为支持 Google 人工智能的使用，数字领导者应该优先完成什么工作？

正确答案解析

为支持Google人工智能的有效使用，数字领导者应优先在高质量数据和熟练的员工团队等关键方面进行能力建设。 - 数据是AI的基石：人工智能模型的效果高度依赖于输入数据的质量、准确性、完整性和相关性。没有高质量的数据，AI将无法学习、做出准确预测或提供有价值的洞察。因此，确保数据输入的高标准是AI成功的先决条件。 - 人才驱动AI应用：即使拥有最先进的AI工具，也需要熟练的员工团队来有效操作、管理、优化和解读AI成果。这包括数据科学家、AI工程师、营销策略师以及能理解和利用AI工具的营销人员。他们负责模型的训练、部署、效果监测、故障排除以及根据AI洞察制定行动方案。 - 持续投资与发展：能力建设是一个持续的过程，它确保组织能够适应AI技术的快速发展，并最大化其投资回报。这包括对数据基础设施的投资和对员工技能的培养。

错误选项分析

• 指导团队避免采用实验型思维，以消除风险并在每年保持稳定的业绩。
  • 错误原因：数字营销和AI领域发展迅速，实验和迭代是发现新机遇、优化策略和适应市场变化的关键。完全避免实验型思维会阻碍创新，导致组织在竞争中失去优势，并无法充分发挥AI的潜力。AI的应用本身就常涉及A/B测试和模型优化，这都是实验思维的体现。
• 制定固定预算流程，以便将数字营销明确作为组织的成本中心。
  • 错误原因：将数字营销仅仅视为成本中心，而非投资中心或增长引擎，会限制对其的战略投入和发展。AI驱动的营销能够带来显著的可衡量回报（ROI）。固定的预算流程可能缺乏灵活性，无法及时响应市场变化或对AI工具进行必要的投资和调整。
• 在组织内建立界限明确的数据孤岛，以明确规定不同的职责领域并指定多位预算负责人。
  • 错误原因：数据孤岛是AI应用的最大障碍之一。AI需要整合、统一且易于访问的数据才能提供全面的用户视图和跨渠道的洞察。建立数据孤岛会阻碍数据流、限制AI模型的训练数据量，并导致分析结果片面化，严重削弱AI的效能。虽然职责明确很重要，但不应以牺牲数据整合和协作效率为代价。