類別
人工智能工厂

敏捷人工智慧

建構靈活、以使用者為中心的人工智慧系統的綜合指南

隨著人工智慧 (AI) 不斷革新產業,企業面臨著保持 AI 模型適應性、以用戶為中心以及與不斷變化的業務需求保持一致的挑戰。傳統的開發方法經常難以應對人工智慧固有的複雜性,需要更動態、迭代和回饋驅動的方法。

進入 敏捷人工智慧(Agile AI)—融合 敏捷方法AI開發原則 透過提高靈活性、持續改進和快速迭代來增強人工智慧專案。本指南探討了敏捷人工智慧如何幫助企業創建不僅技術強大而且能夠應對現實挑戰的人工智慧系統。


什麼是敏捷人工智慧?

敏捷人工智慧應用 敏捷框架-例如 Scrum、Kanban 和 Lean— 人工智慧模型的開發、部署和維護。與遵循結構化、線性流程的傳統軟體開發不同,人工智慧開發本質上是 實驗性的和不可預測的,使敏捷的 迭代循環和反饋循環 自然契合。

透過 Agile AI,組織可以:

  • 開發人工智慧模型 短時間、迭代衝刺 而不是漫長而僵化的開發週期。
  • 驗證 AI 解決方案 真實世界數據與使用者回饋 全面部署前。
  • 迅速地 調整模型 新的數據趨勢和業務需求。
  • 加強協作 跨職能團隊,確保 AI 與業務目標一致。

敏捷 AI 的核心原則

1. 迭代開發

人工智慧模型的建立、測試與完善 循序漸進,允許團隊發布早期版本,收集回饋並不斷改進。

2. 以客戶為中心的驗證

Agile AI 不僅僅關注技術基準,還優先考慮 最終用戶需求和業務影響。頻繁的測試和回饋循環確保人工智慧解決方案提供實際的價值。

3. 跨職能協作

人工智慧開發需要資料科學家、軟體工程師、領域專家和商業領袖的投入。敏捷人工智慧促進 自組織、自治團隊 快速做出決策並迅速適應。

4. 持續整合和交付(CI/CD)

人工智慧模型 持續整合、測試和部署 以防止瓶頸並確保無縫更新。

5. 假設驅動開發

Agile AI 不會提前花費數月時間完善 AI 模型,而是提倡快速原型設計和 小規模測試 在擴展之前驗證假設。


敏捷人工智慧的關鍵領域

1. 人工智慧開發的敏捷原則

避免過度規劃

與需要詳盡規劃的傳統軟體專案不同,人工智慧開發依賴 早期實驗。敏捷人工智慧鼓勵團隊專注於 假設驗證 而不是僵化的長期計劃。

混合敏捷方法

因為人工智慧的發展 研究密集型和工程驅動型,一個 Scrum 與 Kanban 的融合 往往比單一框架更有效。


2.以資料為中心的敏捷人工智慧

由於人工智慧模型依賴數據,敏捷原則延伸到 資料收集、清理和處理 以確保可靠性和符合道德規範。

資料倫理左移

道德考量——包括 偏見檢測、隱私檢查和公平性評估—嵌入到 資料收集的早期階段,而不是在最後一刻才去解決。

領域驅動的數據細化

主題專家(例如醫生、金融分析師)應該 直接參與資料驗證 確保 語境準確性,降低在實際應用中模型效能不佳的風險。


3. 模型工程與驗證

輕量級文檔

敏捷 AI 團隊不會專注於冗長的文檔,而是使用以下工具 MLflow 和權重與偏差 自動追蹤模型變化,確保 透明度和可重複性.

快速失敗驗證

敏捷人工智慧採用 混沌工程原理,故意在極端條件下測試模型(例如,注入雜訊或對抗性資料)以儘早發現弱點。


4.人工智慧營運(AIOps)

人工智慧系統需要 持續監控和維護 部署後。敏捷人工智慧延伸 DevOps 實踐 透過 AIOps 實現人工智慧。

人工智慧基礎設施的共擔責任

AI 和 DevOps 團隊合作 雲端成本優化、模型可擴展性和版本控制,確保人工智慧模型保持高效且具有成本效益。

彈性工程

為了防止 模型退化 隨著時間的推移,敏捷 AI 團隊會實現 自動回滾、異常偵測和效能監控,確保生產的可靠性。


5.可解釋人工智慧(XAI)和倫理考量

人工智慧系統必須 透明且負責,尤其是在醫療保健和金融等高風險行業。

道德作為日常實踐

敏捷人工智慧集成 將道德評審納入 Sprint 回顧會議促使團隊評估模型是否 不公平地排除人口統計數據 或產生偏差的輸出。

預設的可解釋性

人工智慧模型應該會生成 不確定性估計、置信度分數和預測理由 以提高可解釋性和信任度。


6. 人機協作

建構有效的人工智慧 與人類一起,而不是取代它們,對於可用性來說至關重要。

共同創造衝刺

敏捷人工智慧促進 以使用者為中心的設計衝刺,利害關係人(例如醫生、客服代表)參與原型設計 人工智慧驅動的介面 (例如儀表板、聊天機器人)。

人工智慧設計中的心理安全

非技術利益相關者應該感到有權 挑戰人工智慧建議,培養 批判性評價文化 和信任。


敏捷 AI 專案管理:專注於成果

衡量成功的標準不是 故事點或衝刺速度敏捷人工智慧優先考慮 業務和用戶成果:

  • 用戶採用率:有多少人積極使用AI解決方案?
  • 業務影響: 測量單位 節省成本、增加收入或提高效率.
  • 技術債比:比例 維護與創新人工智慧模式所花費的時間.

限時探索

敏捷人工智慧允許 專門的研究衝刺 團隊可以在這裡探索新的 AI 技術 無需立即履行承諾.


敏捷 AI 中的專業角色

隨著敏捷人工智慧的普及,出現了專門的角色來彌合 科技、商業與道德.

  • 敏捷人工智慧教練:指導團隊進行平衡 速度和複雜性 在人工智慧開發方面。
  • AI 產品負責人:將人工智慧項目與 業務目標和技術限制.
  • 道德 AI 專家:確保公平、透明, 監理合規 在人工智慧解決方案中。

適應變化並提供可持續的人工智慧

敏捷人工智慧使組織能夠:

  • 快速轉向 以回應新的數據或業務變化。
  • 降低風險 透過小規模、可控制的實驗進行迭代。
  • 嵌入道德和公平 融入人工智慧設計,確保責任到人。

透過優先考慮 靈活性和客戶回饋Agile AI 幫助企業建立 AI 系統, 不斷發展而不是在部署後就變得過時。


敏捷人工智慧的未來

隨著人工智慧的成熟,敏捷人工智慧將在關鍵領域繼續發展:

  1. 小數據人工智慧 – 儘管數據有限,但仍發展出穩健的模型。
  2. 節儉的人工智慧 – 創建 輕量級、節能的人工智慧 針對資源受限環境的解決方案。
  3. 人工智慧民主化 – 讓人工智慧發展更加 可透過開源協作存取.
  4. 人機協同 – 確保人工智慧增強 人類的創造力與決策.
  5. 跨學科人工智慧發展 – 加強 倫理學家、心理學家和人工智慧工程師.

商業專業人士和學生如何利用敏捷人工智慧

對於商務人士

  • 建立跨職能 AI 團隊 融合了技術和商業專業知識。
  • 採用敏捷 AI 框架 以推動持續改善。
  • 衡量人工智慧的成功 基於 業務影響,而不僅僅是技術性能.

對於大學生

  • 發展 人工智慧技術技能和敏捷專案管理 專業知識。
  • 參與 實踐項目 涉及迭代 AI 模型開發。
  • 學習 人工智慧倫理與XAI原則 創建負責任的人工智慧解決方案。

結論:擁抱敏捷 AI 思維

敏捷人工智慧不只是一種方法論,它還是 文化轉變 促進 快速創新、道德的人工智慧開發與以人為本的設計.

透過整合 敏捷工作流程、道德 AI 原則與持續迭代企業和個人可以利用人工智慧的潛力 負責任且有效.

隨著人工智慧繼續塑造我們的世界,擁抱 敏捷人工智慧 確保我們所建構的系統 適應性強、可持續、符合人類需求讓人工智慧真正 為服務對象服務.

類別
敏捷人工智慧銷售手冊

敏捷人工智慧銷售書籍第二章

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)“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. :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。

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