我們已經了解，電腦和人工智能（AI）能夠在短時間內學習並記憶大量資料。因此培養一個能力強大的AI，相較於訓練一個人類專家，所需的時間和成本都要低得多。
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過去的資料庫充斥著冷冰冰的數據。儘管人們能夠查詢這些資料進行進一步的分析，但分析這些資訊通常需要專業知識來解讀。未來整合AI技術的趨勢，不僅能將這些資料轉化為可透過自然語言進行互動並獲取所需資訊的格式，還能通過AI虛擬人格模仿真人，實現更有溫度的互動。我認為，培養AI成為特定領域的專家，進而協助分析資料並提供專業建議，進而實現自動化，才是AI發展的更高價值。
例如
一個經過哈佛MBA資料培養訓練的AI，協助閱讀ERP資料庫中的數據，並基於這些資料提供專業的分析和建議及策略。
1.如何變現?
像是可以訓練具備「銷售心理學知識」、「行業知識」、「產品知識」、「銷售話術能力」特質的AI
又或已經愈來愈流行，在24/7的透過AI虛擬人物直播頻道上集客，銷售產品並引流到網站，只要成功1個頻道，它可以被標準化複制成，10個，100個，1000個以此類推
2.如何協助銷售及行銷推廣正面形象？
將AI訓練成「品牌形象管理大師」、「精通行銷策略」、「鑽研顧客滿意度、品牌知名度與市場佔有率知識的專家」，並且讓AI知道目前企業面臨的困難點及預計發展的策略，讓AI給予智能的建議及策略
3.如何識別庫存採購趨勢？
由於庫存管理，最強調是預測市場趨勢和需求，以優化庫存水平和降低浪費
因此可以向市調公司取得準確的市場調查及公司過往的銷售資料，結合具備「庫存管理專業知識」的AI，來進行分析及建議與策略
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綜合上述，AI有能力可以輔佐企業老闆們在這三個問題上給予解決方案並提供相應的發展技巧
不過由於AI也才剛開始發展，仍存在一些待克服的問題如下
例如AI確實在自然語言處理方面取得了重大進展，但在充分掌握當地方言、隱喻和溝通的微妙差別方面仍然存在挑戰。 這很大程度上是由於人類語言的複雜性和可變性。
或是將寫實風格的人工智慧虛擬角色，雖然已經取得了進步，但人工智慧生成的虛擬角色仍然無法完全匹配真實人類行為和外表的複雜性和微妙性。 人類表達和互動的細微差別很難準確複製。
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在人工智慧在數據分析和模式識別方面已經非常熟練，但與人類專家相比，它在常識推理、創造力和高級戰略思維等方面仍然存在差距。 這些方面需要人工智慧目前所缺乏的某種程度的理解和直覺。
而最重要的事是，人工智慧系統的效能確實在很大程度上取決於訓練資料的品質和廣度。 數據的偏差或限制可能會導致錯誤，這凸顯了持續的人工監督和介入的必要性。
以及在人工智慧虛擬角色在現場銷售中的使用顯示出潛力，但其成功取決於其實施程度、其針對的特定市場以及使用者的接受程度。 這是一個新興領域，存在著許多變數。
當然用人工智慧能夠分析市場趨勢和管理庫存，但這些應用程式的有效性取決於輸入系統的資料品質和所用預測模型的準確性。
不過隨著人工智慧技術的不斷發展，當前的許多限制和挑戰預計將得到解決。 建議企業隨時了解人工智慧發展動態，並採用成熟的人工智慧解決方案以保持競爭力。
由於AI時代的到來，公司不論是老闆或員工，應該對AI運用於工作中，有一定的使用能力，方能在未來的競爭中保持一定的競爭力。
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