2024 年的 10 大 AI 工具
人工智能 (AI) 是一项绝对强大的技术,它将重塑世界并帮助我们解决社会最棘手的问题。但它也会在小事上提供帮助,它将改善我们的日常体验,尤其是在工作场所。
无论是制定完美的营销活动还是优化跨部门流程,都不乏可以帮助您将业务提升到新水平的 AI 工具。在本文中,我们将讨论市场上各种可帮助小企业主和经理提升业务水平的 AI 工具。
什么是人工智能?
人工智能是一门创建计算机系统的科学,该系统可以执行通常需要人类智能才能完成的任务。这些任务涵盖范围广泛的活动,例如理解人类语言、识别数据模式、解决问题,甚至适应新情况。
人工智能是计算机模仿人类思维认知功能的指导手册。通过遵循这些指令,机器能够推理、感知环境,最重要的是从经验中学习。人工智能通过采用复杂的算法和数学模型来实现这一点,这些算法和模型使计算机能够处理信息、适应不同的情况并不断提高其性能。
人工智能绝不是新鲜事物。早在我们听说 ChatGPT 之前,我们就一直在使用人工智能,但并没有真正考虑过它。如果你曾经向 Siri、Alexa 或 Cortana 询问过某件事,那么你就使用了人工智能。还记得你使用 Shazam 查找正在播放的歌曲的那些时候吗?你当时就在使用人工智能。
生成式 AI 工具
生成式人工智能根据用户提交的自然语言提示创建文本、图像、视频、音频和计算机代码。生成式人工智能工具可用于几乎任何部门、任何类型和规模的业务的广泛应用。从律师、开发人员和保险精算师到市场分析师、销售代表和人力资源专业人士,每个人都将在日常工作中使用某种形式的生成式人工智能。
聊天 GPT
ChatGPT是由 OpenAI 开发的先进 AI 语言模型。它属于 GPT(生成式预训练 Transformer)模型系列,专门用于在对话环境中生成自然语言响应。许多人通过 ChatGPT 的聊天界面与其进行交互。但是,ChatGPT 也可以通过 API 嵌入到网站和应用程序中,以增强客户体验和员工工作效率。
几乎每个组织的每个部门都可以从 ChatGPT 中受益。您可以将其部署为聊天机器人,处理从客户服务和支持到新员工培训计划的所有事务。您的销售和营销团队可以使用它来做所有事情,从分析反馈和评论中的客户情绪、为下一个活动撰写文案,到筛选潜在客户并向客户推荐产品。
ChatGPT 易于使用,但需要花费一些时间和精力才能掌握。但成为大师绝对值得付出努力。网上有很多免费资源(包括 ChatGPT,您可以要求它们帮助制作更好的提示)可以帮助您学习如何成为 ChatGPT 提示大师。
ChatGPT 的竞争对手包括Bard、YouChat和HuggingChat。
达尔
DALL-E由 OpenAI 开发,ChatGPT 的开发者也是他们。DALL-E 是将 GPT 架构扩展到视觉领域的成果。它以文本提示作为输入,并返回图像作为输出。
但 DALL-E 不仅仅是一个有效的图像创建工具,它还可用于编辑和增强现有图像。您可以为 DALL-E 提供图像和基于文本的指令作为输入,DALL-E 将根据您的指令返回图像作为输出。您还可以选择图像中的特定区域(在 DALL-E 领域中称为修复),这样您的指令仅适用于图像的特定部分。
DALL-E 可应用于各种创意和实用领域。它可用于平面设计,为营销材料、网站和艺术项目创建独特和定制的视觉效果。此外,它还可以根据文本内容为文章、演示文稿和社交媒体帖子生成相关图像,从而简化内容创建。
DALL-E 的竞争对手包括Midjourney、Craiyon和Stable Diffusion(以及其他几家公司)。
销售和营销人工智能
人工智能可以帮助销售和营销减少在缓慢而平凡的任务上所花费的时间,而是揭示有价值的客户洞察,以推动与客户进行更有价值的互动。
Qualifier.ai
如果说寻找合适的潜在客户就像大海捞针,那么使用Qualifier.ai这样的工具就像使用高灵敏度的金属探测器。您无需花费一半的时间寻找合适的潜在客户,尝试追踪他们的联系信息并手动发送数十封电子邮件,Qualifier.ai 可以为您完成这些工作。
从用户的角度来看,该平台非常简单。销售代表向 Qualifier.ai 提供您正在寻找的目标行业、职位、地理区域和公司规模(按员工人数计算),Qualifier.ai 将找到潜在客户及其联系信息,并自动向潜在客户发送电子邮件。如果潜在客户没有回复,该解决方案甚至会自动跟进。
阿波罗网
Apollo.io是一个数据智能和销售互动平台,可帮助企业寻找和吸引客户、缩短销售周期并丰富现有联系人。该解决方案并非每个方面都由人工智能驱动。例如,Apollo.io 带来的最大好处之一是它可以帮助企业利用来自全球 3000 万家公司的超过 2.75 亿经过验证的联系人的联系人数据来丰富其 CRM。
Apollo.io 可以转录、分析和提取您录制的销售对话中的宝贵见解,以确保获得最佳结果。例如,它可以提供通话过程中出现的后续步骤、异议、痛点和行动项目的列表。它还可用于评估和提高您的销售团队在客户互动期间的表现(例如,如果您花费太多时间展示幻灯片),因此经理可以成为有效的教练。
Apollo.io 使用 AI 自动生成电子邮件并发送给潜在客户。该平台可以创建外展、跟进和最后推销电子邮件模板,并使用 AI 根据目标个性化电子邮件。您甚至可以使用 AI 对话工具的洞察来生成个性化的跟进电子邮件并发送给潜在客户,以保持业务进展。
客户服务人工智能
人工智能非常适合客户服务。它可以快速训练和部署,因此您无需投入大量时间和金钱来让某人上手。它将 24/7/365 全天候待命,并且不会在三个月内离开去从事其他工作。
我们不应该期望人工智能完全取代联络中心,尤其是在短期内。但这些平台正在显现其存在,并被证明是许多联络中心的重要组成部分。
漂移
Drift是一款对话式人工智能,可用于多种应用,例如确定网站访问者的资格并将其转化为客户,以及帮助销售代表提高工作效率。不过,它也可以部署为客户支持代理。
Drift 吸收了贵公司的知识库(包括手册、示意图、指南等),其人工智能聊天机器人利用这些知识库来协助客户并回答问题。它为喜欢自助服务的客户提供了一条直接通往他们所寻找答案的途径。
它不会取代您现有的联络中心,但可以减轻负担。 Drift 的聊天机器人可以专注于不需要人工干预就能解决的问题(例如查找零件编号或排除简单故障),这样您的联络中心工作人员就可以适当关注有需要和高价值的客户,或者专注于解决只有人类才能解决的复杂问题。
由 Amelia 提供支持的 NICE CXone SmartAssist
由 Amelia 提供支持的 NICE CXone SmartAssist为企业提供可通过文本或语音与客户互动的聊天机器人。SmartAssist 与您的知识库和后端系统集成,并具有处理常见任务(例如密码重置、账单查询/退款和重新安排送货)的内置角色和技能。
我们很欣赏这种动态性,因为有些客户更善于表达或习惯使用语音,而有些客户则更喜欢文字。因此,客户可以使用他们喜欢的媒介与聊天机器人互动,这将有助于缩短解决问题的时间并提高客户满意度。SmartAssist 聊天机器人的直观性也给我们留下了深刻的印象。它能够判断客户的情绪,随时从一个话题跳到另一个话题,并在被打断时做出适当的反应。
人力资源人工智能
人工智能主要通过三种方式帮助人力资源专业人士:自动化繁琐的任务、深入了解雇员与雇主的关系以及简化招聘流程。
艾莉娜
Leena AI WorkLM是一个大型语言模型 (LLM),可以帮助人力资源部门自动化和优化人力资源服务交付和规划,以及衡量和改善员工体验。
它配备了一个聊天机器人,可将人力资源专业人员从单调、耗时的任务中解放出来。例如,聊天机器人可以自动化员工入职流程,回答员工疑问(例如有关公司政策的问题),并充当人力资源服务台来处理休假请求。人力资源专业人员可以进行实地调查,并依靠 Leena AI 来发掘并帮助改善与员工的关系。
Fetcher.ai
Fetcher.ai利用人工智能自动完成与招聘相关的繁琐任务。招聘人员无需搜索 LinkedIn 和其他人才数据库,只需告诉 Fletcher 他们在寻找什么,它就会返回一份候选人名单。Fletcher.ai 还可以自动生成个性化电子邮件并发送给合适的候选人,招聘人员可以安排招聘活动的时间和持续时间。
Fetcher 还可以帮助招聘人员衡量参与度,评估人力资源部门招聘人员的表现并确定改进方法。它还可以显示有多少候选人打开和点击了电子邮件,并确定哪些候选人感兴趣。Fetcher 还可以可视化整个候选人库的性别和人口统计数据,以帮助确保您遵守 DEI 计划。
会议人工智能
有时,会议参与者会分心,错过一些重要的事情。有时,会议节奏太快,太吸引人,很难(或不可能)做笔记。有时,参与者无法参加会议。有了人工智能会议工具,您不必担心信息被遗漏。
萤火虫
Fireflies是一款会议优化工具,利用人工智能转录、总结和分析语音对话。该解决方案可以与流行的视频会议和云存储平台集成,但也可以通过其 API 连接到其他应用程序。
一旦收集了对话,Fireflies 就会生成一份可完全搜索的录音记录。用户可以通过关键字、主题或对话话题、会议期间提出的具体问题或基于对话情绪来搜索记录。这样以后查看笔记就变得很容易了。
适用于 Google Workspace 的 Duet AI
Duet AI for Google Workspace有助于提高远程会议参与者的音频和视频质量、生成 18 种语言的翻译字幕、做笔记和总结会议,甚至代表您参加会议。
Google Meet 中的 Duet AI 使用 AI 为所有参与者生成录音棚般的外观和声音。如果有多个人使用同一个网络摄像头,Meet 中的 Duet AI 会使用面部识别技术识别每个人并将其显示在各自的框中。这些功能可确保每个人都能看到和听到,即使摄像头、麦克风或网络质量较差。
Duet AI for Google Workspace 还具有一些令人印象深刻的提高生产力的功能。它可以转录和总结会议内容,实时捕捉视频片段,并为迟到者提供“迄今为止的总结”,这是已经讨论过的内容的简要概述。还有一个“替我参加”功能,Duet AI 可以参加会议并代表您传递任何消息,并在会议结束时提供摘要。
人工智能的陷阱是什么?
人工智能背后的炒作和所谓的好处掩盖了使用人工智能所带来的问题和陷阱。虽然它可以改善结果并帮助您在短时间内完成大量任务,但它也可能带来道德和法律问题。
优点
人工智能的优点与你在业务中实施的任何其他技术一样:它使你能够以更少的成本、更好、更快地完成工作。与人工智能并肩工作,人类可以将注意力集中在需要人类参与的任务上,而机器可以处理人类不想做或可能无法完成的任务,例如在庞大的数据集中识别模式。
一旦你训练人工智能完成某项任务,它就会全天候待命,直到需要为止。毕竟,人工智能不会生病、休假,也不会在有更好的机会出现时离开你。如果流程随着时间的推移而发生变化,人工智能将做出必要的调整。此外,与人类不同,当流程发生变化时,人工智能不会抱怨或抵制。
最后,人工智能降低了阻碍员工提高生产力的技术壁垒。例如,生成式人工智能可以将新手开发人员变成普通开发人员,也可以将专家开发人员变成神级人物。
缺点
使用人工智能也有缺点——即人工智能有时会出错,并且使用人工智能会存在一些法律和道德灰色地带。
人工智能并非总是正确的,而且容易产生幻觉。人工智能幻觉是指人工智能应用程序生成意外的、不正确的输出。幻觉可以是彻头彻尾的虚构,也可以是无关紧要和荒谬的反应。幻觉可能特别危险,因为人工智能非常擅长听起来正确,即使是错误的。因此,您可能会根据谎言做出重要决定或创建面向客户的消息。
使用人工智能会使您面临版权侵权和操作失误的风险。如果您在不知情的情况下侵犯了某些人工智能生成内容的版权怎么办?如果您的数据最终落入网络犯罪分子或竞争对手手中怎么办?如果人工智能幻觉犯下六位数的错误会发生什么?在决定人工智能是否适合您业务的某个方面时,您必须考虑这些问题。
人工智能适合您的业务吗?
并非所有问题都需要人工智能解决方案。人工智能的成本加上你花在设置和学习如何使用它上的时间和精力必须值得。如果人工智能每周可以为你节省五分钟的任务时间或将准确率提高一点点,那么它可能不值得投资。但如果将准确率提高 1% 可以显著提高盈利能力和/或每周为你节省 10 个小时,那么它就是值得的。
您还必须将风险考虑在内。如果您使用 ChatGPT 等解决方案处理专有或私人数据,则会给您的业务带来必须考虑的安全和合规风险。您不仅可能将私人数据暴露给外界或不符合法规要求,而且还会将关键流程的结果交给存在幻觉的技术,这可能会导致一些严重的失误。
最后,重要的是要记住,人工智能只是一种工具。与任何工具一样,它将有助于提高工作效率和质量。最终,结果的质量和实现结果所需的时间取决于操作员,而不是人工智能。
换句话说,如果你不是人力资源专业人士,那么使用人工智能人力资源平台并不会突然赋予你成为人力资源专业人士的能力。然而,如果你是人力资源专业人士,你会变得更优秀,因为你可以使用人工智能人力资源工具。
例如,如果你是小企业主,认为人工智能会突然解决你所有的人力资源问题,那么你就会大吃一惊。你仍然需要了解人力资源的来龙去脉以及它与你业务的关系。然而,一旦你真正理解了这些来龙去脉(或雇佣了了解这些来龙去脉的人),人工智能就会大大简化工作。
结论
人工智能改变了工作世界,使以前困难或不可能完成的任务变得容易。然而,虽然简单地问 ChatGPT 几个问题并让它为你执行任务似乎很容易,但重要的是要记住,当人工智能由不知道自己在做什么的人管理时,它几乎毫无用处。人工智能是一种非凡的工具,它将帮助你做令人惊叹的事情,但不会在没有你的深思熟虑和专业知识的情况下简单地提供这些令人惊叹的东西。
常见问题 [FAQs]
什么是生成预训练变压器?
生成式预训练 Transformer 是一种先进的 AI 模型,可以从大型文本数据集中学习,并可针对特定的语言相关任务进行微调。它的 Transformer 架构和生成功能使其成为企业和技术提供商寻求增强其自然语言处理应用程序的强大工具。
什么是深度学习?
深度学习是机器学习的一个分支,其重点是受人脑结构和功能启发而形成的人工神经网络。它涉及使用具有多层(因此称为“深度”)的深度神经网络来自动学习并从数据中提取分层特征。深度学习在图像和语音识别、自然语言处理和自动驾驶等任务中取得了巨大成功,这要归功于它能够处理复杂的非结构化数据并从中进行高级抽象。
什么是机器学习?
机器学习是人工智能的一个分支,它使用算法和统计模型使计算机系统能够从经验中学习和改进,而无需明确编程。它涉及利用数据来训练这些模型,使它们能够根据从数据中收集到的模式和见解做出预测或决策。机器学习在各个行业都有广泛的应用,从商业中的预测分析到计算机视觉中的图像识别。
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