AppsFlyer 是一家拥有 1,300 多名员工的公司，它采取了一种非传统的人工智能采用方法，暂时搁置了其常规业务目标，并将人工智能教育作为所有员工的核心重点。整整一个月，员工们无需在现有工作之余学习人工智能；学习和试验人工智能本身就成了工作。首席产品官 Barak Witkowsky 在最近的一次播客中分享了这项举措，展示了一个大型组织如何从零开始实施人工智能转型。
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传统人工智能集成的挑战
许多公司将人工智能视为一项自上而下的举措。高管们定义关键绩效指标，设计流程，并指示团队采用人工智能解决方案。尽管领导层可能对人工智能的潜力持乐观态度，但员工们往往会感到不确定和犹豫。Witkowsky 将此称为“人工智能犹豫鸿沟”，即员工对自身的人工智能技能感到不确定，即使组织正在推动采用。这种动态可能会产生冒名顶替综合症，并减缓对人工智能工具的有效参与。
将领导愿景与团队层面创新相结合
AppsFlyer 的策略将清晰的执行指导与自下而上的创新相结合。公司引入了人工智能驱动的目标，称为 ATOMs，同时赋能所有部门的员工探索和试验人工智能解决方案。内部黑客马拉松、对人工智能冠军的认可以及专门用于试验的时间，让员工能够贡献直接影响公司人工智能能力的创意和见解。根据 Witkowsky 的说法，AppsFlyer 的大部分人工智能知识现在都来自其自身的员工，而不是外部顾问或供应商。
首席执行官 Oren Kaniel 在支持这项倡议方面发挥了关键作用，他致力于建立一个人工智能能力广泛分布而非集中的模式。Witkowsky 回忆说，最初员工中存在怀疑，但这种方法现在已经重塑了公司文化。
随着人工智能的采用而发展产品
在内部转型的同时，AppsFlyer 也发展了其产品。该公司最初是一个归因平台，现在将自己定位为一个现代营销云，集成了人工智能代理，支持营销人员完成受众分析、营销活动策略和创意推荐等任务。这种演变回应了营销团队面临的日益增长的压力，即需要展示可衡量的结果、管理复杂的全渠道策略以及采用能够自主工作流的人工智能工具。
人工智能代理作为营销团队的延伸，使客户能够试验数据驱动的策略并提高营销活动效率。通过将人工智能嵌入其核心产品，AppsFlyer 同时帮助客户向人工智能优先运营转型。
培养对人工智能洞察的信任
人工智能采用的核心挑战之一是确保用户信任人工智能驱动的决策。AppsFlyer 通过用户行为而非虚荣指标来衡量信心。例如，观察到客户在短短几天内根据人工智能分析做出快速、高风险的决策，重新分配广告支出或调整营销活动。Witkowsky 解释说，这些行动比调查或使用统计数据更能可靠地表明信心。公司支持客户逐步采用自主营销实践，从而增强对人工智能代理作为决策过程一部分的信任。
对营销专业人士的影响
随着人工智能处理更多的运营任务，效果营销人员预计将转向战略和创意职责。Witkowsky 设想了一个模型，营销人员管理人工智能代理，而人工智能代理又管理其他代理，从而使团队能够扩展创意和战略产出。人工智能并没有削弱营销人员的作用，而是扩展了他们的能力，让他们能够专注于更高层次的规划和玩家互动。那些适应这种环境的人很可能保持竞争力，而那些抵制的人则面临落后的风险。
给考虑人工智能转型的公司的经验教训
AppsFlyer 的经验为寻求实施人工智能的组织提供了几点启示：它展示了将人工智能学习作为员工核心工作的价值，广泛传播人工智能知识，并将高管指导与基层创新相结合。投资是巨大的，投资回报率仍在衡量中，但文化影响是显而易见的。通过优先培养员工的人工智能技能，AppsFlyer 为其员工和客户在人工智能时代实现长期适应做好了准备。
常见问题 (FAQs)
什么是“AI优先”文化？
“AI优先”文化是指将人工智能知识和采用置于首位，并将其推广到所有员工，而不仅仅局限于特定团队或高管。在 AppsFlyer，每位员工都接受了培训，以便在日常工作中理解和使用人工智能工具。
AppsFlyer 如何培训 1,300 名员工掌握人工智能？
公司暂停了一个月的标准业务目标，并提供了一个结构化的人工智能构建者计划。员工参与了黑客马拉松，获得了内部冠军的指导，并被鼓励在日常任务中试验人工智能。
AppsFlyer 为何暂停常规业务目标以进行人工智能培训？
公司旨在消除相互竞争的优先事项，以便员工能够全身心投入到理解人工智能中。将人工智能作为核心工作确保了参与度，并使组织能够将知识分发到所有部门。
AppsFlyer 的产品如何随着人工智能的采用而改变？
AppsFlyer 将其产品从归因平台转变为现代营销云。该平台现在包含人工智能代理，可协助营销人员进行分析、营销活动管理和战略推荐。
“AI优先”员工队伍的长期益处是什么？
“AI优先”员工队伍可以更有效地创新，改进内部流程，并帮助客户有效采用人工智能解决方案。员工获得提高生产力的技能，而组织则受益于分布式人工智能知识和对新技术的更快适应。
