人們長期以來一直將人工智慧（又稱人工智慧）視為下一個重大事件，引發了人們對失業的恐懼，接管了運營，甚至承諾為產業帶來革命性的變革。儘管它引起了一些漣漪，並在許多人中引起了轟動。人工智慧在 B2C 領域具有巨大的吸引力，因為它已經開始自動化任務、改善客戶服務並提供個人化建議。但當我們進入 B2B 領域時，人工智慧的前景就變得黯淡了一些，因為它沒有達到我們認為人工智慧會帶來的期望
我們不會扮演鴕鳥角色，因為人工智慧最終將成為企業的基石 人工智慧在 B2B 中不起作用的 7 個原因 。然而，有幾個障礙阻礙了它在 B2B 領域大展拳腳。本部落格將探討人工智慧目前無法在 B2B 中發揮作用的七個原因：缺乏潛在客戶發掘個人化人工智慧系統的主要令人驚嘆的因素是它處理和分析大量數據的能力。這就是它在 B2C 領域的亮點，因為消費者模式或多或少是同質的。但它在 B2B 領域遇到了障礙，因為它缺乏個性化。
B2B 不僅處理每種類型的業務和產業所特
的決策流程，而且還有複雜的互動網絡。您面對的不 skype資料庫 是個人消費者，而是具有不同需求、採購週期和採購實務的企業。這種非線性對於人工智慧目前來說是一個巨大的挑戰，需要克服並能夠提供量身定制的解決方案。以一家 SaaS 公司為例，如果我們將一家服務於醫療保健業務的公司與另一家服務於金融業的公司進行比較，其要求可能會非常不同。儘管標準人工智慧演算法非常複雜（而且出色），但目前仍然難以適應和捕捉這些細微的差異。
由於這些差距，它目前將輸出不太適合特定業務需求的通用輸出。此外，由於缺乏個人化，它可能會阻礙 B2B 關係中兩個非常重要的組成部分，即信任和有意義的參與。人工智慧也常常錯過真正提供真正價值的機會，因為它無法提供客製化的見解或建議，這與對外代理機構不同。我們甚至 可以進一步彌補個人化方面的差距，從面向客戶的應用程式轉向內部營運。 B2B 銷售人員嚴重依賴個人化銷售線索評分和預測，而人工智慧千篇一律的方法在這些領域行不通。即使是線上潛在客戶開發公司也遇到了人工智慧無法個 個性化的力量潛在客戶開發 性化潛在客戶、細分市場或利基市場的問題。
這是一個真正的障礙，阻礙人工智慧滿足 B2B 領域設定的高期望。因此，只有當人工智慧能夠提供量身定制的解決方案來檢查每個企業的特定需求時，它才能開始在 B2B 領域掀 資料庫到數據 起波瀾。B2B 資料隱私問題人工智慧無法在 B2B 中發揮作用的另一個重要原因是資料隱私問題的巨大挑戰。這影響了企業的監管合規性以及建立客戶信任。大量數據企業正在推動人工智慧驅動的應用程式來幫助他們做出決策，並簡化他們的運營，這些數據正以驚人的速度成長。但數量龐大的數據通常包含商業機密、財務記錄和客戶詳細資訊等敏感資訊。
在這方面，法律和道德問題不斷被提出
因為人們總是擔心資料外洩甚至濫用。作為回應，CCPA 和 GDPR 等嚴格法規強制執行嚴格的資料保護標準，要求企業實施強而有力的措施來保護資訊。如果企業拒絕遵守這些規定，不僅會面臨巨額罰款，還會對公司聲譽造成不可挽回的損害。因此，當前的困境是：如果人工智慧想要順利地與 B2B 業務集成，那麼它首先必須能夠向利益相關者證明他們的數據正在以最大的安全性和透明度進行處理和管理。這並不像聽起來那麼容易。我們談論的是安全的資料儲存解決方案、先進的加密技術和頻繁的審計。
為了提高透明度，企業必須事先了解這些人工智慧系統將如何處理和利用數據，透過清晰的溝通建立和維持與客戶的信任。讓事情變得更加困難的是，出色的人工智慧演算 人工智慧在 B2B 中不起作用的 7 個原因 法也必須是可解釋和可解釋的。客戶需要了解他們的數據是如何被使用的，以便能夠做出明智的決定。這種透明度對於符合道德的人工智慧實踐非常重要。整合問題整合問題是B2B產業考慮採用人工智慧時最關心的問題，主要是因為企業現有IT基礎設施和人工智慧系統之間存在相容性問題。在當前市場中，大多數企業都在舊系統上運營，這些系統可能無法支援人工智慧技術的高級功能。
要使這兩塊拼圖相互配合，需要一個整合過程
並對現有的軟體和硬體進行大量修改。您必須確保您的輕鬆底線能夠承受財務打擊，並為延長的時間做好準備。但等等，還有更多。您可能是幸運的公司之一，需要使用來自不同供應商的多種人工智慧工具，而這些工具也需要完美溝通，否則您將陷入營運孤島。
由於沒有標準化的人工智慧技術，很難整合不同的系統。然後我們終於接觸到數據——人工智慧和商業世界背後的驅動力。人工智慧喜歡吞噬大量數據。但它很挑食，只有當你想最佳地使用你的人工智慧工具時，它才會接受高品質的數據。因此，清理和整合資料以使其適合人工智慧是一個資源密集且耗時的過程。
確保使用人工智慧工具的員工接受有效培訓，以減輕因擔心失業而產生的阻力。培訓材料中清晰的溝通至關重要。長期的人工智慧整合問題還涉及持續維護、技術支援和成本。持續更新和監控對於保持相關性和有效性至關重要。
因此，請記住將這些成本添加到您未來的預算中。成本高說到預算，讓我們深入探討這個昂貴原因的深層原因。正如我們之前已經提到的，啟動人工智慧解決方案的初始投資可能偏高。這包括與軟體、硬體相關的費用以及高品質資料集的成本。許多公司將不得不經歷購買先進的通勤基礎設施的過程。這意味著將能夠處理大量的數據處理和複雜的演算法計算。