在广告方面，企业人工智能工具要想取得成功，需要几个关键要素。现在让我们开始讨论这些。

共享提示库是整个组织中的集体资源，允许任何人分享他们完成工作的最佳提示。通过共享此信息，您可以帮助您的团队成员更好地利用人工智能。

整合和保护您的提示库还可以解决隐私问题。提示库有助于集中有关人工智能的知识，并减少人们离开自动化时生产力的损失。

内部 AI 工具内的文档库是您为任何 LLM（大型语言模型）带来的个性化培训。该库是您的 AI 的“大脑”，应包含任何可以传输的相关文档。人工智能提供更加个性化的结果。

该库可以包含品牌过去的营销活动、竞争对手的营销活动、营销活动结果、消费者数据以及过去头脑风暴的结果。

作为该库的一部分，应该有一个品牌基调和声音指南文档，明确说明您的品牌的任何沟通中会出现和不会出现的内容。该文档在训练中的权重应高于其他文档，以帮助在任何生成的内容中维护您的品牌。

内部 AI 工具还应包括一个审批流程，允许对 AI 生成的任何内容进行审核并检查是否存在幻觉和偏见等内容，然后再在工具外部使用。

作为此审批流程的一部分，人工智能可以检查其他事项，例如引用的任何声明或某些品牌在使用的语言中可能遇到的任何监管问题e.这种审批流程是保持工作人性化的关键。通过运用只有人类才能驾驭的良好品味，我们可以避免感觉机器人般的工作。

最后，也是最重要的是，这些工具应包括一套强大的安全措施，以确保所有代在获得批准公开之前都保持私有状态。这种安全性还应该保证文档库的安全，甚至可以离线，以更好地保护提供给法学硕士的任何第一方数据。

通过将重要的第一方数据添加到私有人工智能工具中，公司可以期望获得个性化且具有潜在性能预测能力的结果。对生成式人工智能来说，这是一个艰巨的任务，但有了足够的过去绩效信息，人工智能可以产生模仿过去表现最佳者最佳实践的响应。

提出一个简单的问题，例如“制作 10 个关于回去的广告到学校”不仅会使用私人人工智能产生更适合品牌的响应，而且还会在每个响应旁边产生预测结果。

这些工具还可以直接插入电子商务平台和社交平台的 API，以跟踪 ic 和付费内容性能，以实时优化其各代内容。

如果我们的私人人工智能工具从点击率、点赞和分享等定性数据点中学习，为什么不也从定性数据点中学习呢？这确实是法学硕士工具的力量，能够像数字一样操纵和计算书面文字。这些工具还能够通过评论和评论考虑消费者情绪，为品牌创造更好的生成输出。

Mekanism 目前正在探索的一个领域是收集和衡量 TikTok 评论中的丰富对话，以更好地了解消费者的想法。随着社交的实用性逐渐减弱通过 Twitter 等平台收听，视频中的评论变得越来越重要。

我们的社交策略团队在研究品牌或主题时的常见工作流程是提取该空间中热门视频的评论，然后通过 LLM（例如 ChatGPT 的 Code Interrupter）运行这些对话，以更好地理解对话主题。将这些数据输入 ChatGPT 后，我们的策略就可以与这些消费者进行“对话”，并根据这些数据向他们询问更多问题，以更好地加深他们对品牌或主题的理解。

目前有很多化身正在四处寻找和询问，并且许多化身在版权和安全方面遇到了相同的问题。我们希望能够提供一个框架，说明广告和营销行业如何通过投资私人人工智能来推动采用这些工具。

如果我们希望人工智能工具能够满足我们对未来的期望，我们需要提供更多有用的数据。而且，为了让每个人都感到安全，这些工具的开发人员需要提供在现场、云端运行这些工具的选项，或者具有严格的安全选项。

对于人类和人工智能来说，这是一个非常激动人心的时代。