üretken yapay zeka yaratıcı, özelleştirilmiş iletişimlerden oluşan yeni bir dünyaya güç veriyor, pazarlama ekiplerinin geniş ölçekte daha fazla kişiselleştirme sunmasına ve günümüzün yüksek müşteri beklentilerini karşılamasına olanak tanıyor. Bu güçlü yeni aracın potansiyeli, iç iletişim ve üretkenlikten müşteriye dönük kanallara ve ürün desteğine kadar uçtan uca pazarlama sürecinin tamamını kapsıyor. IBM tarafından Mayıs 2023'te gerçekleştirilen bir ankette ve Momentive.aiCMO'ların %67'si üretken yapay zekayı önümüzdeki 12 ay içinde uygulamaya koymayı planladıklarını, %86'sı ise bunu 24 ay içinde yapmayı planladıklarını bildirdi.

İş için yapay zeka uzun süredir birden fazla pazarlama işlevine ulaşmayı başarmıştır: herhangi bir platform veya cihazda kesintisiz bağlantı, sorun yaşandığında anında yanıt verme ve mevcut konum ve satın alma geçmişine göre özelleştirme. Ancak üretken yapay zeka çözümleri, pazarlamada müşteriyle yüz yüze kalan ekiplere geniş ölçekte daha fazla kişiselleştirme sağlamak ve çalışanların becerilerini ve performansını artırmak için yeni yetenekler sağlayabilir.

Kurumsal pazarlama ekipleri üretken yapay zekadan büyük ölçüde faydalanacak ancak bu yeteneğin tanıtılması yeni beceriler ve süreçler gerektirecek. IBM anketine göre CMO'lara, üretken yapay zekanın benimsenmesindeki başlıca zorlukların neler olduğunu düşündükleri sorulduğunda, en önemli üç endişeyi sıraladılar: uygulamanın karmaşıklığını yönetmek, veri kümesini oluşturmak ve marka ve fikri mülkiyet (IP) riski.

Doğru üretken yapay zeka stratejisiyle pazarlamacılar bu endişeleri azaltabilir. Yolculuk ses verileriyle başlar.

Üretken yapay zekanın doğru verilere ihtiyacı var

Tüm yapay zeka uygulamalarında olduğu gibi, üretken yapay zeka da temel verilerin kaynağına ve bakımına dikkat etmeyi gerektirir. Bilinen BT atasözü "çöp girer, çöp çıkar" hâlâ geçerlidir; Yüksek kaliteli bir sonuç elde etmek için yüksek kaliteli veriler şarttır. Eğitim verileri taraflı veya eksikse modeller hatalı içerik üretebilir.

Özellikle pazarlama alanında üretken yapay zeka, içerik geliştirme ve hedef kitle hedefleme konusunda yardımcı olabilir. Veri iyileştirmenin yanı sıra önyargıları gidermek ve marka sesinin tutarlılığını ve ürün ve hizmet bilgilerinin doğruluğunu sağlamak için korkuluklar ve denetim kurmanın yanı sıra çok önemlidir.

Örneğin, bir perakende giyim şirketi, farklı müşteri kişiliklerine göre uyarlanmış e-posta veya çevrimiçi deneyimleri özelleştirmek için üretken yapay zekayı kullanabilir. Üretken yapay zekanın metin, görsel ve videoya yönelik gelişmiş yetenekleri, daha kişiselleştirilmiş ve ilgi çekici bir deneyim yaratma potansiyeline sahiptir. Bu, müşterinin vücut tipine, moda tercihlerine ve ilgi duyduğu aktivitelere uygun kıyafetler giyen sanal bir modeli içerebilir. Üretken yapay zeka aracı ayrıca hava durumu, yaklaşan etkinlikler veya alışveriş yapan kişinin konumu gibi dış faktörleri de içerebilir.

Peki ya üretken yapay zeka aracı müşteriye kışın ortasında bir mayo ya da yazın kar parkası almasını önerirse? Çeşitli üretken yapay zeka çözümleri geniş veri alanları üzerinde eğitildiğinden, mevcut verileri yanlış şekilde çekme ve yorumlama becerisine sahiptir. Bu nedenle aracın beklenmedik sonuçlar verme potansiyeli vardır.

Ne zaman AI temel modeli Konu dışı veya yanlış içerik üreten bu davranışa, sanrı. Bu senaryoyu hafifletmek için ekipler, yalnızca açık kaynaklı internet verilerine güvenmek yerine modellerini özel veri kümeleriyle özelleştirdiklerinden emin olmalıdır.

Veriye dayalı, üretken bir yapay zeka pazarlama stratejisi oluşturun

Pazarlama organizasyonunuzun etkili üretken yapay zeka çözümleri sunabilmesi için önce yapay zeka temel modellerini uygulamaya yönelik bir stratejiye ihtiyacınız var. Mevcut verilerin (hem harici hem de dahili) geniş kapsamı göz önüne alındığında, modellerinizi kaynak bulmadan ve eğitmeden önce kullanım durumlarınızı tanımlamanız önemlidir. Her kullanım senaryosunun yararını ve riskini anlamak, model eğitim sürecini önceliklendiren adım adım bir yol oluşturmaya yardımcı olacaktır.

Pazarlamacıların aynı zamanda BT ile yakın işbirliği içinde çalışması gerekiyor. veri mimarisi Fikri mülkiyet ve gizli veriler için gerekli korumaları takip ederken temel modelleri güvenli bir şekilde oluşturup dağıtmak gerekiyor. Uygun kullanım korkulukları, fikri mülkiyetinizi ve markanızın bütünlüğünü izlemeye ve korumaya yardımcı olacaktır.

Üretken yapay zekanın insan pazarlama ekiplerine ihtiyacı var

Dağıtıldıktan sonra üretken yapay zeka veri yolculuğunuz bitmez. Temel modeller müşterilerle etkileşime girdikçe sürekli olarak geliştiriliyor, artan miktarda veri toplanıyor ve bu da yeteneklerini geliştiriyor. Temel modellerde çalışan üretken yapay zeka uygulamalarının çıktılarını insan niyetleriyle uyumlu hale getirmek ve bunların yararlı, etik ve güvenilir olmasını sağlamak için insan denetimi (insan açıklamalarıyla denetimli ince ayar ve insan geri bildiriminden pekiştirmeli öğrenme gibi) gerekir.

Üretken yapay zeka, müşteriye dönük, insani görünen işler üretebilse de, yine de veri kullanımına ilişkin etik ve yasal kaygıları yönetme konusunda uzmanlığa sahip bir insan rehberine ihtiyaç duyuyor. Gerçek kişi olan incelemeciler ayrıca içeriğe sızmış olabilecek önyargı veya halüsinasyon örneklerini tespit edip düzeltebilir.

Pazarlama araç setinize üretken yapay zeka ekleyin

IBM anketinde CMO'lar, üretken yapay zeka yetenekleri için en önemli B2B kullanım senaryoları olarak içerik oluşturma ve düzenleme, SEO ve sosyal medya pazarlamasını gösterdi.¹ B2B pazarlama işleviyle ilgili olarak, bu liderler potansiyel müşteri yaratma ve satış geliştirmeyi en önemli kullanım örnekleri olarak nitelendirdi.¹

Üretken yapay zekaya ilişkin en büyük endişeleri sorulduğunda liderler, veri doğruluğu, gizlilik yönetimi ve bu çözümü oluşturmak için gerekli beceriye sahip kaynaklara sahip olma konularına odaklandı.¹ Bu amaçla, üretken yapay zeka teknolojisini benimsemek, onun yeteneklerini oluşturmak, test etmek ve öğrenmek için pratik bir yaklaşım gerektirir. Bu, özel verilerin korunmasını, müşteri deneyimlerinin alakalı ve ödüllendirici olmasını ve pazarlama sürecinin kolaylaştırılmasını ve uygun maliyetli olmasını sağlayacaktır.

IBM, onlarca yıldır iş amaçlı yapay zekanın ön saflarında yer alıyor. Pazarlamacıların üretken yapay zekayı sorumlu ve etkili bir şekilde uygulamalarına yardımcı olan çözümler ve hizmetler sağlıyoruz. WatsonsIBM'in kurumsal kullanıma hazır yapay zeka ve veri platformu olan . Platform üç güçlü bileşen içerir:

1. watsonx.ai: Yapay zeka geliştiricilerinin üretken yapay zekayı eğitmesi, doğrulaması, ayarlaması ve dağıtması için kurumsal bir stüdyo
2. watsonx.data: temel alınarak oluşturulmuş açık bir hibrit veri deposu açık göl evi Üretken yapay zeka iş yüklerinin ölçeklendirilmesine yardımcı olmak için tasarlanmış mimari
3. watsonx.governance: Sorumluluk, şeffaflık ve açıklanabilirlik ile oluşturulan yapay zeka iş akışlarını hızlandıran bir araç seti

IBM Danışmanlık™ ve 20,000'den fazla yapay zeka uzmanından oluşan çeşitli, küresel ekibi, pazarlama kuruluşlarının işlerinde yapay zeka ve otomasyonu hızla ve güvenle tasarlamasına ve ölçeklendirmesine yardımcı olur. Herhangi bir yapay zeka modelini, herhangi bir bulut üzerinde, etik ve güven rehberliğinde sunmak için IBM watsonx teknolojisi ve açık bir iş ortakları ekosistemi ile birlikte çalışıyoruz.

Markanızın erişimini, kalitesini, zenginliğini ve korunmasını desteklemek için doğru veri kaynakları ve mimariyle üretken yapay zekaya doğru ilk adımı atın.

Müşteri ve çalışan deneyimi için CEO'nun üretken yapay zeka kılavuzunu edinin

¹ “CMO'lar ve Üretken Yapay Zeka,” IBM, Mayıs 2023. sayı (200)