IT领导者如何利用生成式人工智能弥合数据鸿沟

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重写内容如下：来源：Lisa Ginther Huh

最近，IT领导层和首席信息官的讨论中，生成式人工智能已成为普遍的话题。在Gartner IT研讨会上，这也被广泛讨论，但这一前进之路可能会让人感到困惑。尽管86%的IT领导者认为，在他们的组织中，生成式人工智能将很快发挥重要作用，但最近的研究表明，33%的企业领导者表示无法从数据中获取洞察力。然而，四分之三的企业领导者已经担心错过生成式人工智能的好处

要成功使用生成式人工智能工具，员工需要对数据有扎实的了解，但在各个组织中，员工表示不知道如何在工作中安全地使用生成式人工智能，其中包括 49% 的销售专业人员。

那么，IT 领导者该如何弥合这一差距呢？答案就是使用生成式人工智能。

在员工的工作流程中为其提供受管理的、人工智能驱动的洞察力

生成式人工智能可以帮助那些需要快速、便捷地从数据中获得最大收益的企业用户，可以直接在员工工作的应用程序（如电子邮件、手机或 Slack 和 Salesforce 等应用程序）中提供智能化、个性化的上下文洞察，从而简化数据分析并实现数据分析的民主化。

主动提供团队最重要的驱动因素、趋势、预测和异常值，并为员工提供与他们息息相关的指标的定制摘要，同时利用自然语言处理功能进行会话式的上下文数据查询。通过专业的可视化分析平台，帮助提供新的引导式问题或提示，只需点击一下，就可以过滤结果、深入了解更多信息或探索可能的操作。所有详细信息都可以在Slack或Teams等协作应用程序中与同事共享，以加快做出明智的业务决策

例如，营销人员可以衡量营销活动的效果并跟踪新产品的参与情况，而销售主管则可以快速确定追加销售和交叉销售的机会，服务团队将能够监控客户忠诚度并确定需要改进的领域。

这些案例展示了如何利用生成式人工智能功能为企业提供支持。在考虑部署时，请记住63%的销售人员希望他们的雇主为他们提供学习如何使用生成式人工智能的机会。培训是培养强大数据文化的另一个不可或缺的要素，一切都必须建立在信任的基础上，包括对数据、工具和流程的信任，在这个关键时刻，这是利用人工智能推动业务成功的明智之举

使用可信赖的人工智能与平台无关的集成

当引入生成式人工智能时，应该基于专有的客户数据基础进行提示建立。在共享这些数据与大型语言模型（LLM）时，需要确保数据的安全性，并支持基于角色的组织数据访问。使用零保留架构（如爱因斯坦信任层中的架构），可以屏蔽数据，这意味着在与LLM共享提示时，所有数据都不会存储在Salesforce之外（该功能即将推出）。零拷贝数据共享可以快速、安全地虚拟化其他数据库中的信息，而无需移动或复制这些信息，因此这些信息可以立即使用。通过专业可视化数据云，可以使用端到端加密跨越诸如公有云和Salesforce的统一数据，从Snowflake、Google BigQuery、Amazon Redshift、Microsoft Azure等调入合规、可信的数据

例如：当您使用某个可视化平台、Salesforce Einstein信任层进行数据分析时，可以通过与分析平台对应的Einstein Copilot辅助工具来增强自然语言查询的安全性。这种开箱即用的对话式人工智能助手内置于每个 Salesforce 应用程序中，可帮助您的团队提高工作效率。Copilot 具有简单易用的自然语言界面，可为您的团队提供提问空间，并获得基于公司专有数据的相关、可信的答案。Einstein可以在头脑风暴中扮演同事的角色，帮助人们用通俗易懂的语言快速探索数据，然后创建可视化图表。

建立人工智能和数据流畅性，充分利用您的投资

云计算和人工智能解决方案能够提供全方位的客户视图，因此每个部门都能够知晓下一步应采取的最佳行动，从而取得更佳的业务成果。有了适当的工具，企业就能够让每个人都能够获得数据洞察，无论他们的数据背景如何

操作流程:

• 为了进行准确的分析，应建立一个完整、干净和最新的可信数据基础。
• 为了提供员工和人工智能生成技术可以利用的单一真相来源，应集中提供这些数据。

• 为了让每位员工都能触手可及地使用强大的分析功能，可部署提供自然语言查询的用户友好型工具。

使用一致的数据，帮助员工获取业务洞察，例如客户、产品和团队互动的完整记录。通过调用多个系统和数据湖服务，您可以轻松地协调这些数据源，以使员工可以从一个仪表板上进行查询。将所有数据映射到共享数据模型中后，团队就能轻松管理数据，消除重复记录或相互冲突的规则

通过整合数据和功能，您的销售、营销和服务团队可以根据单一的客户视图做出明智的决策，而不需要处理大量孤立的信息。市场营销人员可以利用全面的客户视图来发现未开发的需求，从而为全球5亿车迷创造神奇的联系，以创造性的新方式将赛道的激情带给车迷。服务代表可以通过单一视图了解客户最近的通话记录，包括技术问题和产品购买情况，从而提供更好的支持。统一的数据加上工作流程自动化可以帮助您的服务代表获得洞察力，从而在适当的时候提供相关折扣，帮助挽留不满意的客户

对于那些通过投资提高员工数据流畅性和探索生成式人工智能分析工具来缩小数据差距的企业来说，回报是丰厚的。通过在数据、工具和流程中建立信任基础，并使用自然语言处理查询，您可以提供 360 度的客户视图，您还可以让组织中的每个人都能做出数据驱动的业务决策。

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