如果全球封锁使我们学到了什么，那就是人们真的很珍惜与外界的联系。我们被提醒重要的是-连接性在列表中居于首位。
工作场所，会议，展览，节日–所有这些都必须在线进行，这意味着B2B企业有机会通过富有同情心的，相关的个性化数字体验，与潜在客户和现有客户真正巩固自己的地位。
因此，组织需要更加敏捷。随着锁定功能的不断开启和关闭，他们需要更快地做出响应，并采用适合当前需要的方法。这种大流行迫使营销人员思考新的创新方式来创收，这反过来又迫使他们评估自己正在使用的技术。
对于已经将人工智能（AI）纳入其技术系统的组织，这比其他组织容易。而且，在这个可能只剩下沙漏的世界中，在可预见的未来，我们必须以战略为基础，营销自动化将越来越成为必须。
Statista的数据显示，人工智能的受欢迎程度正在增长，到2025年，全球人工智能软件市场预计将达到230亿美元。但是，由于它是一个如此广阔的主题海洋，组织从哪里开始？
这是B2B营销领域的人们在涉足之前应了解的四个主要原则。
1.在寻求解决方案之前先定义问题
面临的挑战不是找到技术解决方案，而是精确地定义问题以使AI能够解决它。这是一个至关重要的思维转变，从思考“ AI是答案”（如何）到考虑“我们正在尝试解决的问题是什么”（什么）。
问题越好，答案越有用。尽管许多行业面临着一些新的非常现实的挑战，但很可能是当前的状况会激发这种思维。
许多B2B品牌已经发现，网站和Facebook Messenger聊天机器人可以帮助捕获线索并为访问者提供更多信息。打印机制造商爱普生还利用AI的力量来发送看起来像是真实人物的全自动电子邮件。
尽管这些仍然是机器学习的相当实用且简单的应用程序，但企业可以将AI应用到数百种因素的分析中，从而在需要快速做出决策并采取行动时加快决策速度。
2.从空白板到狡猾的机器
任何AI系统都以空白的板块形式开始。它的效率取决于我们教它做什么。AI分析任何数据集都比我们能够进行的更加深入和有效，但是我们不能期望得到比提供的更多的数据。
如果我们教网络根据一组数据预测营销趋势，它将非常有用，但仅在特定维度上有效。人工智能永远都没有它的老师好。
过去，在涉及招聘流程偏见等问题时，AI受到了抨击。尽管初始系统没有任何类型的偏见，假设或直觉，但随着数据的加载，某些偏见可能会成为学习行为。因此，定期（根据不断学习的经验）测试系统是否有可能导致意外排除或歧视的不良结果，这一点非常重要。
3.数据就是一切
高效的AI学习取决于人们对构成正确数据集的理解。通常的看法是，数据集越大，期望的性能就越高。但是，要确定机器的效率，就需要数量和质量。
例如，如果我们希望AI应用程序预测未来的服装趋势，则需要确保我们结合了历史参考趋势的各个维度（颜色，材料，图案，长度等）。如果我们要教AI识别树木，而我们仅以桦树为学习示例，那么当它无法识别橡树时，我们就不会感到惊讶。
4.人与机器都不是绝对可靠的
要记住的一件事是AI系统会犯错误。没有没有摆脱它们的系统。这是有原因的。系统模仿类人推理，并且能够泛化问题是它们相对于经典软件编程的最大优势。但是，它们也继承了我们的易失性（尽管它不如人类易受标记）。因此，任何应用程序总是需要某种形式的人工审核。不应仅对机器执行任何操作（至少目前如此）。
仍然，AI是B2B品牌可以从许多方面受益的强大伴侣。例如，它可以帮助受严格监管的行业中的品牌在发布到社交媒体上时避免合规性问题。CRM工具现在开始利用诸如预测分析和机器学习之类的AI功能来识别客户行为的模式和趋势，从而有助于识别营销线索并警告人类用户，以便他们可以对它们采取行动。
我们可以将所有最佳实践应用于人工智能应用程序，但是最终决定成功或失败的是人类。B2B客户可能代表他们的组织做出理性的决定，但他们仍然希望获得引人入胜，个性化和人性化的体验。因此请记住，在将AI引入B2B营销工具集中时，该人与机器必须组成一个完美的团队，才能在任何AI驱动的项目或应用程序中取得成功。