人工智能和机器学习正风靡世界，包括营销的世界。营销者专用的人工智能驱动的软件平台也越来越流行，但是Forrester的一份报告建议在你跨出这一大步前先观望和学习。
每个人对人工智能是什么都有一个概念。我们每天都用Alexa、Siri和谷歌助手，读关于自动驾驶汽车的新闻，听说会思考的机器人如何在自动化上取代人，我们会情不自禁地形成关于人工智能是什么的概念，而这些概念往往是错误的。
Forrester的报告说知道人工智能的定义是你正确地决策如何让它助你一臂之力的关键部分。
该报告关注B2C如何利用人工智能，但是任何考虑使用人工智能平台来作为数据分析的人都能从五个Forrester意欲破除的五个迷思中得到启发。
迷思一：人工智能是营销者的新工具
Forrester说这不对。实际上，需求方平台(DSPs)多年来一直将机器学习的技术应用到程序化的实时竞价。他们只在他们的计算机终端做，所以你看到的只是优化了的广告活动。
在营销领域以外，那些对使用机器学习完成任务感兴趣的人应该到处找找谁在提供这个服务。仅仅因为有人说他们只此一家，并不能代表他们能提供独一无二的东西。
迷思二：人工智能的一切都关乎算法
非也，数据为王。人工智能当前的强项在于它分析数据和发现人们遗失的联系的能力。世界上最好的算法对稀疏、散乱或不准确的数据也没辙。
不要相信那些声称自己的算法可以最大化利用你的数据的人，因为你把同样的东西交给别人而不是交给他们也能得到同样的结果。
迷思三：人工智能平台开箱即用
你架起的闪亮新颖的学习机器还没有准备好大展拳脚：这是一个具备解决复杂问题的框架的大脑，但不具备赖以得出结论的经验。
Als尝试模仿人类认知，要做到这点它必须接受训练。Forrester报告说它可以花两周时间组织数据，数天创建训练模型，六个月以上的时间完全优化算法。
也就是说不要指望立竿见影。
迷思四：人工智能的自主性会损害就业
并非如此，至少根据报告不是。人工智所做的(为营销者和其他数据驱动的职业)正是解放人们做琐事的时间。让机器学习做计算、数据收集、报告生成，那么人类员工就可以达成销售和创建内容。
迷思五：人工智能发现的事物富含客户洞察
学习机器不在乎它们学到了什么并且它们对此一无所知。也就是说人工智能可能会发现以前两个不相干的数据点的趋势，但是它不知道如何将它解读为真实的，智慧的洞见。
从数据中演绎出洞见是我们人类的工作，通常我们只能对关联做出假设。若问人工智能是否无用，不消说它还没聪明到足以知道它所处理的数据表征了什么，它也缺乏关注这个的人情味。
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