AI（人工智慧）的發展時至今日，其應用持續延燒，不僅已深入到每個人的食衣住行育樂裡，也成為廠商瞭解消費者動態、提升UX（user experience；使用者體驗）及創造商業價值的重要關鍵。
人工智慧的範圍如服務機器人、聊天機器人、智慧音箱、無人商店、人臉辨識、停車場的車牌辨識、新零售、電子商務平台的購物推薦，乃至於備受關注的自駕車等均屬之。問題是，AI的發展已超過一甲子之久，為何在這幾年突然大爆發，並成為數位行銷的熱門議題？
AI 發展大爆發之大剖析
1）網路、雲端及智慧手機的大量普及
每人每天所產生的數據量體大量增加，你在臉書或微信上傳的每張照片和直播影片，你打開地圖APP的地理資訊等，全都是訓練電腦的良好素材，汗牛充棟的大量資料，可以把電腦訓練得愈來愈聰明。
2）雲端儲存成本下降、電腦運算速度大幅提升
這意味著大量增加的數據不僅有地方放（且成本愈來愈低），而且電腦有能力快速消化這些大量的數據，並即時予以回應，例如，在大陸大為盛行的刷臉支付，或者是亞馬遜無人商店Amazon Go在結帳時，可以自動辨識出購物袋中的商品，凡此種種，都需要足夠快速的運算速度，才有辦法即時達成要求。
3）演算法技術的日新月異
尤其是深度學習（deep learning,DL）、機器學習（machine learning,ML）技術的突破，受過深度訓練的AI能在幾毫秒內快速搜尋，並快速提供使用者需要的資訊，AI蒐集並學習人們的行為數據，是輔助分析消費者行為和搜尋模式的利器，如程式化購買的網路廣告、聊天機器人，都是AI的具體運用。
AlphaGo就是透過深度學習的產物，透過訓練師的持續訓練與AI的自主訓練，讓電腦可以用類似人類思考的類神經網絡進行學習，這讓電腦的「視覺」與「聽覺」進步神速，不僅可以分辨愈來愈多的物品，也開始會聽、會說，如iPhone所配備的Siri、Amazon的智慧音箱Echo及自駕車等，均是AI運用的典型代表。
透過AI 做到提前預測
以亞馬遜電商為例，其概念是收集與分析大量資訊，瞭解消費者的品味、偏好及行為模式，以便推薦適合的商品，並客製化每個人所看到的網站內容，也就是所謂的「千人千面」。
德國電商巨頭Otto的作法更加激進，除了一般常見的顧客管理之外，還有效降低了商品退貨率，從而讓Otto每年省下了百萬歐元。資料分析顯示，如果兩天內到貨，消費者退貨的比例較低，如果超過兩天，消費者可能就會到實體店面購買，並要求Otto取消訂單、吸收運費。此外，消費者也不喜歡不同的網購訂單分次到貨，最好能夠一次到貨。身為電商平台，Otto賣的是其他品牌的商品，不會自己留庫存，因此，Otto所面對的難題是，究竟要延後出貨，等待消費者所訂的所有商品到齊再出貨（但出貨時間就會往後拖延，消費者可能因而取消訂單），還是要切割成許多包裹、快速分批出貨？
典型的解決方案就是提前預測消費者要買什麼，然後提前向品牌商下單，但Otto想得更遠，該公司運用深度學習的技術，可以分析超過三十億筆交易資料，還有兩百個變數（如以往的銷售金額、網站搜尋歷史、氣候等），來預測消費者一週後的消費行為。結果顯示，未來三十天的預測準度高達90％，Otto進一步授權這套AI系統可以在無人干預的情況下，每個月自動從第三方選購二十萬個商品。
透過AI的協助，Otto的庫存量減少了五分之一，每年退貨量減少兩百萬件以上，且存貨在庫的時間也縮短了，這不僅有效降低成本，也比較環保，因為省下了商品退貨往返所需的包裝與配送。
AI真的無所不能嗎?
雖然AI如今已成為眾人高度關注的熱門議題，但由於其中仍存在著若干認知落差、迷思及心態轉變等問題，導致了即使是時至今日，AI仍然處於說得多、做得少的狀態，根據一份針對兩岸企業CEO所做的調查報告顯示，以台灣企業來說，有高達33%並沒有擬定AI因應策略。
但AI已來，面對AI的來勢洶洶，行銷人員（乃至於高階主管）實在有必要趕緊讓自己建立起對AI的正確瞭解，例如，AI需要時間與耐心慢慢培養與持續優化，且成效不一定能立即顯現，或馬上大到令人驚艷的程度，而且AI也並不是如許多人所想像地那麼無所不能。關於AI在行銷場域操作的案例，成功的固然不少，但失敗的也不少。畢竟，AI主要扮演協助者的角色，在絕大多數情況下，行銷相關決策最後還是要由經理人制訂，而且組織結構、高階主管的態度、商業模式及市場情境等因素，也會影響到AI能否有效發揮與運作。
在談到AI的成功案例時，Amazon經常會被人們提及，身為電商龍頭，Amazon在AI的運用上可說是爐火純青，如果說只要AI夠強，就可以所向無敵，那麼，理論上而言，Amazon在世界各地的電商市場應該都是龍頭才對，但事實卻並非如此，最明顯的例子是，Amazon才剛剛宣布要從大陸電商市場撤出，因為打從2011年進入大陸市場至今，Amazon雖然也曾將市占率拉升到10%以上，但如今卻已掉到連1%都不到，因為不敵淘寶等本地業者，Amazon只好黯然撤出，這是典型的橘逾淮而為枳。
雖然沒成功打進大陸市場，那印度市場如何？擅長AI的OTT（網路影音串流）龍頭Netflix最近在印度市場嚴重吃鱉，就是另一個顯例。顯然，AI固然有其威力，但光靠AI卻不足以成事，業者是否足夠接地氣，是否足夠瞭解市場與消費者需求／偏好，以及是否隨著市場特性彈性調整等因素，應該也是不容忽視的。
面對AI的逆襲，究竟應該如何因應呢？
①坐而言，不如起而行，不要只是光說不練，而要趕緊投入，AI時代已來，如果你不做，你的競爭者會做，並使你的競爭力相形見絀。
②AI需要耐心投入與持續優化，千萬不要操之過急，或抱持著不切實際的過高期望與迷思，即使是AlphaGo，也不是一開始就有能力打敗棋王的。
③高階主管的支持與堅持，是順利推動AI的重要關鍵，因為其中涉及資源的持續投入、跨部門的整合及其他連帶會產生的諸多變動，如果高階主管願意出面號召與力挺，將會使得AI的推動變得比較容易，例如，台灣老牌休閒食品可樂果與全家便利商店，就是老董親自領軍的成功典範。
④工作習慣要改變，經驗固然仍有其價值，但心態上必須從以往倚賴經驗/直覺與主觀判斷的運作方式，改變為以客觀數據為運作基礎的模式，並學習讓AI融入成為行銷團隊的一份子。
⑤操作模式要改變，從傳統的B2C模式，改變為以消費者中心、重視UX的C2B新典範，從傳統的廠商導向，轉變為消費者導向，並落實「以消費者為核心」的行銷理念。
⑥隨著操作模式的改變，組織結構與運作流程等組織相關因子也要跟著調整，此外，整個工作模式、流程及KPI也要跟著調整為「以消費者為核心」。
⑦AI的威力固然不容小覷，但AI卻並非萬能，無法洞察所有的事物，且AI通常只能梳理出相關性的資料，較難提供因果性的說明，所以，經驗與判斷仍有其無可取代的重要性，小數據的蒐集與整理仍應持續，行銷人員敏銳的市場觀察力與感受力也依然重要。
⑧行銷人員必須經由反覆的嘗試與練習，盡快摸索出與AI「協同合作」的新工作模式，並透過與AI的緊密合作，持續提升行銷運作的效率與效果。