MarTechBot 幕后是什么？

在过去的六个月里，我们都经历了人工智能驱动的前所未有的变革步伐。 这种变化的催化剂是“访问”。

AI 的转折点是 OpenAI 决定提供对 ChatGPT 的免费和不受限制的访问——结果：不到两个月就拥有了 1 亿用户。

作为营销技术和营销运营的领导者，这种开放访问既是一种祝福也是一种挑战。 它极大地改变了我们 2023 年的计划和优先事项。

这就是大约两周前 MarTechBot 进入画面的地方。 感谢 Marc Sirkin 和 MarTech 的团队让我了解 MarTechBot 的幕后情况，让内部人员了解它的训练方式、底层技术和实时学习。

Sirkin 和我讨论了他发布的上下文“MMM”提示的含义。 该实验表明，使用该站点的内容训练 MarTechBot 将为营销人员提供定制的答案。 结果在意料之中，但令人印象深刻。 并引发了进一步的反思。 以下是我得出的一些见解。

• 现在开始。 学习如何使用公司特定的语言模型训练 AI 机器人应该是您 2023 年的首要任务。 它可能不会向公众发布，但潜在的好处要求我们现在都开始采取切实措施。
• 回音室效应。 看着 MarTechBot 在营销泡沫和 martech 中做出反应真是太棒了——就像一个两周大的婴儿已经知道怎么说“妈妈”和“爸爸！” 然而，其影响是严重的。 偏见可能会以同样快的速度蔓延。 在营销技术领域，MarTechBot 会很快得出结论，解决每个营销问题的唯一方法是向堆栈中添加一个新工具吗？ 🙂
• 新的营销操作角色。 我们发现训练机器人会遇到各种新的障碍。 一个例子是实施 GPT 令牌限制。 虽然字数统计是一个粗略的比喻，但考虑到作为大型语言模型 (LLM) 基础的预测反馈循环，它们并不完全等同。 另一个例子是编辑音频/视频文本转录的新内容操作角色。 以前，实时隐藏式字幕产生的轻微误差会被忽略。 当文本被输入训练机器人模型时，这些不准确是必然的。
• 支点。 如果一个机器人可以如此快速地接受一种语调的训练，它能立即被重新训练吗？ 如果一个品牌已经对机器人进行了消息传递和语气训练，但由于新产品方向或品牌重塑而现在已经过时怎么办？

但是等等，还有更多！ 以下只是 MarTechBot 提示的新 MarTech 和 MOps 挑战（例如，未回答的问题！）的冰山一角。

• 没有操作指南的新堆栈。 那些创建生成式 AI 系统的人承认，他们并不确切理解为什么以及如何以他们有时的方式做出反应。 营销运营专家如何解释 对客户、管理团队、股东等？
• 平衡速度和责任。 创新竞赛将引发棘手的法律、版权和道德问题。 #train_on_this（或#do_NOT_train_on_this）等新内容标签是否会被接受？
• 营销-IT“内斗”的潜在重燃。 在过去的 10 年里，我们在营销和 IT 之间的角色/职责划分方面建立了一些规范。 但是人工智能工具将被整个企业使用。 营销人员是否需要更新与 IT 的跨职能合作伙伴关系，或者冒着失去对 IT 将并且应该始终为企业控制的重要数据集的访问权限的风险？
• 快速融入营销自动化。 正如我在 3 月份所写和谈到的那样，这些功能还推动了对核心 CRM 和营销自动化平台的再投资，作为营销技术堆栈的基础。 我将在 6 月份的系列文章的第 2 部分中介绍对数据管理的影响。 从现在到那时又会改变多少或引入多少？ （我已经修改了三遍大纲了！）

过去，供应商和/或顾问通常可以帮助我们确定堆栈中哪里出了问题。 在接下来的 6-12 个月里，AI 机器人堆栈不会出现这种情况。 我们必须成为幕后的操作员。 从今天开始。

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