随着人工智能日益复杂化，数字营销格局正在迅速演变。企业现在面临着一个重要的选择：是组建专门的AI团队，还是为营销人员提供AI工具？我们将探讨这两种方法，深入探讨其对各种规模企业的战略意义和实际考量 人工智能实施的两种方法。
人工智能工程师：集成解决方案的架构师
AI 工程师通过开发能够将 AI 洞察付诸实践的系统和应用程序，将数据科学家的模型变为现实。他们设计、测试并维护可扩展、可靠的 AI 基础架构，确保其与业务流程无缝集成。
通过将人工智能工具（例如 OpenAI 的工具）与先进的系统集成相结合，他们能够支持顺畅的自动化并最大限度地减少中断。 塞浦路斯电话号码数据 这些专家能够排除故障并优化应用程序，以满足不断变化的需求。
- 您的人工智能工程师是否能够利用人工智能专业知识构建和部署可扩展的解决方案？
- 他们是否与 IT 和数据团队有效合作以实现顺利的系统集成？
- 他们是否准备好随着时间的推移维护和优化人工智能工具，以支持持续的过程自动化？
业务分析师：将技术与战略目标相结合
业务分析师负责确保 AI 项目与公司的战略目标保持一致。作为技术团队和业务领导之间的沟通桥梁，他们专注于将 AI 项目与可衡量的成果联系起来。
他们与数据科学家合作，将复杂的洞察转化为切实可行的建议。他们还帮助识别关键数据和关键绩效指标 (KPI) 以追踪成效， 哪些新格式将受到欢迎？ 展现人工智能工作的切实影响。
- 您的业务分析师是否擅长将人工智能项目与战略目标相结合？
- 他们能否在技术和业务团队之间进行有效沟通？
- 他们是否准备好定义和跟踪 AI 成功的 KPI？
IT专家：支持人工智能基础设施
IT专家负责构建和维护人工智能应用的技术基础设施。他们优化数据存储、处理能力和系统安全性，以确保人工智能运行的顺畅和安全。
他们与AI工程师合作，搭建云环境，保护数据隐私，并确保合规。随着AI项目的发展壮大，对处理能力的需求也越来越大，他们的角色对于可扩展性至关重要。
- 您的 IT 专家是否了解 AI 的基础设施需求，包括系统集成商所扮演的角色？
- 他们准备好支持可扩展性和数据安全性了吗？
- 他们能否解决人工智能应用程序的集成问题， 数据库到数据 并在必要时利用系统集成商的专业知识？
变革管理专家：推动人工智能的采用
变革管理专家确保整个组织顺利采用人工智能。他们通过分享人工智能的优势来化解阻力。他们还会解决员工的顾虑并提供培训，帮助员工对新系统充满信心。
项研究显示，高达 84% 的变革从业者熟悉人工智能，但只有 48% 的人在工作中使用人工智能。这凸显了清晰的沟通和培训的必要性，以简化人工智能带来的挑战。