Storyblok利用AI提升数字体验效果

快速阅读: Storyblok 解决方案工程团队经理 Facundo Giuliana 表示，AI 正改变数字体验，尤其在个性化、本地化和客户预测方面，但融入现有系统是关键挑战。 Giuliana 强调 AI 工作流平台需无缝集成、可扩展且灵活，以支持企业成长和创新。

Storyblok 解决方案工程团队经理 Facundo Giuliana 发表文章，指出数字体验领域正在经历重大变革，人工智能处于核心位置。他提到，以前需要大量人工操作的任务，如大规模个性化、本地化或客户预测，现在几乎可以瞬间完成，这得益于智能自动化和自适应算法的发展。然而，Giuliana 提醒，虽然人工智能令人兴奋，但在实际应用中，如何将这些新能力融入现有系统和工作方式才是关键挑战，尤其是在快速变化的市场中保持领先。

Giuliana 进一步解释了 AI 工作流平台的基础。评估 AI 工作流技术市场时，集成是关键。企业依赖复杂的系统堆栈，包括内容管理系统（CMS）、客户关系管理（CRM）工具和分析工具，任何 AI 解决方案都必须无缝集成，而不能创建新的孤岛。平台应具备原生集成、强大的 API 和预建组件，以简化部署。可扩展性和互操作性同样重要，模块化、互操作性、可组合的软件可以帮助开发人员摆脱单体系统的束缚，降低成本，加快开发速度，并构建真正符合需求的解决方案。预计到 2027 年，60% 的组织将把可组合性作为其数字战略的核心部分。最有效的 AI 工作流平台不仅智能化，而且具有连接性、安全性和灵活性，能够支持企业在成长、创新和适应不断变化的数字环境中发展。

接下来，Giuliana 讨论了 AI 在哪些方面能带来最大影响。AI 最显著的能力之一是桥接结构化和非结构化数据，使内容更易于发现、上下文相关且更容易找到。这有助于企业快速向目标受众传递正确信息。

在 AI 工作流内部，不同类型的数据元素会根据业务类型有所不同。通常，这些工作流结合了结构化内容模型（如模式、分类法、元数据）与非结构化输入（如文本、图像或视频）。例如，当向无头 CMS 添加新条目时，可以自动触发 AI 驱动的管道，丰富元数据、生成翻译、应用个性化规则，然后顺利发布到不同渠道。

面对 AI 工作流的挑战，碎片化是一个主要问题。AI 工具往往存在于孤立的孤岛中，难以实现端到端的工作流连接。这种脱节的设置会减慢流程、降低效率并导致结果不一致。不过，这种情况正在改变。最近，AI 工作流正从孤立的自动化演变为多代理生态系统，其中专业模型实时协作。通过现代上下文协议（MCP）等标准，这些代理可以共享上下文、协调任务并插入可组合堆栈，实现更像自适应、协作系统的编排。

最后，衡量 AI 工作流平台在内容管理中的业务价值时，关键指标包括发布时间、内容重用率和参与度提升。同样重要的还有运营效率指标，如减少手动工作量、降低错误率以及个性化或本地化改进带来的可测量投资回报率。这些指标共同展示了 AI 如何提高速度和质量，帮助组织更快地提供更相关的内容，同时降低成本。

(以上内容均由Ai生成)