效率帶來必要的視角 我已經開始透過

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這就是為什麼你感到被困住了。這是一個經典的選擇悖論。您認為有如此多的用例可供選擇可以更輕鬆地將生成式人工智慧應用於您的內容和行銷。但這確實讓決定使用哪些應用程式變得更加困難。 最陰險的部分？在您做出承諾之前，您無法知道人工智慧生成的內容是否更好。 這就是我的意思。 生成式人工智慧對提示的反應被設計為不可預測的。如果您要求該工具重寫、編輯或創建某些內容，它永遠不會以相同的方式回應兩次。

如果你按情，它通常會以另一種變化來回應。在您停止該過程之前，它不會停止重寫。它永遠不會說：“好吧，第三次迭代是最好的版本，所以別再 波蘭 WhatsApp 號碼數據 問了。” 生成式人工智慧並不總是為您提供正確的內容，也不總是為您提供最好的內容。它只是給出最可能的內容。如果您認為這足夠好，那麼您是對的。你錯了。 新穎性和採用更結構化的方法來組裝客戶的用例來幫助客戶擺脫困境。




在行銷方面，有兩種頻譜可以應用於生成式人工智慧。第一個涉及新的或現有的能力。該用例是否已經完成，生成式人工智慧可以使其更有價值？或者這是不可能的事情或太困難以至於不值得人類付出努力？ 客戶服務電話的即時翻譯是人工智慧使現有功能變得更容易的一個例子。使用人工智慧將研究論文重寫為適合不同角色的更友善的版本就是新功能的一個例子。 第二個範圍以效率為中心。生成式人工智慧的使用會讓你更有效率嗎？它會節省時間和資源嗎？或效率較低？是否需要更多的時間和資源？ 使用生成式人工智慧工具產生 SEO 關鍵字或修復語法是提高效率的一個例子。