人工智能技术正在改变世界。算法具有处理和分析人类大脑无法处理的大量数据的能力。AI可以快速进行此操作，同时产生高度准确的结果。如今，企业不仅依靠AI来收集\处理和产生数据结果，还依靠它来做出重要的决策。一般而言，我们可以轻松地依靠AI来处理数据并提供解决方案，包括制定决策。但是，使用AI并非万无一失。在本文中，我们将探讨AI在运用场景中的一些误区。
1、一套单独的AI解决方案无法满足所有行业需求
每个企业的AI需求都是独特的，这意味着寻找完美的AI工具来管理你特定的行业需求具有挑战性。
2、人工智能需要监督
AI工具和垃圾机器人的例子在社交媒体和其他平台上产生了不适当的内容。微软的Tay，一个在Twitter上发布的聊天机器人就是一个很好的例子。人工智能机器人“学会了”与公众互动。它的沟通方式从连贯的句子演变为说出不妙的言论。还有其他例子，比如亚马逊的AI招聘工具，就被爆出歧视少数族和女性求职者。显然，人工智能需要监督，尤其是在公共传播和树立品牌形象方面。
3、AI算法是文字
如前所述，算法的问题在于它们是文字的。 他们完全按照指示去做。 这似乎很理想，但这意味着算法不会考虑任何其他事实或联系上下文。 对于人类来说似乎显而易见的东西不会影响算法的功能。算法根据人类提供的输入产生结果。这意味着偏见可能会自动出现，如亚马逊AI招聘失败的例子所示。
AI不了解道德或道德问题，只会根据提供的输入和说明产生结果。这表明你的企业需要不断测试其AI工具并对其进行监测，并进行调整以提供理想的结果。
4、AI缺乏创造力
创造力是推动市场marketing工作的基本要素。但是创造力的特征在于情感和开箱即用的思维。AI可以通过分析数据并通知你每种社交媒体平台的最佳内容格式来帮助内容优化。或者，它可以从A / B测试结果中确定最有效的颜色，字体，关键字等。这些投入对确保人类的创造性努力能够带来期望的结果（例如更高的转化率和参与率）大有帮助。
就其本身而言，AI并不是用于创意概念和内容的出色工具。
5、AI依旧存在黑匣子
企业从进行市场活动实验中获得的最重要见解之一就是了解什么有效，以及为什么有效。当你了解了为什么用户对一个特定的广告系列反应良好，而对另一个广告系列却反应不佳时，你便可以将自己的见识应用于以后的广告系列。这可以导致指数增长和业务成功。
但是，当涉及到AI时，算法将处理大量数据集，遵循指令并产生所需的结果。但是AI不会告诉你为什么或如何得出结论。这使得很难在其他营销活动中复制结果或使用相同的方法。
你可以通过减少数据输入来简化AI的解释（这会导致结果的准确性降低），或者你可以增加输入但获得准确而有效的结果，而无需了解AI工具为何做出选择。
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