深入研究该用例的关键数据

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将 genAI 定位为人才和技术解决方案，强调培训和技能提升，让您的团队为 AI 做好准备。 2. 确保数据适用于人工智能 企业领导者经常低估数据对结果的影响。但要成功实施人工智能，

您的数据必须干净、一致且结构良好。数据治理和元数据管理应在人工智能委员会的指导下在企业层面进行。 营销人员还应按照以下步骤确保数据质量与营销目标一致： 确定 genAI 的最佳营销用

例，并。 指定营销数据冠军来建立最佳实践，鼓励数据共享并监督数据乌干达 WhatsApp质量。 与利益相关者和数据所有者合作制定数据质量标准，并计划缩小当前质量与理想质量之间的差距。领导者应将 genAI 的数据治理锚定在业务价值中，强调对客户数据和品牌知识产权的责任。 许多人错误地认为，只需将组织的数据输入 genAI 工具即可获得结果。实际上，大型语言模型和其他 AI 引擎严重依赖元数据——包含各种形式的描述和属性的数据。 元数据提供了对基础数据的基本背景和理解。您的营销数据负责人应与数据、分析和技术领导者密切合作，以识别和链接可提高营销效率和效果的元数据，重点关注可通过 genAI 增强的用例。
深入挖掘：如何确保您的数据为人工智能做好准备 3. 优化技术和人才结构 整合正确的技术和人才组合取决于组织的： 期望结果。 投资定制化的风险偏好。 可用于支持实施的资源。 仔细权衡购买 genAI 模型或自行构建模型的利弊。大多数组织在进行试验并进入试点和实施阶段时，都会采用混合技术组合方法。 选择正确的技术和人才组合 无论你选择哪种方式，提升人才技能都是必须的。由于模型易于使用，购买方法只需要很少的培训，而构建方法则需要大量培训来设计、开发和部署模型。