换句话说，“人工智能衍生出了许多杀手级要素，但杀手级应用还不多。” 我们有制作全新菜肴的原料，但现在，我东西上面。 现实情况是，人工智能最适合处理大量数据。有时，CDP 中的内容就足够了，但通常，CDP 中缺少太多数据，无法真正释放潜力。
CDP 堆栈中通常缺少企业数据产品描述、规格和用例，这限制了个 丹麦 whatsapp 数据 性化内容的潜力。 尽管人工智能模型非常先进，但它们并非完美无缺。人工智能系统有时会在训练数据中产生偏见。这可能会导致对某些客户群体的不公平待遇，这不仅不符合道德规范，还会损害您的品牌声誉。
偏向性飞轮的概念已成为我最近参加的圆桌讨论的主题。假设某个细分市场存在偏见，而人工智能会利用该信息来做出决策。在这种情况下，它会进一步增强这种偏见，将其放大，并形成一个自我实现的预言，即在新市场、新客户和新产品中延续这种偏见。