在快节奏的 B2B 营销领域，每个人都在谈论人工智能。您在每次会议上都能听到它，在每个 LinkedIn 动态上都能看到它。但是，对于企业领导者来说，这项技术仍然笼罩着一个巨大的问号：我们的数据真的安全吗？
这是一个公平的问题。我们中的大多数人都尝试过公共人工智能工具，但人们始终担心，将专有机密输入公共云就像在拥挤的城市广场上高喊您的商业机密一样。这就是向私有 B2B 人工智能模型转变改变游戏规则的地方。一个私有 B2B 人工智能模型是一个专门在您公司自己的专有数据（如您的 HubSpot 知识库）上进行训练的人工智能系统，以确保您的商业机密保持安全和私密。
与其使用一个“无所不知、无所不能”的通用人工智能，不如想象一个只了解 您的业务的人工智能。这种人工智能已经研究过您特定产品的细微差别、您独特的品牌声音以及您历史上的客户互动。通过在HubSpot 知识库上训练这些私有 B2B 人工智能模型，您不仅仅是在使用人工智能，而且是在为您的公司构建一个安全、私密的数字大脑。
B2B 人工智能信任差距：为什么隐私是新的优先事项？
为什么有这么多企业仍在观望？并不是因为他们看不到价值。而是因为信任差距。
根据最近的数据，39% 的营销人员仍不确定如何在不危及数据完整性的情况下安全地使用生成式人工智能。
对于一家 B2B 公司来说，您的文档就是您的“秘方”。它包含了您解决竞争对手无法解决的问题的具体方法。如果这些数据泄漏到公开的大型语言模型 (LLM) 中，您就会失去竞争优势。此外，错误带来的经济损失也是惊人的。
这就是影子人工智能会带来巨大风险的原因。影子人工智能是指员工未经授权使用个人或公共人工智能账户来处理客户回复等公司事务。为了向前迈进，企业需要一种解决方案，既能提供GPT-4 或 Claude 的强大功能，又能将数据保存在上锁的门后。这正是在您自己的资产上训练的私有 B2B 人工智能模型所能提供的。
为什么说 HubSpot 知识库是一座金矿？
如果您想训练一个高性能的人工智能，您需要一本高质量的教科书。大多数公司的数据都散落在 PDF、Slack 频道和旧邮件中。但是，如果您使用 HubSpot，您可能已经有了一个结构化、经过审核的真实来源：您的HubSpot 知识库。
出于以下几个原因，您的知识库是一个完美的培训场所：
- 它已经过验证：与原始数据转储不同，您的知识库文章是由专家撰写并批准的。
- 它是结构化的：HubSpot 以人工智能爬虫易于理解的方式组织数据。
- 它是动态的：当您更新有关新软件补丁或服务变更的文章时，人工智能会立即学习新信息。
当您使用自己的文档作为主要来源时，您就解决了人工智能中最大的问题之一：幻觉。如果不了解您的文档，通用人工智能可能会编造退款政策。而根据您的 HubSpot 知识库训练的私有 B2B 人工智能模型则会简单地引用您的实际政策。
事实上，
训练私人模型的工作原理是什么？
您不需要数据科学博士学位就能理解它在 HubSpot 生态系统中的工作原理。该过程主要使用一种称为检索-增强生成 (RAG) 的方法。检索-增强生成 (RAG) 是一种让 AI 在生成回答前，先从您批准的知识库（如您的 HubSpot 知识库）中查找信息的技术。将 RAG 视为 AI 的开卷考试。
人工智能不依赖于原始训练（可能是几个月或几年前的训练），而是先在您的 HubSpot 知识库中查找。当客户或团队成员提出问题时，人工智能会搜索您的私人知识库，找到相关文章，然后使用语言技能总结答案。
这样就能确保输出结果：
- 准确：只使用您提供的事实。
- 安全：搜索在您的安全环境中进行。
- 相关：它使用您的特定术语和产品名称。
研究表明，当人工智能仅限于特定的内部知识库时，
这种精确度使聊天机器人成为可靠的业务工具。
HubSpot Breeze 代理的作用
HubSpot Breeze 代理是这一演变的核心。它们是专业化的自主代理，旨在执行营销、销售和服务方面的特定任务。
以 Breeze 客户代理为例。客户代理不会像传统的聊天机器人那样遵循一成不变、枯燥乏味的决策树（“按 1 找销售”），而是利用知识库进行真正的对话。它可以随时排除复杂的技术问题，而无需人工介入。
它有用吗？数据表明是的。
通过使用您的私人数据自动处理“简单”的问题，您的人工团队就可以腾出手来处理那些需要个性化服务的高价值复杂问题。
解决 B2B 销售中的“语境”问题
在 B2B 领域，语境就是一切。一个普通的人工智能不知道您的企业层包括一个专门的客户经理，但您的增长层却没有。它不知道您的软件可以与 Salesforce 集成，但不能与 Oracle 集成。
通过在 HubSpot 数据上训练您的私有 B2B 人工智能模型，您就为销售和营销团队提供了一个了解每个细节的“副驾驶员”。这对 Breeze 潜在客户代理尤其有用。这些代理可以研究潜在客户，并起草个性化的推广方案，以反映您的实际服务内容，而不仅仅是通用的销售模板。
对底线的影响显而易见：
人工智能支持的销售团队可以将销售周期缩短 25%。
当人工智能处理初始研究和“您的产品能做 X 吗？”的问题时，交易的进展会更快。
战略：为人工智能转变做好数据准备
您不能简单地打开开关就期望完美。如果您的知识库中充斥着 2019 年的文章，您的人工智能就会给出过时的答案。要从简单的生成式人工智能转变为自主营销，您需要制定一项战略。
- 内容审核：清理您的教科书，删除旧文章，更新价格表，并确保您的品牌声音在所有文档中保持一致。人工智能会模仿它所读到的内容，所以要给它最好的作品。
- 设置防护栏：利用 HubSpot 的安全功能定义人工智能能访问和不能访问的内容。您可能希望客户代理阅读您的公开帮助文章，但您可能希望您的内部销售手册对内部 Breeze 销售代理保密。
- 指定一名人工智能协调者 (Human-in-the-Loop)：再好的人工智能也需要一个管理者。人工智能协调者是一个负责监控人工智能性能、检查响应质量“漂移”并确保机器忠实于品牌使命的专业角色。这个角色在我们对人工智能协调者的称呼中有所描述。
优化未来：AEO 与搜索引擎优化
人们查找信息的方式正在发生变化。传统的搜索引擎优化 (SEO) 正在被应答引擎优化 (AEO) 所取代。
人们不再只是在谷歌上输入“最佳 B2B CRM”，而是向人工智能助手提问，例如：“哪种 CRM 具有最适合中型科技公司的私有 AI 功能？”
通过在 HubSpot 中建立一个强大的、人工智能就绪的知识库，您基本上就是在为这些答案引擎预先整理数据。当您的内部人工智能训练有素时，将这些专业知识安全地输出到世界其他地方就变得容易多了。
目前，70% 的绩优销售团队已经在工作流程中使用了人工智能。
如果您再等一年才开始训练您的私有模型，那么您不仅会落后，而且会被依赖人工智能寻找解决方案的下一代买家所忽视。
人工智能效率的经济现实
让我们来谈谈数字。企业为什么要费力培训私有模型？归根结底，是为了在不雇佣员工的情况下扩大规模。
在传统模式中，如果要将支持能力翻倍，通常需要将支持人员增加一倍。这既昂贵又缓慢。使用在 HubSpot 知识库上训练的私有人工智能模型，您可以将支持能力提高 10 倍或 100 倍，而增加的人员数量几乎为零。
考虑漏斗中段 (MOFU)。这是许多 B2B 交易夭折的地方，因为潜在客户有太多的技术问题，没有足够的时间等待销售人员给他们回邮件。私有 B2B 人工智能模型可以全天候即时回答这些问题，准确率达到 100%。这样既能保持交易势头，又能防止潜在客户转向回复速度更快的竞争对手。
数据主权：您最大的竞争优势
未来五年，最成功的 B2B 公司不会是那些拥有最多广告预算的公司。他们将是那些拥有并最有效地利用数据的公司。
培训私有 B2B 人工智能模型是一种数据主权行为。它表明公司的情报是一种资产，必须加以保护、组织和利用。通过使用 HubSpot 作为您的中央生态系统，您可以实现这一过程的无缝衔接。您无需从头开始构建一个定制的 LLM；您只需将正确的数据输入正确的代理即可。
准备好构建您的私人人工智能大脑了吗？
向人工智能过渡可能会让人感到不知所措，但其实大可不必。首先要从简单的思维方式转变开始：不要将文档视为服务台的开支，而应将其视为战略性的培训资产。
当您关注安全性、准确性和上下文时，您就能摆脱人工智能的“炒作”，开始看到真正的、可衡量的投资回报。您可以减少票务量，缩短销售周期，最重要的是，您可以保证专有数据的安全。
在Aspiration Marketing，我们专门帮助企业完成这一转变。从标准的生成式人工智能到完全实现的自主营销和销售引擎，需要一个既懂技术“如何做”又懂战略“为什么做”的合作伙伴。
无论您是要部署 HubSpot Breeze Agents、优化知识库以适应人工智能优先的世界，还是要成为人工智能协调者，我们都能为您提供引领行业发展所需的专业见解。我们帮助您将 HubSpot 数据转化为您最强大的员工——永不睡觉、永不遗忘、永不分享您的秘密。
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