在数字营销中，每个人都在“做AI”。我们生成视觉效果、撰写简报、自动化报告。这些工具就在那里，可以使用，而且通常是免费的。然而，根据麻省理工斯隆管理学院的数据，95% 的企业人工智能项目从未超出试点阶段。
问题不在于技术。这是有组织的。使用仍然是原子化的、无记录的、不可传播的，仅由个人而不是团队进行。组织正在努力做的是从分散的实验转向结构化的实践，并集成到日常业务工作流程中。
Ad’s up Consulting 正是选择迎头攻克这个项目。在公司成立 15 周年之际，由于任命 Saad Haddi 为创新与人工智能主管，该公司正在加强其产品服务，致力于培训内部团队进行新的人工智能开发，尽可能贴近实际情况。在此过程中，咨询公司的培训实体 Campus 正在引入量身定制的人工智能培训，直接深入营销团队的流程，帮助他们更好地实现自动化。
人工智能真正改变了数字采办团队的日常生活
在付费媒体中，在平台的推动下，人工智能已迅速在日常应用中占据一席之地：我们在 Google Ads 上使用效果最大化广告系列生成广告，我们让智能出价管理拍卖，我们要求法学硕士为他们的元广告系列撰写创意简报。然而，这些举措往往是孤立的，单独进行，没有任何真正的整体逻辑。
结果偶尔会转化为生产率的提高，但不会为公司带来任何结构性的权力增长。如果 SEA 专家在编写广告附加信息时节省了 30 分钟，而流量经理则将每周报告自动化，那么两者尚未共享共同语言、统一的工作流程或使用框架。这正是 Ad’s up Consulting 的人工智能部门在内部强调的：工具的采用不会造成任何问题，有待构建的是使用的集体结构。
为什么一般的人工智能训练已经不够了
如今的培训市场与工具市场存在着同样的综合症：数量过多、参差不齐，而且往往与实际情况脱节。当我们在 2010 年将营销团队引入数字化时，我们有时会对他们进行人工智能培训：表面上以发现的形式进行，而不是直接锚定在业务用例中。
然而，收购团队不需要对语言模型的工作原理进行理论分析。她正在寻找具体的答案：如何构建提示来生成立即可用的创意简报，如何将自动化步骤集成到多级报告中，或者如何将人工智能和人工验证结合起来以保持平稳的生产率。 Campus 正是在这个纯粹的运营基础上建立了培训计划。 人工智能培训 ：直接借鉴我们 160 名付费、SEO、数据和创意专家的具体经验。
AI Campus 培训真正带来了什么
他们的方法基于一个简单的原则：我们不是为了理论而学习人工智能，而是将其直接集成到现有流程中，以便每个员工第二天就可以使用它。
目标是设计将人工智能和人类结合起来的混合工作流程，而不破坏当前的工作方法。这导致按专业构建提示库，并识别高影响力的自动化任务，例如内容制作、绩效分析或活动报告。最重要的是，这种方法使得从个人使用转向集体、记录和完美可复制的实践成为可能。
因此，广告商面临的真正挑战不在于人工智能的采用，而在于如何利用其用途。通过严格的支持构建这些实践，使得简单的目录更新与拥有 15 年经验的机构将其始终致力于采购策略的相同流程要求应用于人工智能之间存在着巨大的差异。
