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还记得“数字化转型”意味着让每个人都能收到电子邮件吗？现在看来，那种日子已经过时了。去年我参加营销人工智能大会时， 为什么思维方式而 突然意识到人工智能领导者们提出了截然不同的问题。他们不再问“人工智能能让这一切更快吗？”，而是问“哪些以前不可能实现的事情现在变成了可能？”
全球各地的董事会都专注于人工智能的实施，但高管们往往忽略了一个更深层次的真理：任何技术的成功都离不开思维模式的转变。硬件和软件或许一夜之间就能实现，但思维方式的升级却需要更长的时间。
从“线性”组织转变为“超适应”组织
我们当前的营销组织运作方式如同工业时代的精准。信息向上传递以获得批准。决策向下传递并进行修改。权威与职位相关。这是一个“线性组织”， 孟加拉国号码数据1万套餐 充斥着摩擦（延迟）和忠诚度的丧失（漂移）。
问题会触发（有时）尘封的数字剧本中预设的解决方案。不幸的是，这种在工业时代运转良好的方法，在一个追求速度的世界里却显得力不从心。
与此形成对比的是“超适应性组织”， 它们像一个活生生的系统，而非一个静态的系统。它们：
- 感知他们的环境。
- 协作处理信息。
- 以惊人的速度做出回应。
除了仅仅执行战略之外，他们还通过实时洞察不断发展。
麦当劳实施边缘计算基础设施，从其基础设施开始，就体现出一个超适应性组织。各个门店在本地处理数据的同时，将洞察反馈到集体智慧网络。这种先进的架构能够以前所未有的速度做出营销决策，同时保持全系统的学习能力。
这些方法需要思维转变，不再只是进行调整，而是重新想象组织可以利用人工智能做什么。
深入挖掘：如何利用自适应结构释放人工智能的真正潜力
从小步迈向大步
营销团队尤其面临着流程优化和重塑之间的转折点。虽然考察生产力提升的价值，但这种思维模式限制了人工智能的变革潜力。
麦肯锡最近的一份报告分享了一家工业材料分销商的故事，这家分销商在人工智能方面并非只是迈出了一小步，而是取得了长足的进步。他们并非简单地自动化潜在客户评分，商务助理与助理和秘书之间的区别 而是对整个客户获取流程进行了全面思考。
旧流程是员工开车在城里四处寻找建筑工地（这些就是潜在客户！），然后把他们“带回办公室”进行评分。他们的新 AI 引擎不仅能优先处理现有潜在客户，还能利用公共数据源重塑销售和营销流程，实现以下目标：
- 分析建筑许可证。
- 确定施工趋势。
- 然后建立个性化的电子邮件推广。
其结果是，我们获得了超过 10 亿美元的先前未曾察觉的商业机会，并且客户参与率也翻了一番。
这表明思维方式已从“把事情做得更好”跃升至“做得更好”。问题也从“人工智能如何改善我们的营销？”转变为“如果我们彻底重新思考如何在人工智能融合的世界中与客户建立联系，会怎样？”
诺华公司也同样在组织各职能部门进行了方法变革。他们的策略并非简单地将人工智能应用于不完善的制药流程。相反，他们绘制了关键工作流程图，识别了瓶颈，并优化了基础运营，然后战略性地引入了有针对性的人工智能解决方案。他们的努力取得了以下成果：
- 处理时间减少 30%。
- 效率提高25％。
- 商业分析的数据提取时间减少 600%。
除了指标之外，他们的研究人员也从繁琐的日常工作中解放出来。之前深陷数据管理的科学家们现在专注于发现改变生命的药物。价值创造发生了根本性的转变，而非渐进式的。
这预示着一条激动人心的前进之路。继续探索人工智能，同时也要留出时间思考以人工智能为基础的新可能性。实现这一思维飞跃的营销组织将不仅能够快速工作，还能创造全新的营销方式。
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成长型思维，学习永无止境
想想你的个人经历。在线性组织中：
- 学习被视为情景性的。
- 训练按照预定的时间间隔进行。
- 知识转移通过正式渠道进行。
- 专业知识逐渐形成专门的部门。
另一方面，超适应环境要求持续学习。知识在人类和人工智能系统之间持续流动，形成双向教学关系，人类训练算法， 布韦岛商业指南 算法则为人类提供新的见解。
这种持续成长的心态超越了卡罗尔·德韦克最初提出的“成长心态”概念。它不仅要求人们相信自己能够学习，更要求人们接受这样一个事实：在人工智能时代，持续适应是唯一的选择。
决策中的自我革命
人工智能在决策过程中对思维模式的转变要求最为严格。善意的高管通常会基于有限的信息、认知偏见以及与实际情况不符的个人经验做出决策。
大多数组织都存在“河马效应”，即“薪酬最高的人的意见”比证据更有分量。地位压倒洞察力，等级制凌驾于数据之上，办公室里的职位高于研究。
人工智能增强型决策从根本上挑战了这一现状。当系统能够即时分析海量数据集并生成基于证据的建议时，价值将发生巨大转变，从发表意见转变为提出深刻的问题并深思熟虑地解读证据。
这种转变对那些长期以来权威依赖于掌握答案的领导者提出了挑战。这就像那些纠结于使用哪张照片的团队与那些利用人工智能同时测试数千种不同照片的团队之间的区别。超适应型领导者优先考虑创造一个环境，让更优的问题和证据——而非自我——来驱动决策。
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快速思考与慢速思考的交汇
真相：人工智能的运行速度远超人脑的处理速度。丹尼尔·卡尼曼对快速直觉思维（系统1）和缓慢深思熟虑推理（系统2）的区分，对于整合人工智能的营销人员来说，具有新的现实意义，但也带来了挑战。
人工智能系统以惊人的速度处理信息，生成洞察、建议和内容的速度远超人类的认知能力。当营销人员收到实时分析仪表盘，其中显示数千种客户行为、数十个渠道的营销活动绩效指标以及每分钟更新的竞争情报时，系统2思维（我们的审慎分析模式）很快就会不堪重负。
换句话说，旨在增强决策能力的技术却因引发认知超负荷而损害了决策能力。
成功的营销团队会转变思维方式，认识到这一动态，并设计他们的AI集成方案来支持而非压制人类的判断。他们致力于创建能够实现以下功能的界面：
- 过滤掉噪声信号。
- 突出可操作的见解。
- 以与深思熟虑相适应的速度呈现信息。
最强大的营销AI应用程序会限制结果，并创造条件来增强我们系统2的思维能力。它们通过消除认知负荷，并在关键时刻提升我们进行复杂推理的能力来实现这一点。
有效的系统不会取代人类的判断，而是通过以下方式为更好的判断创造空间：
- 提高信息的可用性。
- 减少偏见。
- 增强认知带宽，以做出真正重要的决策。
思维转变包括从“我们的人工智能分析数据的速度有多快？”到“我们的人工智能能多有效地增强我们团队深入思考最重要问题的能力？”当营销人员进行这种转变时，他们会创造突破性创新的能力，而不仅仅是加速现有的流程。
心态是人工智能整合的关键组成部分
向超适应性组织转型涉及技术整合，但思维方式的演变决定了成败。
营销人员必须超越将人工智能视为完成任务的工具，将其视为重塑日常工作的催化剂。领导者需要拥抱持续学习，而非断断续续的训练。最具挑战性的是，每个人都必须应对这场自我意识的变革，不再重视证据，而要重视观点。
在我们的新世界中，您将如何克服过时思想的引力？我重视证据而不是意见。
您将如何做来克服新世界中过时思想的引力？