生成式人工智能与可操作式人工智能：有何区别？

[armdrejoan]

生成式人工智能可帮助您集思广益、创建内容并俄罗斯赌博数据提供见解，以便您为业务做出更好的决策。例如，它可以根据客户行为建议各种电子邮件主题，最终选择权在您手中。

但可操作的人工智能更进一步，通过实际执行任务。例如，以 Salesforce 的 Agentforce 为例。它将生成式人工智能与可操作的人工智能相结合，不仅可以创建活动，还可以部署活动。它可以分析客户数据、选择正确的信息，甚至无需人工干预即可自动发送有针对性的电子邮件或推荐产品。

xLAM 如何应对严峻的业务挑战
让我们仔细看看 Salesforce 的 xLAM 工具是如何工作的。它的一个主要功能是自动化曾经需要人工干预的任务，特别是在库存管理方面。据麦肯锡公司称，在供应链中利用人工智能的企业库存水平提高了 35%。我们可以预期人工智能将继续深入渗透到库存功能中。

在这种情况下，请考虑一家销售户外装备的零售连锁店。xLAM 可以分析天气预报和过去的客户销售数据，以预测寒冷地区对冬靴的需求。该工具并不止于分析。当库存不足时，它会触发自动补货并下达补货订单。

为了顺利运行，您的技术团队必须注意系统可靠性、潜在的数据不准确性以及公司应对这些自动化流程复杂性的能力。有了适当的支持（无论是强大的内部团队还是专家的帮助），企业就可以应对挑战并真正充分利用这种人工智能驱动的自动化。

自动化销售人员关键流程

流程更简单，利润更大
Salesforce 的 xGen-Sales 和 xLAM 模型有望简化您的工作流程并提高利润，但您在使用这些工具时应该了解所涉及的权衡。

自动化活动
这些模型可以处理广告系列的繁重工作。想象一下，一个大型户外节日即将到来。xLAM 可以发现该活动，预测贵公司销售的哪些产品（如便携式椅子或冷却器）可能会有需求，并向当地客户发送个性化电子邮件来推广这些产品。这种方法可以微调您的营销，并以较少的努力增加销售额。话虽如此，自动化广告系列需要持续的监控和调整，以确保信息传递符合您的预期。