AI 偏见方面的经验表明了潜在的

rogili3516@arin

Seeker的 SEO 主管 Annika Haataja表示：“在扩大 AI 的使用范围时，不要忘记监控质量和准确性。我们都知道，AI 有时会出错，如果团队不信任结果，这可能会影响采用。

让人们审查人工智能输出的样本以发现错误，并让他们对自己在此过程中的专业知识充满信心。”

我们喜欢的：随着团队逐渐习惯使用 AI，对 AI 产出的关注度可能会下降。Haataja 提醒我们，随着 AI 的采用规模不断扩大，我们要注意质量和准确性，这对我们所有人来说都是一个重要的提醒。

10.完善您的数据源。
Click Intelligence Ltd.总监 Simon Brisk认为人工智能偏见是一个挑战。有趣的是，他的团队改进数据源后，他们找到了更好的数据。

他说：“在集成 AI 时，Click Intelligence 面临的一个重大挑战是确保数据完整性。AI 模型的好坏取决于训练它们的数据。不准确或有偏见的数据可能会导致误导性的营销决策。

“例如，在为电子商务客户分析用户行为时，偏差数据最初表明该客户对特定产品系列有偏好。只有在细化数据源后，我们才能意识到更全面的偏好趋势，从而重新调整我们的营销策略。”

我们喜欢的： Brisk 在 影响和解决方案。通过重新校  韩国 电话号码  准数据源，Click Intelligence 可以根据可靠的数据重新调整其营销策略。

11.保持竞争力。
人工智能世界正在快速发展。Seven Marketing总监 Chris Stott建议保持领先于人工智能的发展。

他说：“保持竞争优势至关重要。我们必须持续提供卓越的价值。这意味着要严格测试所有 AI 软件，以保持我们的领先地位，并保证我们为客户提供一流的结果。”

我们喜欢：将 AI 融入您的系统可以令人兴奋且充满力量。从实验的角度测试 AI 是与您的团队一起探索 AI 功能的好方法。您很快就会感受到什么可以为您提供支持以及您不需要什么。

12.克服数据完整性和变更管理。
iBoysoft高级技术编辑兼营销内容经理Jessica Shee分享了克服数据完整性和变更管理的重要性。