導致重大處罰，包括罰款、法律訴訟和公司聲譽受損。

透過優先考慮道德銷售行為並遵守監管標準，企業可以避免法律陷阱並保持積極的公眾形象。

銷售的未來：擁抱人工智慧和敏捷銷售

隨著銷售業的不斷發展，銷售業的整合 人工智能 和 敏捷銷售方法論 提供了一條清晰的前進道路。人工智慧輔助銷售使銷售團隊能夠自動化日常任務、個人化客戶互動並確保銷售流程的一致性。透過分析大量數據，人工智慧提供見解，幫助銷售團隊更了解客戶的需求並據此調整他們的方法。

同時，敏捷銷售方法促進了適應性和協作，使銷售團隊能夠快速回應不斷變化的市場條件和客戶回饋。這種動態方法確保銷售團隊保持靈活性並專注於為客戶創造長期價值。

人工智慧和敏捷銷售共同代表了該行業的未來。透過採用這些工具，銷售團隊不僅可以提高效率和效益，還可以維護消費者日益要求的道德標準。

结论

在當今快速發展的市場中，傳統的銷售做法已不再足夠。對快速交易和積極策略的強調已經讓位給更以消費者為中心、透明和道德的方法。透過採用敏捷銷售方法並利用人工智慧輔助銷售，銷售團隊可以保持領先地位並滿足客戶不斷變化的期望。

對於那些願意擁抱改變的人來說，銷售的未來是光明的。前進的道路是持續改善的道路，其中透明度、信任和道德行為是建立持久客戶關係的核心。

類別
人工智能工厂

4P 行銷前後：邁向敏捷和人工智慧輔助行銷策略

agile ai-assisted marketing
敏捷人工智慧輔助行銷

摘要：人工智慧導向的部落格文章，介紹行銷如何從結構化 4P 框架轉變為敏捷和人工智慧輔助策略，強調靈活性、協作和數據驅動的個人化。這種演變使企業能夠快速適應市場變化並增強客戶體驗，因此了解當今動態商業環境中的這些變化至關重要。

從前 4P 到後 4P 以及邁向敏捷和人工智慧輔助行銷

行銷作為一門學科，在過去的幾十年中經歷了重大轉變。這些變化反映了不斷變化的商業格局、技術進步和消費者行為的轉變。行銷史上最關鍵的時刻之一是 E. Jerome McCarthy 在 20 世紀 60 年代提出的 4P（產品、價格、通路和促銷）。該框架不僅徹底改變了企業行銷方式，也為包括敏捷行銷在內的現代行銷策略奠定了基礎。對於商科學生來說，了解這種演變對於掌握行銷實踐如何隨著時間的推移而適應和發展至關重要。

4P 之前的行銷：碎片化的方法

在正式引進 4P 之前，行銷是一門更分散、結構性較差的學科。行銷人員專注於各種要素，但沒有統一的框架來指導他們的工作。以下詳細介紹了 4P 之前的行銷方式：

以產品為中心

  • 產品品質及特點：行銷人員主要專注於確保產品滿足客戶需求並且具有高品質。重點是產品本身，往往忽略了更廣泛的行銷策略。
  • 品牌形象：建立強大且一致的品牌形象至關重要。然而，如果沒有像 4P 這樣的結構化框架，重點主要是維持產品可靠性和品牌認知。

分銷及銷售

  • 銷售通路：識別和管理有效的銷售管道是關鍵任務。行銷人員嚴重依賴批發商、零售商和直銷技術。
  • 銷售技巧：人員推銷是一種占主導地位的策略。銷售代表在說服潛在客戶和達成交易方面發揮關鍵作用，他們通常依靠自己的直覺和經驗。

廣告及促銷

  • 廣告：廣告是提高知名度和推動需求的主要工具。印刷品、廣播和早期電視等傳統媒體是主要管道，其重點是訊息傳遞而不是凝聚力策略。
  • 促銷活動：行銷人員利用各種促銷活動（例如貿易展覽和公共關係工作）來引起興趣。然而，這些活動往往是臨時性的，缺乏策略整合。

定價策略

  • 基於成本的定價：定價策略通常很簡單，基於生產成本加上利潤加價。
  • 有競爭力的定價：行銷人員根據競爭對手的情況調整價格，但如果沒有更廣泛的策略框架，定價決策往往是被動的而不是主動的。

客戶關係

  • 客戶忠誠度：透過良好的服務和產品可靠性建立和維持客戶忠誠度至關重要。
  • 社區參與：與當地社區合作是一種常見做法，但通常是非正式的，並且缺乏與更廣泛的營銷目標的策略一致性。

4P 的引進：典範轉移

4P 的推出標誌著行銷的轉捩點。該框架提供了一種結構化方法，允許行銷人員將各種元素整合到一個有凝聚力的策略中。 4P——產品、價格、通路和促銷——成為現代行銷的支柱，在幾個關鍵方面改變了這個學科：

產品

  • 重點從僅僅是品質和功能轉向 產品差異化 和 創新。行銷人員開始考慮從開發到淘汰的整個產品生命週期，確保產品滿足不斷變化的消費者需求。

價格

  • 定價策略變得更加複雜，不僅考慮成本和競爭，還考慮 感知價值 和 消費者心理學。動態定價模型的出現，使企業能夠根據需求、競爭和市場狀況調整價格。

地方

  • 分銷策略的發展重點是 效率和覆蓋範圍。 4P的引入導致了供應鏈的優化和新分銷管道的探索，包括後來電子商務的興起。

晉升

  • 促銷變得更具策略性，重點是 整合行銷傳播。行銷人員開始結合使用廣告、公共關係、促銷和直接行銷，在所有管道上創建一致的品牌訊息。

後 4P 行銷的演變：邁向敏捷行銷

隨著業務和技術的不斷發展，行銷策略也在不斷發展。 4P 奠定了基礎，但商業世界的新發展需要進一步適應。敏捷行銷是一種建立在 4P 基礎上的現代方法，同時解決了當今市場環境的動態和快節奏的問題。

敏捷行銷：下一步

  • 敏捷行銷借鑒了軟體開發中使用的敏捷方法的原則。它強調 靈活性、協作和以客戶為中心，使行銷團隊能夠快速回應市場和客戶偏好的變化。
  • 與 4P 的傳統線性方法不同，敏捷行銷是迭代的。行銷活動根據即時數據和回饋不斷進行測試、衡量和完善。

以客戶為中心

  • 在後4P世界中，客戶是所有行銷活動的中心。敏捷行銷透過使用進一步增強了這一重點 客戶數據和見解 推動決策，確保行銷工作具有高度針對性和相關性。

與科技融合

  • 數位行銷和科技的興起改變了 4P 的應用方式。今天， 大數據、人工智慧和自動化 在優化產品開發、定價策略、分銷管道和促銷活動方面發揮著至關重要的作用。
  • 行銷自動化工具允許與客戶進行個人化和即時互動，而數據分析則提供指導策略決策的見解。

協作和透明度

  • 敏捷行銷鼓勵跨職能協作和透明度。團隊在短衝刺中合作，透過持續的溝通和回饋循環，確保每個人都保持一致並朝著相同的目標努力。

人工智慧輔助行銷的出現

雖然敏捷行銷重塑了企業制定策略和執行的方式，但 AI輔助行銷 已將這些進步提升到一個新的水平。人工智慧技術正在徹底改變行銷人員處理數據、與客戶互動和執行行銷活動的方式，為優化和個人化提供了前所未有的機會。

數據驅動的決策
人工智慧對行銷最重要的貢獻之一是它能夠以遠遠超出人類能力的速度和準確性處理和分析大量數據。人工智慧驅動的分析工具可以篩選客戶資料、社群媒體活動、購買行為等，以發現可能被忽略的趨勢和模式。這種數據驅動的方法使行銷人員能夠做出更明智的決策，確保他們的策略不僅基於直覺，而且基於具體的證據。

大規模個人化
人工智慧還可以實現以前難以想像的規模的個人化。透過機器學習演算法，人工智慧可以根據個人客戶獨特的偏好和行為來客製化行銷訊息、產品推薦和促銷活動。這種程度的個人化顯著增強了客戶體驗，提高了參與度、轉換率和品牌忠誠度。例如，人工智慧可以自動調整數千名收件者的電子郵件內容，確保每封郵件都能在個人層面上引起共鳴。

自動化和效率
自動化是人工智慧產生重大影響的另一個領域。日常行銷任務（例如發送電子郵件、安排社交媒體貼文和管理廣告活動）現在可以由人工智慧驅動的工具處理，使行銷人員能夠專注於策略、創造力和創新。例如，人工智慧驅動的聊天機器人可以 24/7 管理客戶詢問，提供即時回應並收集可用於改善未來行銷工作的有價值的數據。

將敏捷行銷與人工智慧輔助策略結合

敏捷行銷和人工智慧輔助策略的整合是一種強大的組合，可以改變企業在數位時代行銷的方式。透過將敏捷行銷的靈活性和以客戶為中心的重點與人工智慧的精確性和可擴展性相結合，行銷人員可以實現無與倫比的回應能力和效率水平。

自適應和數據驅動策略
敏捷行銷和人工智慧共同使行銷團隊具有適應性和數據驅動能力。人工智慧提供了預測市場趨勢和客戶需求所需的見解和預測分析，而敏捷實踐則確保這些見解可以快速轉化為可行的策略。這種動態組合使企業能夠保持領先地位，快速回應新資訊並不斷優化其工作。

增強的客戶體驗
敏捷和人工智慧的整合還可以增強客戶體驗。敏捷實踐確保客戶回饋能夠快速納入行銷策略，而人工智慧驅動的個人化則確保每次互動都是針對個人量身定制的。這不僅提高了客戶滿意度，而且在品牌與客戶之間建立了更牢固的關係。

可擴展且高效的活動
最後，人工智慧的自動化功能與敏捷行銷的迭代性質相結合，使企業能夠在不犧牲品質或效率的情況下擴大行銷力度。只需最少的人工幹預即可啟動、調整和擴展行銷活動，確保行銷團隊能夠專注於創新和策略成長，而不是陷入日常任務的泥沼中。

行銷的未來

4P 的引入是行銷史上的一個變革性時刻，它提供了一個指導企業數十年的結構化框架。然而，隨著市場環境的變化，企業要成功必須採取的策略也在改變。敏捷行銷和人工智慧輔助策略代表了這一演變的下一步，提供了在當今快節奏的世界中蓬勃發展所需的靈活性、速度和精確度。

對於商科學生來說，了解從 4P 之前的行銷到當今敏捷和人工智慧驅動的格局的歷程至關重要。 4P 背後的原則仍然具有相關性，但其實施已進行了調整，以滿足快速變化的市場需求。透過擁抱 4P 的基本要素以及敏捷和人工智慧提供的創新技術，您將有能力應對現代行銷的複雜性和機會。

當您準備好進入商業世界時，請記住，行銷不再是一個靜態的過程，而是一個動態的、不斷發展的學科，既需要對傳統原則的深刻理解，又需要在面對新挑戰時願意適應和創新。

類別
敏捷项目管理

專案管理歷史

project management history
專案管理歷史

摘要：關於專案管理的人工智慧導向文章。

專案管理通常被認為是一門現代學科，其根源可以追溯到古代。專案管理的發展受到大規模努力、科學管理以及專業工具和技術發展的影響。主要里程碑包括金字塔和長城的建造、弗雷德里克·泰勒和亨利·甘特引入科學管理、20世紀50年代關鍵路徑法（CPM）和項目評估和審查技術（PERT）的創建以及建立正式的項目管理機構，如專案管理協會（PMI）。如今，專案管理被認為是跨行業的重要學科，隨著技術和管理實踐的進步而不斷發展。

@敏捷行銷

從金字塔到敏捷的專案管理史 #專案管理歷史

♬ 原聲 – Thomas Hormaza Dow 教授 – Thomas Hormaza Dow 教授
專案管理 TikTok 講解員

專案管理簡史：

古代基礎： 從本質上講，專案管理自古代文明開展重大專案以來就一直在實踐。吉薩金字塔、中國長城和羅馬競技場的建造是早期專案管理的典型例子。這些龐大的工程需要周詳的規劃、資源配置、勞動力管理和後勤協調，這些都是現代專案管理的標誌。儘管這些時期的文獻很少，但很明顯，古代工程師和建築師採用系統方法來管理他們的項目，實際上充當了第一批專案經理的角色。

19世紀的發展： 受大型工業和政府專案複雜性的推動，專案管理作為一門獨特學科的正式化始於 19 世紀末。 1860 年代的美國橫貫大陸鐵路是一個關鍵時刻。該專案需要協調數千名工人和大量資源，從而導致了早期管理方法的發展。

弗雷德里克·泰勒（Frederick Taylor，1856-1915）引入了科學管理，它後來成為現代專案管理的基礎。泰勒的時間和運動研究著重於透過分析工作流程和優化任務來提高效率。他的同事亨利·甘特（Henry Gantt，1861-1919 年）透過創建甘特圖進一步推進了這些想法，甘特圖是一種視覺化工具，至今仍是專案管理的基礎。甘特圖使管理人員能夠追蹤進度、分配資源並識別任務之間的依賴關係，從而更輕鬆地規劃和控制複雜的專案。

20 世紀中葉：現代專案管理的誕生： 第二次世界大戰期間，由於管理日益複雜的專案的需要，20 世紀中葉見證了現代專案管理的誕生。美國海軍北極星飛彈計畫的發展導致了 1958 年計畫評估和審查技術 (PERT) 的創建。 。

大約在同一時間，杜邦公司開發了關鍵路徑方法 (CPM)，用於管理工廠維護專案。 CPM 引入了一種確定性的專案排程方法，重點在於確定決定專案總持續時間的關鍵任務的順序。 PERT 和 CPM 都成為專案管理的基礎工具，使管理人員能夠控制專案時間表並更有效地分配資源。

1960 年代至 1980 年代：制度化與技術進步： 1960年代，專案管理的概念開始在各行業廣受認可。專案管理協會 (PMI) 成立於 1969 年，標誌著該學科專業化的一個重要里程碑。 PMI 推出了專案管理知識體系 (PMBOK)，這是一個標準化專案管理實務和術語的綜合指南。

20 世紀 70 年代和 80 年代的顯著技術進步進一步改變了專案管理。個人電腦和專案管理軟體的引入使管理人員能夠處理日益複雜的資料和專案細節。 Microsoft Project 等工具開始流行，可以建立詳細的專案進度表、資源規劃和成本估算。

在此期間，出現了新的方法論，包括工作分解結構（WBS）和限制理論（TOC），前者提供了組織專案任務的層次框架，後者專注於識別和管理最關鍵的專案限制。

20 世紀 90 年代至今：敏捷與全球化的興起： 1990 年代，新的專案管理方法興起，特別是在軟體開發行業。敏捷專案管理強調靈活性、協作和迭代開發，作為對傳統線性專案管理方法限制的回應而受到歡迎。 Scrum 和極限編程 (XP) 等框架已廣泛採用，尤其是在快速變化和不確定性的環境中。

全球化和網路的出現也改變了 20 世紀末和 21 世紀初的專案管理。專案變得更加複雜，通常涉及分佈在不同地點和時區的團隊。這種轉變需要開發新的工具和技術來管理地理分散的團隊之間的溝通、協作和協調。

近年來，專案管理不斷發展，自下而上的規劃、敏捷方法論和數據驅動的決策等趨勢越來越普遍。重點已轉向實現專案成果和業務目標之間的策略協調，確保專案不僅提供產出，而且提供實際的效益。

回顧： 專案管理的歷史是一個不斷發展的故事，其驅動力是管理更複雜和雄心勃勃的專案的需求。從古代奇蹟的建造到現代技術奇蹟的發展，專案管理在將想法變為現實的過程中發揮了至關重要的作用。隨著該學科不斷發展並適應新的挑戰，它仍然是組織在日益複雜和競爭日益激烈的世界中努力實現其目標的重要工具。

资料来源

西摩，T. 和侯賽因，S. (2014)。專案管理的歷史。 國際管理與資訊系統期刊（線上）, 18(4), 233-240.

https://en.wikipedia.org/wiki/Project_management

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人工智能工厂

人工智慧、物聯網、AR/VR、區塊鏈和當今商業中的其他十項新興技術之間的協同作用

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人工智慧 物聯網 AR/VR 區塊鏈 新興技術

新興科技正在塑造商業的未來，提供前所未有的機會和效率。其中最具變革性的是人工智慧、物聯網、AR/VR 和區塊鏈。這些技術不僅具有重大的個人影響，而且還與其他十種新興技術相補充和相互作用，以創建一個動態且相互關聯的景觀。在這篇文章中，我們探討了這些技術如何相互整合和增強，以推動創新和業務成功。

以下是十大新興技術的清單：

  1. 量子計算
  2. 5G 和下一代連接
  3. 邊緣運算
  4. 生物技術和 CRISPR
  5. 擴充現實 (XR)
  6. 先進的機器人和自動化
  7. 合成生物學
  8. 神經形態計算
  9. 奈米科技
  10. 儲能和先進電池技術

量子計算

描述：量子計算利用量子力學原理以經典電腦無法做到的方式處理資訊。量子電腦使用量子位元，可以同時表示 0 和 1，從而使它們能夠以前所未有的速度執行複雜的計算。

影響：量子運算有望徹底改變需要複雜運算的領域，例如密碼學、藥物發現、氣候建模和金融建模。

應用：可以解決目前經典計算機無法解決的問題。

與人工智慧、物聯網、AR/VR 和區塊鏈集成:

  • 人工智能：量子運算可以倍增人工智慧演算法的處理能力，從而實現更複雜的模型和更快的決策。
  • 物聯網：量子運算可以處理物聯網設備產生的大量數據，提供更深入的見解和更準確的預測。
  • 擴增實境/虛擬現實：增強的運算能力可以即時呈現更真實、更沉浸的 AR/VR 體驗。
  • 区块链：抗量子加密方法可以保護區塊鏈網路免受未來的量子威脅。

5G 和下一代連接

描述：5G 是第五代行動網路技術，與前幾代相比，可提供更快的資料傳輸速度、更低的延遲以及同時連接更多裝置的能力。

影響：提高資料傳輸速度，減少延遲，並充分發揮物聯網和 AR/VR 的潛力。

應用：支持智慧城市、自動駕駛汽車和先進醫療保健解決方案的發展。

與人工智慧、物聯網、AR/VR 和區塊鏈集成:

  • 人工智能：更快的數據傳輸增強了即時人工智慧分析和遠端人工智慧應用。
  • 物聯網：使更多設備能夠有效連接和通信，促進更智慧的物聯網生態系統。
  • 擴增實境/虛擬現實：減少延遲，使 AR/VR 應用程式更具響應性和互動性。
  • 区块链：透過加快交易時間和減少延遲來提高區塊鏈網路的效率和可擴展性。

邊緣運算

描述：邊緣運算涉及在更靠近資料產生位置的地方處理數據，而不是依賴集中式資料中心。這種方法減少了延遲和頻寬使用，從而實現更快、更有效率的資料處理。

影響：在更靠近數據生成位置的位置處理數據，從而減少延遲和頻寬使用。

應用：對於自動駕駛汽車、智慧電網和工業自動化中的即時應用至關重要。

與人工智慧、物聯網、AR/VR 和區塊鏈集成:

  • 人工智能：邊緣運算可以在資料來源更快處理人工智慧演算法，從而提高即時決策能力。
  • 物聯網：減少物聯網設備的延遲和頻寬使用，從而實現更有效率、更靈敏的物聯網網路。
  • 擴增實境/虛擬現實：透過更接近用戶處理資料來增強 AR/VR 應用程式的效能，減少延遲。
  • 区块链：支援去中心化資料處理，增強區塊鏈網路的安全性和效率。

生物技術和 CRISPR

描述：生物技術涉及將生物過程用於工業和其他目的，特別是微生物的遺傳操作。 CRISPR 是一種革命性的基因編輯技術，可以對 DNA 進行精確修改。

影響：CRISPR 等基因編輯技術的進步可以對 DNA 進行精確修改，從而在醫學、農業和環境科學領域帶來突破。

應用：有可能治癒遺傳疾病，增強作物的恢復能力，並應對生態挑戰。

與人工智慧、物聯網、AR/VR 和區塊鏈集成:

  • 人工智能：人工智慧演算法可以分析遺傳數據，以確定 CRISPR 編輯的目標並預測結果。
  • 物聯網：物聯網設備可即時監測環境和農業狀況，為精準生物技術應用提供數據。
  • 擴增實境/虛擬現實：AR/VR 可用於生物科技的教育和訓練目的，使複雜的概念更容易理解。
  • 区块链：保護和追蹤遺傳數據和生物技術研究，確保透明度和可追溯性。

擴充現實 (XR)

描述：擴展實境 (XR) 是一個涵蓋性術語，涵蓋擴增實境 (AR)、虛擬實境 (VR) 和混合實境 (MR)。 XR 技術創造身臨其境的互動式數位體驗。

影響：結合 AR、VR 和混合實境 (MR)，打造更身臨其境的互動體驗。

應用：用於培訓、教育、遠距工作和娛樂，改變人們與數位內容互動的方式。

與人工智慧、物聯網、AR/VR 和區塊鏈集成:

  • 人工智能：人工智慧透過提供即時分析、自適應內容和智慧互動來增強 XR 體驗。
  • 物聯網：物聯網設備提供即時數據，可以整合到 XR 環境中以獲得更動態的體驗。
  • 擴增實境/虛擬現實：先進的 AR/VR 技術可以創造更真實、更身臨其境的 XR 體驗。
  • 区块链：確保 XR 環境中虛擬資產的安全交易和數位版權管理。

先進的機器人和自動化

描述：先進的機器人和自動化涉及使用複雜的機器人和自動化系統來執行通常重複、危險或需要精確的任務。

影響：機器人技術變得越來越聰明和多功能，導致製造、物流、醫療保健和服務業複雜任務的自動化。

應用：提高各產業的生產力、精準度和安全性。

與人工智慧、物聯網、AR/VR 和區塊鏈集成:

  • 人工智能：人工智慧演算法驅動先進機器人的智慧和決策能力。
  • 物聯網：物聯網感測器和設備提供即時數據，機器人可以使用這些數據更有效地導航和執行任務。
  • 擴增實境/虛擬現實：AR/VR 可用於在虛擬環境中模擬和訓練機器人，然後再部署到現實世界中。
  • 区块链：確保自動化系統中安全、透明的交易和資料共享。

合成生物學

描述：合成生物學涉及透過改造生物體使其具有新的能力來重新設計生物體以達到有用的目的。該領域結合生物學和工程學來創造合成生命形式。

影響：涉及透過改造生物體以使其具有新的能力，以達到有用的目的而重新設計生物體。

應用：用於生產生物燃料、藥品和永續材料。

與人工智慧、物聯網、AR/VR 和區塊鏈集成:

  • 人工智能：人工智慧可以透過分析大量生物數據來設計和優化合成生物過程。
  • 物聯網：物聯網設備可以即時監控合成生物系統，為持續優化提供數據。
  • 擴增實境/虛擬現實：AR/VR 可用於視覺化和理解複雜的合成生物學過程。
  • 区块链：追蹤並保護合成生物學中的智慧財產權和供應鏈。

神經形態計算

描述：神經形態計算模仿人腦的神經結構和功能，以創建更有效率、適應性更強的計算系統。該方法旨在提高計算效率和功耗。

影響：模仿人腦的神經結構和功能，以創造更有效率、適應性更強的運算系統。

應用：可以帶來人工智慧方面的突破，從而實現更先進、更節能的機器學習模型。

與人工智慧、物聯網、AR/VR 和區塊鏈集成:

  • 人工智能：神經形態運算透過提供更有效率、更強大的運算架構，直接增強AI能力。
  • 物聯網：可用於更有效地處理來自物聯網設備的數據，從而實現即時學習和適應。
  • 擴增實境/虛擬現實：透過更有效率的處理來提高 AR/VR 應用程式的效能和反應能力。
  • 区块链：透過提供更有效的共識機制來增強區塊鏈網路的安全性和可擴展性。

奈米科技

描述：奈米技術涉及在原子或分子尺度上操縱物質，以創造具有獨特性質和功能的新材料和設備。

影響：在原子或分子尺度上操縱物質，使新材料和設備有廣泛的應用。

應用：用於醫藥、電子、儲能、環保等領域。

與人工智慧、物聯網、AR/VR 和區塊鏈集成:

  • 人工智能：人工智慧可以透過在分子層面上分析大量數據來設計和優化奈米材料。
  • 物聯網：物聯網設備可以即時監控和控制奈米技術應用。
  • 擴增實境/虛擬現實：AR/VR 可用於可視化和理解奈米級製程和材料。
  • 区块链：保護並追蹤奈米技術應用的開發和部署。

儲能和先進電池技術

描述：先進電池等能源儲存技術對於有效儲存能源至關重要。與傳統電池相比，固態電池等創新技術可提供更高的能量密度和更高的安全性。

影響：固態電池等儲能創新可以徹底改變能源分配和使用。

應用：增強再生能源、電動車和便攜式電子產品的可行性。

與人工智慧、物聯網、AR/VR 和區塊鏈集成:

  • 人工智能：人工智慧透過預測使用模式和有效管理能源分配來優化能源儲存系統。
  • 物聯網：物聯網設備即時監控和管理能源使用和存儲，提高效率和可靠性。
  • 擴增實境/虛擬現實：AR/VR 可用於模擬和優化儲能係統及其與各種應用的整合。
  • 区块链：確保能源交易和分銷網路中安全、透明的交易和追蹤。

结论

人工智慧、物聯網、AR/VR 和區塊鏈與這十項新興技術的整合創建了一個協同生態系統，推動創新並增強業務營運。透過利用每種技術的優勢，企業可以開發更有效率、更安全和創新的解決方案，以應對複雜的挑戰並開闢新的機會。對於想要在快速發展的科技環境中保持競爭力並蓬勃發展的企業來說，採用這些技術至關重要。

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大學生商科AI綜合指南

ai guide for business students
商科學生人工智慧指南

“人工智慧不會取代人類，但擁有人工智慧的人類將取代沒有人工智慧的人類。” ——哈佛商學院 Karim Lakhani 教授（拉卡尼，2023)

大學生需要了解哪些人工智慧知識

人工智慧 (AI) 正在徹底改變從醫療保健到金融等各個領域。了解其基礎和發展對於任何希望在當今商業世界中保持領先地位的人來說至關重要。本指南詳細介紹了您應該了解的有關人工智慧的十大知識，專為大學商學院學生量身定制。

了解人工智慧的興起和出現

什麼是人工智慧？

人工智慧 (AI) 是電腦科學的一個分支，專注於創建能夠執行通常需要人類智慧的任務的機器。這些任務包括辨識語音、辨識圖像、理解自然語言、做出決策，甚至玩西洋棋和圍棋等複雜遊戲。人工智慧的最終目標是開發能夠從經驗中學習、適應新輸入並精確且有效率地執行類似人類任務的系統。

商業環境中的人工智慧

對於商科學生來說，了解人工智慧至關重要，因為它改變了金融、行銷、營運管理等多個領域。人工智慧工具使企業能夠分析大量資料集、預測趨勢、自動化日常任務並改善決策流程。例如，在行銷中，人工智慧可以透過分析消費者行為和偏好來個人化客戶體驗。在金融領域，人工智慧可以增強詐欺偵測並實現交易策略自動化。

人工智慧的不同定義

人工智慧沒有普遍接受的定義。從廣義上講，它可以被描述為使用演算法來執行通常需要人類智慧的任務。然而，人工智慧的範圍可能有所不同：

  • 狹義人工智慧： 專為特定任務而設計的人工智慧系統，例如 Siri 或 Alexa 等虛擬助手，它們擅長執行有限的功能。
  • 通用人工智慧： 假設的人工智慧系統具有執行人類可以執行的任何智力任務的能力。這一級別的人工智慧仍然是理論研究的主題。
  • 超級智慧人工智慧： 一個在所有領域超越人類智慧的人工智慧。這個概念更具推測性，也是專家們爭論的話題。

歐盟委員會將人工智慧定義為透過分析環境並採取行動實現特定目標來顯示智慧行為的系統。這個定義涵蓋了人工智慧可以擁有的廣泛功能，從簡單的自動化系統到複雜的學習演算法。

人工智慧的歷史根源與演變

早期的開始

人造生物的概念可以追溯到古代神話和故事。例如，希臘神話中的巨型機器人塔洛斯和猶太民間傳說中的傀儡，都是具有特殊能力的人造實體的早期代表。這些神話反映了人類對創造栩栩如生的機器的持久迷戀。

哲學基礎

17世紀，對人類思想進行機械解釋的想法開始形成。笛卡兒和其他哲學家推測了機械腦的可能性，為後來的技術進步鋪平了道路。笛卡兒的著名論點「Cogito, ergo sum」（「我思故我在」）強調了思維和意識的重要性，這是人工智慧研究的中心主題。

AI正式誕生

人工智慧作為一門科學學科於 1956 年在約翰·麥卡錫、馬文·明斯基、納撒尼爾·羅徹斯特和克勞德·香農組織的達特茅斯會議上正式誕生。這事件標誌著人工智慧第一波的開始。這次會議旨在探索創造能夠模仿人類智慧各個方面的機器的可能性。與會者討論了自然語言處理、神經網路和自我改進演算法等主題。

人工智慧的三波浪潮

  1. 象徵性人工智慧（1950 年代至 60 年代）： 這個時代注重符號推理和邏輯。研究人員開發了可以執行邏輯推論並使用預定義規則解決問題的系統。著名的項目包括證明數學定理的邏輯理論家，以及模擬心理治療師的早期自然語言處理程序 ELIZA。
  2. 專家系統（20 世紀 80 年代）： 第二波見證了專家系統的興起，它將人類的專業知識編碼成規則，以實現決策過程的自動化。這些系統被用於各個領域，包括醫療診斷、財務規劃和工程。儘管取得了成功，但專家系統由於依賴預定義規則而面臨局限性，這使得它們在處理新情況時缺乏靈活性。
  3. 機器學習與深度學習（20 世紀 90 年代至今）： 隨著機器學習和深度學習演算法的發展，第三波帶來了重大進步。與以前的方法不同，這些演算法從數據中學習，隨著時間的推移提高其效能。關鍵突破包括神經網路、支持向量機和強化學習的發展。應用範圍從圖像和語音識別到遊戲和自動駕駛。

人工智慧的核心概念

機器學習（ML）

機器學習是人工智慧的一個子集，專注於開發允許電腦根據數據學習並做出決策的演算法。機器學習分為三種主要類型：

  • 監督學習： 涉及在標記資料上訓練模型，其中所需的輸出是已知的。該模型學習根據這些訓練資料將輸入映射到輸出。常見應用包括垃圾郵件偵測、影像分類和預測分析。
  • 無監督學習： 涉及在未標記的資料上訓練模型，其中所需的輸出未知。此模型識別資料中的模式和結構。應用包括聚類、降維和異常檢測。
  • 強化學習： 涉及訓練模型透過與環境互動來做出一系列決策。該模型透過接受對其行為的獎勵或懲罰來學習實現目標。應用包括遊戲、機器人和自動駕駛汽車。

深度學習（DL）

深度學習是機器學習的子集，它使用多層（因此「深度」）的神經網路來對資料中的複雜模式進行建模。神經網路的靈感來自於人腦的結構和功能，由處理訊息的互連節點（神經元）組成。神經網路的關鍵組成部分包括：

  • 輸入層： 接收輸入資料。
  • 隱藏層： 透過一系列轉換處理輸入資料。
  • 輸出層： 產生最終輸出。

深度學習在影像和語音辨識、自然語言處理和自主系統等領域取得了重大進展。著名的深度學習架構包括用於影像處理的捲積神經網路 (CNN) 和用於序列資料的循環神經網路 (RNN)。

自然語言處理（NLP）

NLP 是人工智慧的一個領域，專注於電腦和人類語言之間的互動。 NLP 使機器能夠理解、解釋和產生人類語言。 NLP 的關鍵組成部分包括：

  • 代幣化： 將文字分解為單獨的單字或標記。
  • 詞性標記： 辨識句子中的文法部分。
  • 命名實體識別： 將文本中的實體（例如姓名、日期、位置）進行識別和分類。
  • 情緒分析： 確定文本中表達的情緒或情感。

NLP 的應用包括聊天機器人、語言翻譯、情緒分析和資訊檢索。

電腦視覺

電腦視覺使機器能夠解釋和分析來自世界的視覺數據，例如圖像和視訊。電腦視覺的關鍵組成部分包括：

  • 圖片分類： 辨識影像中的物件或場景。
  • 物體檢測： 定位和識別影像中的物件。
  • 分割： 將影像劃分為有意義的區域或片段。
  • 影像生成： 根據學習的模式建立新影像。

電腦視覺的應用包括臉部辨識、自動駕駛汽車、醫學影像和擴增實境。

機器人技術

機器人技術涉及機器人的設計和使用，機器人是人工智慧驅動的機器，能夠自主或半自主執行任務。機器人技術的關鍵組成部分包括：

  • 洞察力： 使用感測器來感知環境。
  • 規劃： 確定實現目標的行動順序。
  • 控制： 精準執行計畫好的行動。
  • 驅動： 使用馬達和執行器移動並與環境互動。

機器人技術的應用包括製造自動化、手術機器人、無人機和服務機器人。

人工智慧進步與應用的驅動力

科學突破

由於許多科學突破，人工智慧迅速發展。神經網路、支援向量機和強化學習等演算法的創新擴展了人工智慧的能力。認知科學和神經科學的研究也有助於理解如何在機器中複製人類智慧。

  • 神經網路： 受人腦的啟發，神經網路由處理資訊的互連節點（神經元）組成。卷積神經網路 (CNN) 和循環神經網路 (RNN) 等神經網路架構的進步導致影像和語音辨識等任務的顯著改進。
  • 支援向量機 (SVM)： 用於分類和迴歸任務的監督學習演算法。 SVM 的工作原理是尋找分隔不同類別資料點的最佳超平面。
  • 強化學習（RL）： 機器學習的一個領域，代理透過與環境互動並接收獎勵或懲罰形式的回饋來學習做出決策。強化學習已成功應用於遊戲、機器人和自主系統。

運算能力增強

摩爾定律預測晶片上的電晶體數量每兩年增加一倍，運算能力的成長一直是人工智慧進步的關鍵驅動力。今天的智慧型手機比幾十年前最好的電腦更強大。運算能力的增強使得能夠處理訓練複雜人工智慧模型所需的大量資料。

  • 圖形處理單元 (GPU)： GPU 最初是為渲染圖形而設計的，由於能夠有效地執行並行運算，現在廣泛用於人工智慧任務。
  • 張量處理單元 (TPU)： Google 專為 AI 工作負載設計的專用硬件，與傳統 CPU 和 GPU 相比，速度和效率顯著提高。

數據爆炸

數位時代帶來了數據爆炸，為人工智慧系統的學習和改進提供了原材料。大數據技術使得海量資料集的收集、儲存和分析成為可能。這些資料對於訓練機器學習模型至關重要，機器學習模型需要大量資訊才能做出準確的預測和決策。

  • 資料來源： 數據是從各種來源產生的，包括社交媒體、感測器、電子商務交易和行動裝置。這種多樣化的數據使人工智慧系統能夠從現實世界的場景中學習並提高其效能。
  • 資料儲存： 雲端運算和分散式儲存系統的進步使得高效儲存和處理大量資料成為可能。

人工智慧的當前應用

人工智慧現已融入我們日常生活的許多方面，包括：

  • 虛擬助理： Siri、Alexa 和 Google Assistant 等人工智慧助理可協助使用者執行任務、回答問題和控制智慧家庭裝置。
  • 推薦系統： 人工智慧演算法根據用戶偏好和行為推薦產品、服務和內容。例如 Netflix 的電影推薦和亞馬遜的產品推薦。
  • 衛生保健： 人工智慧用於診斷、個人化治療計劃和藥物發現。例如，人工智慧可以分析醫學影像以檢測癌症等疾病或協助醫生製定個人化治療計劃。
  • 自動駕駛汽車： 自動駕駛汽車使用人工智慧來導航道路、避開障礙物並做出駕駛決策。特斯拉、Waymo 和 Uber 等公司處於開發自動駕駛技術的前沿。
  • 金融： 人工智慧演算法分析市場趨勢、偵測詐欺並實現交易自動化。人工智慧也用於客戶服務聊天機器人和個人化財務建議。

定義人工智慧的挑戰

人工智慧面臨的最大挑戰之一是它是對我們不完全理解的事物的模仿：人類智慧。這個不斷發展的領域沒有一個單一的、固定的定義。隨著科技的進步，我們對人工智慧的理解和定義不斷發展。認識到這些挑戰凸顯了人工智慧的複雜性和動態性，需要不斷學習和適應。

  • 道德考慮： 人工智慧的開發和部署引發了道德問題，例如人工智慧系統的偏見、資料隱私以及自動化對工作的影響。解決這些問題對於確保負責任地使用人工智慧至關重要。
  • 可解釋性： 了解人工智慧模型如何做出決策對於獲得信任和確保問責制至關重要。研究人員正在致力於開發技術，使人工智慧模型更加可解釋和透明。

人工智慧的未來

雖然我們距離實現通用人工智慧（機器擁有所有人類智力能力）還很遙遠，但人工智慧目前的應用已經在改變我們的世界。隨著人工智慧不斷發展並融入生活的各個方面，未來充滿了令人興奮的可能性。隨時了解未來人工智慧的發展對於商科學生預測商業環境的變化和機會至關重要。

  • 人工智慧與社會： 人工智慧對社會的影響將持續擴大，影響教育、醫療、交通和經濟等領域。了解這些影響將有助於企業領導者做出明智的決策，並利用人工智慧的潛力實現積極變革。
  • 新興技術： 人工智慧將越來越多地與其他新興技術交叉，例如物聯網（IoT）、區塊鏈和擴增實境（AR）。這些協同效應將為創新和業務成長創造新的機會。

结论

了解人工智慧及其影響不僅適合科技愛好者，也適合科技愛好者。這對於商界的任何人來說都至關重要。隨著人工智慧的不斷發展，其影響只會越來越大，因此商科學生必須隨時了解情況並準備好在未來的職業生涯中利用人工智慧技術。這本綜合指南旨在為您提供必要的基礎知識，以駕馭不斷發展的人工智慧領域並發揮其在商業世界中的潛力。

参考资料

Lakhani, K. 與 Ignatius, A.（2023 年 8 月）。 人工智慧不會取代人類，但擁有人工智慧的人類將取代沒有人工智慧的人類。哈佛商業評論。 https://hbr.org/2023/08/ai-wont-replace-Humans-but-Humans-with-ai-will-replace-Humans-without-ai

莫利克，E.（2024）。 協同智能：與人工智慧一起生活和工作 （圖解編輯）。企鵝出版集團.國際標準書號：059371671X，9780593716717。

Sheikh, H.、Prins, C.、Schrijvers, E. (2023)。人工智慧：定義和背景。在：任務人工智慧。政策研究。施普林格、查姆. https://doi.org/10.1007/978-3-031-21448-6_2

類別
敏捷项目管理

敏捷项目管理的核心概念 - 整合敏捷方法论

agile project management explained
解释敏捷项目管理

项目管理基础入门

项目管理是一门运用知识、技能、工具和技术指导项目从启动到结束的艺术。它包括对资源、时间和范围的管理，以实现项目生命周期内的特定目标，其中包括启动、规划、执行、监测、控制和结束阶段。

敏捷视角下的项目生命周期

传统的项目生命周期包括项目从开始到结束的连续阶段。然而，融入敏捷方法后，这个生命周期就变成了一个更加迭代和渐进的过程。在敏捷项目管理中，生命周期被划分为更短的周期或冲刺阶段，以便对项目目标进行持续的重新评估，并重新调整团队的工作重点。这种方法支持快速交付功能组件，并能根据利益相关者的反馈和不断变化的项目要求进行调整。

敏捷项目管理框架

传统框架提供了结构化的方法，而敏捷方法则提供了对需要快速迭代的项目来说必不可少的灵活性和适应性。主要的敏捷框架包括 Scrum、Kanban 和 Lean，它们强调效率和持续改进。这些框架营造了一个协作环境，让业务利益相关者和项目团队在整个项目过程中密切合作，确保与用户需求保持一致，并通过早期和持续交付有价值的成果来提高客户满意度。

敏捷背景下的集成管理

敏捷集成管理侧重于确保项目组件和团队成员之间的无缝互动。传统方法可能会在设定的里程碑上进行集成，而敏捷方法则不同，它鼓励每日集成和持续改进。这包括定期检查、集成会议和持续的反馈循环，确保集成是一个持续的过程，能动态地适应项目的变化。

灵活的范围管理

敏捷范围管理不是固定不变的，而是通过项目团队和利益相关者之间的合作不断发展的。用户故事和产品积压取代了详细的前期规格，允许团队根据迭代交付的反馈调整范围。这种灵活的范围管理有助于更有效地管理变更，确保项目与用户需求和业务目标保持一致。

时间和成本管理

在敏捷项目中，时间和成本是通过固定的冲刺计划来管理的，而冲刺计划的范围是根据时间和预算的限制来调整的。这种方法与传统方法形成鲜明对比，传统方法通常要求预先做出详细的估算和计划。敏捷的时限冲刺培养了一种严谨的项目管理方法，确保在分配的时间和预算内优先完成可交付成果，促进可持续发展的步伐。

通过敏捷实践进行质量管理

敏捷项目管理的质量是通过持续测试和集成来保证的。定期审查和回顾是敏捷流程不可或缺的一部分，使团队能够及时解决质量问题。对频繁交付工作产品的关注确保了从项目早期阶段就将质量融入产品中，而不是在项目结束时才进行检查。

融入敏捷原则

敏捷项目管理的基本原则是优先考虑客户满意度、拥抱变化和促进功能产品的频繁交付。我们鼓励团队自我组织和密切合作，通常是通过面对面的互动来提高项目成果。对流程的定期反思使团队能够调整行为，不断提高效率。

敏捷与传统项目管理

传统项目管理方法（如瀑布法）的特点是线性和顺序方法，而敏捷法提供了一种灵活和迭代的替代方法。敏捷的适应性使其适用于不确定性较高或需要频繁变更的项目。结合了敏捷和传统元素的混合方法也开始流行起来，在适当的情况下提供瀑布式的结构和敏捷式的灵活性。

结论

将敏捷方法融入项目管理的核心理念可带来多种益处，包括增强适应性、提高利益相关者的参与度和改进项目交付成果。通过采用敏捷实践，项目经理可以确保他们的项目能够更好地应对变化，并与企业及其客户不断发展的需求保持一致，最终提高项目成功率和客户满意度。

问题回顾

敏捷项目生命周期与传统项目生命周期：敏捷项目生命周期与传统项目生命周期的主要区别是什么？

在传统的项目管理中，项目遵循一个直线和顺序的过程，从启动、计划、执行到结束。每个阶段都必须在下一个阶段开始之前完成。然而，敏捷项目管理将项目划分为重复的周期或冲刺阶段，使团队能够不断评估和调整战术。这种迭代方法不仅允许更改，还包括反馈以改进项目方向，确保提高灵活性和响应能力。

敏捷集成管理：与传统方法相比，敏捷集成管理如何加强项目协调？

敏捷项目管理强调持续集成和定期反馈，而这在传统项目管理中通常不是优先事项。在传统环境中，整合通常发生在重要的里程碑上，如果在过程后期发现问题，可能会导致延迟。相比之下，敏捷团队每天都会对工作进行整合，并利用反馈意见立即改进流程，从而加强协调，降低项目受挫的风险。

敏捷范围管理的灵活性： 为什么敏捷项目管理中的范围管理更加灵活？让我们来解读一下。

敏捷项目管理通过使用用户故事和产品积压，可以采用适应性更强的范围管理方法。与项目范围从一开始就固定不变的传统方法不同，敏捷项目即使在项目生命周期的后期也欢迎变更。这种灵活性是通过短期规划和根据利益相关者的反馈不断确定积压工作的优先次序来实现的，从而确保项目始终与用户需求和业务目标保持一致。

敏捷原则与客户满意度：敏捷原则如何优先考虑客户满意度和项目适应性？

敏捷项目管理建立在关注客户需求和项目适应性的原则之上。通过频繁交付工作产品，敏捷团队可以确保价值的早期和持续交付，从而大大提高客户满意度。此外，敏捷项目欢迎不断变化的需求，并能快速适应，保持可持续的开发速度，既能满足客户的反馈，又能适应项目的发展，而不会让人疲惫不堪。

回顾视频《12 分钟敏捷项目管理》--项目管理基础和敏捷性介绍

摄影师 杰森-古德曼

類別
人工智能工厂

借助人工智能工厂实现业务敏捷性的未来

business agility ai factory
业务敏捷性 AI 工厂

摘要：人工智能工厂的人工智能定向开发模型与业务敏捷性同时产生变革性影响。人工智能应用（如机器人律师和机器人顾问）对营销、财务、法律、人力资源、运营、销售、用户体验和管理的影响。它强调了人工智能在动态营销分析、经济高效的财务咨询、自动法律援助、简化招聘流程、预测运营效率、个性化销售策略、以用户为中心的用户体验设计以及知情管理决策等方面的整合。

人工智能工厂模式下的敏捷未来：深入探讨人工智能和敏捷业务功能

人工智能工厂模式的出现标志着企业运营进入了一个变革时代，它将人工智能与企业各方面的效率、创新和灵活性相结合。这本书全面探讨了人工智能如何通过机器人律师、机器人顾问和其他先进应用重新定义营销、财务、法律、人力资源、运营、销售、用户体验和管理的敏捷性，为企业在数字时代追求卓越提供了蓝图。

敏捷营销：通过人工智能驱动的分析来增强营销能力

人工智能工厂模式利用人工智能深入洞察消费者并实时调整营销活动，使敏捷营销变得更加充满活力。例如，人工智能算法为谷歌广告（Google Ads）等平台提供动力，使营销人员能够通过自动竞价策略和受众定位来优化广告效果。这种个性化和高效的水平体现了人工智能如何通过迅速适应消费者行为和市场趋势来支持敏捷营销。

敏捷金融：机器人顾问的崛起

在金融领域，机器人顾问的引入代表着向敏捷性的重大飞跃。这些人工智能驱动的平台提供个性化的投资建议，其成本仅为人工财务顾问的一小部分，使财务规划更容易获得。Betterment和Wealthfront等公司利用机器人顾问分析客户资料、风险承受能力和财务目标，通过复杂的算法自动管理投资组合，优化回报，通过技术创新体现了敏捷金融的精髓。

法律敏捷性：机器人律师带来的变革

机器人律师是一种人工智能应用程序，可自动执行文件审查、法律研究甚至基本法律咨询等任务，大大提高了法律灵活性。像 DoNotPay 这样的初创公司展示了机器人律师的潜力，他们为一系列问题提供自动法律援助，从质疑停车罚单到浏览小额索赔法庭。这不仅加快了法律流程，还使法律服务的获取途径民主化，展示了人工智能如何将传统的法律实践转变为敏捷的法律生态系统。

敏捷人力资源：人才招聘高级分析

人力资源部门从人工智能中获益匪浅，尤其是在人才招聘和管理方面。LinkedIn 的人工智能算法可以完善职位匹配和候选人推荐，从而简化招聘流程。此外，人工智能驱动的平台还能通过个性化的学习和发展机会来提高员工的参与度，如 IBM 的 Watson Career Coach，它利用人工智能来指导员工的职业发展路径，培养敏捷和持续学习的文化。

敏捷运营：预测分析提高效率

随着人工智能在预测性维护和供应链优化方面的应用，运营效率实现了质的飞跃。亚马逊的预测性运输模式由人工智能驱动，可预测客户的购买量，从而优化库存和运输流程。这不仅缩短了交货时间，还大大降低了成本，说明了人工智能如何通过预测性和适应性物流战略促进敏捷运营。

敏捷销售：利用人工智能增强客户洞察力

人工智能通过深入洞察客户行为，实现个性化销售策略，从而改变销售职能。HubSpot 的人工智能销售平台等工具通过分析客户互动来预测销售结果，帮助销售团队确定销售线索的优先顺序并调整销售方法。这种个性化和高效的水平体现了敏捷销售，人工智能驱动的洞察力带来了更有效和适应性更强的销售策略。

敏捷用户体验：利用人工智能进行实时反馈和调整

敏捷用户体验从人工智能中获益匪浅，尤其是在实时收集和分析用户反馈方面。Adobe 的 Sensei 是一个人工智能和机器学习框架，它支持基于实时数据自动执行设计任务和优化用户体验的工具。这可以实现快速原型设计和测试，确保产品和服务在开发周期中始终以用户为中心并保持敏捷。

敏捷管理：用于战略决策的人工智能

人工智能能够提供实时业务洞察力，支持快速、明智的决策，从而加强敏捷管理。Salesforce 的 Einstein Analytics（爱因斯坦分析）为管理者提供了全面的业务绩效视图，从而能够迅速进行战略调整。这说明了人工智能如何通过为领导者提供导航快速变化的业务环境所需的数据和洞察力来支持敏捷管理。

结论：利用人工智能工厂实现业务转型

人工智能工厂模式与各种业务职能的整合预示着一个高效、创新和灵活的新时代的到来。从金融领域的机器人顾问到法律领域的机器人律师，人工智能不仅优化了现有流程，还为增长和价值创造带来了新机遇。这一探索凸显了人工智能的变革性影响，为企业在日益数字化和敏捷化的商业环境中蓬勃发展铺平了道路。

资料来源人工智能定向开发

摄影师 马克斯-朗格洛特 

视频摘要 利用人工智能工厂实现业务敏捷性的未来：人工智能在企业中的作用，如机器人律师和机器人顾问

YouTube 上的业务敏捷教育视频摘要 https://www.youtube.com/watch?v=nYposOAR8cc
類別
人工智能工厂

人工智能工厂业务敏捷性

ai factory business agility
ai factory business agility

摘要：人工智能工厂模型上的人工智能定向开发是将人工智能与业务运营相结合的一种变革性方法，强调敏捷性和创新性。通过组建多学科团队和采用敏捷方法，该模式旨在提高运营效率、推动创新和提高业务敏捷性。这种模式培养了一种持续学习和协作的文化，使企业能够迅速适应市场变化，保持竞争力。对于希望驾驭复杂的数字化转型并利用人工智能获得竞争优势的企业来说，这是一项战略性资产。

人工智能工厂模式：敏捷企业界指南

在充满活力的现代商业领域，敏捷和创新不仅是流行语，更是竞争战略的支柱。当我们在复杂的数字化转型中摸索前行时，人工智能工厂模式的出现为旨在保持领先地位的企业提供了一种开创性的方法。本博文将深入探讨这种模式如何彻底改变运营、提高敏捷性并为创新铺平道路。

什么是人工智能工厂模式？

想象一下，一个将人工智能（AI）整合到业务运营结构中的强大企业，培育了一个由内部团队、云技术和人工智能专家组成的协作生态系统。这个企业--人工智能工厂--是一个由数据、技术和人类专长推动创新蓬勃发展的模式。这种战略不仅能实现流程自动化，还能改变流程，使企业能够跨越式发展，迈向数字卓越的未来。

为转型创造条件

愿景与合作是核心

利用人工智能支持业务战略的清晰愿景是这一旅程的起点。确定有影响力的用例--无论是提升客户体验、优化供应链，还是彻底改变产品开发--都至关重要。让所有利益相关者参与进来，可确保以统一的方式实现这一变革之旅。

打造梦之队

人工智能工厂的核心是多学科团队。数据科学家、人工智能工程师、产品负责人和 DevOps 专家汇聚一堂，形成了创新的纽带。未来团队的任务是将人工智能的愿望转化为实际成果，与业务部门紧密合作，确保每个解决方案不仅在技术上合理，而且在战略上保持一致。

治理与敏捷执行：双支柱

由人工智能工厂委员会推动的战略管理可确保人工智能计划与公司的总体目标产生共鸣。同时，强大的数据基础设施为可扩展和安全的人工智能应用奠定了基础。敏捷方法的采用将人工智能工厂推向了快速原型、迭代开发和持续改进的境界，体现了业务敏捷性的精髓。

收获效益：效率、创新和灵活性

实施人工智能工厂模式可简化运营，像热刀切黄油一样切碎冗余和低效。它为创新开辟了新途径，使企业能够满怀信心地探索未知领域。最重要的是，它提高了企业的灵活性--能够迅速有效地适应市场变化和客户需求，这在当今快节奏的世界中至关重要。

人工智能工厂与业务敏捷性：完美共生

在人工智能工厂模式中，人工智能与敏捷实践的融合创造了一种共生关系，从而增强了组织的适应能力。敏捷方法强调适应性、协作和渐进式改进，为发挥人工智能的潜力提供了完美的框架。这种协同作用不仅能加快决策和创新，还能培养一种持续学习和适应的文化。

敏捷企业界的主要收获

人工智能工厂模式不仅是一种技术创新，更是一种以灵活性和持续改进为核心的战略方法。采用这种模式，企业可以

  • 利用人工智能推动运营效率和创新。
  • 提高业务灵活性，在快速发展的市场中保持领先地位。
  • 培养协作、学习和适应的文化。

总结：用人工智能工厂模式拥抱未来

作为敏捷企业界的一员，探索将人工智能工厂模式作为转型催化剂的时机已经成熟。这是对我们重新思考如何对待人工智能的邀请，人工智能不仅仅是自动化的工具，它还是一种战略资产，可以推动我们的企业迈向具有无与伦比的灵活性和竞争优势的未来。让我们一起踏上这段旅程，利用人工智能的力量，在数字时代释放我们的全部潜能。

Video Overview: AI Factory Model Explained

资料来源人工智能定向开发

摄影师 史蒂夫-约翰逊

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