拥抱AI为营销带来的新机遇是每家企业必须要做的事情，以在2020年及以后保持竞争力。无论如何，由于AI驱动的营销平台正变得越来越典型且难以使用，这并不意味着在营销中利用AI不会有任何陷阱。

数据分析公司Teradata进行的一项研究发现，当时有80%的大型企业级公司在其业务中使用某种类型的AI(占市场营销中的AI的32%)。无论如何，超过90%的人也期望完全采用和集成的巨大界限。

人工智能可以帮助消除噪音，并提供品牌需要提供和客户要求的定制体验。然而，有效地实现这一目标意味着品牌商需要解决围绕其所部署技术的透明度的许多关键问题。首先是选择。截至目前，有大量的营销技术平台可用，并且该数量还在不断发展。因此，公司很难根据其特定需求选择正确的产品，尤其是在大多数情况下，它们都具有许多相同的功能和优点。

IT基础设施不足

有效的AI驱动的营销程序需要强大的IT框架。人工智能技术形成了大量信息。为此，需要高性能的硬件。这些计算机系统的安装和运行成本可能很高。他们同样可能需要经常更新和维护，以确保他们继续轻松工作。这可能是一个严重的障碍，特别是对于IT预算越来越少的小型组织而言。

幸运的是，有替代解决方案可以解决此问题。大型公司可以选择开发和运行自己的AI营销软件，而资产较少的组织可以选择基于云的解决方案。云编程供应商会为所有IT基础和期望运行AI软件的工作人员提供回报，每月收取适度的费用或年费。对于那些缺乏IT基础架构来构建内部系统的组织来说，这些云服务是明显的答案。

资源投资

决策者经常担心AI应用程序的执行工作和费用。因此，最好的起点不是请求更多的财务预算和资源，而是问问自己，您是否说自己已经完全利用了已经支付的费用?考虑当前营销工具集的AI能力。诸如HubSpot之类的营销自动化平台，诸如SalesForce之类的CRM和诸如Google Ads和Facebook Ads之类的广告工具都将AI整合到了他们的系统中。

如果您是其中一种解决方案的用户，那么他们的支持团队可能是启动公司AI部署的重要资产，因为您可以从他们的见解和经验中受益。这是一种令人难以置信的方法，可以以很少的费用甚至没有额外的费用就可以提高您在AI应用程序中的团队能力。

人工智能创新不是基于渠道的，而是基于用例的。因此，如果您的网站上运行着推荐引擎，为什么不利用此AI算法来改善电子邮件通讯，推送通知或聊天机器人内容的个性化。您可以将这些最新进展用作概念的低投资证明。因此，当您需要额外的资源和财务预算时，您的官员现在已经完全加入了。在搜索其他工具时，请注意流行的流行词。大量的AI解决方案并不是那么有见地。无论如何，当产品说明中出现“人工智能”或“机器学习”字样时。

事实证明，由于Google，Amazon，IBM和SalesForce等组织正在向世界提供其算法，因此人工智能越来越容易负担得起且易于访问。一些第三方服务是开源的，其他一些则是付费使用，但是，它们都为您提供了跳板，您可以在其中修改自己的答案。特别是如果它们提供对其他数据集的访问权以分层到您自己的第一方数据上，则使您的AI应用程序更强大。