AI 如何在 2025 年为你的商业战略提供动力

AI 不是未来——它正在我们眼前发生

如果你还没注意到，它正在彻底改变一切。

我们能够借用的计算能力（而且是免费的）意味着几乎没有什么问题是它解决不了的。但真正让它大放异彩的，是它庞大的数据集。

AI 本质上是一座庞大的图书馆，让你能够即时获取人类历史长河中最优秀的智慧结晶。它的话语仿佛来自数百万最杰出头脑的幽灵，而如今我们可以接触到这一切，可能性几乎无穷无尽

你可能已经知道这些了，但你是否已经充分发挥它的潜力，来帮助管理你的商业战略？

与其把它看作是对我们人类能力的竞争者，我更愿意把它看作一个可以外包给它的辅助工具。把它融入我们的工作方式中，我们的企业就能获得最大收益。

如果你还没有利用 AI 来帮助你的业务，那你应该开始了。这不是一个问题，而是一个事实——因为其他人都在这么做，而这不是你想落后的事情。

那么，让我们来看看几种将 AI 的未来融入你的业务规划的基本方式。

用于客户服务的 AI

我们大多数人第一次接触 AI，大概都是把它当作“会说话的机器人”。那种仿佛直接从 H.G. Wells 或 Michael Crichton 作品中走出来的存在。它能提出并回答复杂问题，而且在这方面比当时的常规搜索更擅长。

因此，首先探索在你的业务中让它承担这种对话角色的想法是合理的。它擅长处理客户服务、适应客户的表达方式，并展现出如今一些人视为其标志性的同理心，因此它能够达到“近乎人类”的直觉水平（但实际上这是基于数十亿其他数据点模式的预测）。

实施 AI 礼宾服务

像这样的 AI 对于无力雇用真正客户服务团队的小型企业来说，可能是一个绝佳选择；即使已有团队，它也能通过在无需升级到人工支持的情况下解决基础问题，帮助团队发挥更大作用。它就像机器伸出的一只小帮手，让你的常见问题解答真正“活”起来。

而且它也不一定花费高昂。 有许多现成可用的选择 可以帮助你，而且其中一些还可以免费试用。

Spaceship 的 Alf——案例研究

你见过 Alf 了吗？它是我们 友好（而且非常有帮助）的 AI助手。

Alf 的独特之处在于，它将 AI 用于客户服务这一基本理念提升到了更高层次。由于与我们的平台完全集成，Alf 不仅仅能帮助客户处理咨询，还能提供更多帮助。

Alf 能做的事情很多，从帮助客户查找域名，到执行一些与域名管理相关、过去被认为更复杂的任务——例如切换名称服务器或更改 DNS 记录。正是这种情境化帮助，使它比更直接的礼宾系统更出色。

显然，Alf 是为 Spaceship 定制的，但它只是众多新系统中的一个，这些系统正在挑战“完全集成后 AI 助手能做什么”这一观念。我们稍后会更多谈到这些。如果你想要现成方案，那么从客户礼宾服务入手是一个强有力的选择。

还值得一提的是，Alf 是对我们真人团队支持服务的补充。将 AI 与人工客户支持相结合，能带来“两全其美”的效果。

客户可以从 Alf 那里获得快速、可靠的回复和智能建议，而更复杂的查询则会被转交处理，这让整体响应时间都得到改善。

用于洞察与分析的 AI

庞大的计算能力和数万亿数据点或许让 AI 擅长模仿人类，但它同时也是我们大多数人曾经免费接触到的最强大计算机。

我最近问了 Microsoft’s Copilot 一个简单问题需要多少计算能力来回答。讽刺的是，这个问题的答案并不简单，但大意是这样的：AI 模型并不只是检索事实。它们会通过分析海量数据集中的模式来生成回答。用通俗的话说，即使是一个“简单”的问题，也可能需要比我们大多数人私下里有可能拥有的更多计算能力。

我的建议是，充分利用这份礼物（趁它还存在）。那些你一直在收集、打算以后再分析的业务数据……为什么不让 AI 来处理呢？为了获得最佳成功机会，你会希望上传一个结构良好的 CSV 文件（而不是口头描述你的需求），但如果你想从数据中提取某些内容，它很可能可以帮你做到。

下面只是近乎无限可能性中的几个例子。不确定 AI 是否能帮助你实现你的想法？直接问它吧！

AI 数据处理示例

关键要点

你会注意到，在上面的例子中，许多功能看起来令人印象深刻——甚至好得令人难以置信。它 真的 能帮助你与供应商谈判吗？

嗯，可以，也不可以。通过轻松让数据触手可及，它几乎可以无限地帮助你。正如那句老话所说，知识就是力量，因此提出建议总是好事——前提是你能够分辨哪些建议是现实且可执行的！如果你觉得自己做不到，也很简单：只要让 AI 进一步深入分析。它特别擅长的一件事，就是把事情层层拆解，直到你理解为止。

历史上，数据分析可能侧重于定量或定性其中之一，而 AI 的灵活特性意味着它可以轻松同时提供两者，为你的数据赋予现实世界的意义。

例如，你可能想问它为什么你的第二季度收益下降了，它会跳出你的数据本身，从数百万与你类似企业的公开经验中提取洞察。它可能会纳入经济因素（无论本地还是全球），并讲述一个让你的数据在眼前鲜活起来的故事，为其赋予与你周围世界相关的更广泛背景。如果我们过于困在自己的回音室里，这一点有时会被遗忘。

还值得记住的是，AI 始终都在那里，所以如果发生了哪怕最小的变化，或者你对某些数字有了更多背景信息，你都可以直接让它重新评估，而且完全免费。

专用数据分析工具

虽然像 ChatGPT 这样的工具可以帮助探索和总结数据，但在进行大量数据处理和实时仪表板方面，它并不能完全替代专用分析平台。

你可能想探索像 Microsoft’s Power BI、Google’s Looker 或 Apache’s Superset 这样的系统，以进行更深入细致的分析。

这三款工具都诞生于 AI 时代之前，但如今都已具备 AI 增强功能（不过 Superset 需要你为此下载额外插件）。像 Alf 这样直接集成 AI 后，它在自己的领域中会非常强大。

用于营销中定性分析的 AI

上面基本涵盖了数值数据，那么完全定性的数据又如何呢？

这同样非常有意思，因为在 AI 出现之前，我想不出除了人类解读之外，还有什么工具能真正理解定性数据。

评论反馈 —— AI 可以检测客户所说内容中的重复主题。由于它会将搜索作为这项分析的一部分，因此它可能会发现你之前未曾见过的反馈。

情绪分类 —— AI 可以对定性数据中的情绪进行分类。然后你还可以要求它把结果变得更二元化（例如分类为积极、消极或中性），这样如果你需要的话，就能轻松将定性数据量化。

受众画像—— 这有点“超前”，但 AI 可以利用上面提到的那类数据，推断出你最常见或最可能的受众，甚至定义他们的共同特征、兴趣或性格类型。

在此基础上，它可以帮助你更好地定义你的业务，或解决你在认知层面可能遇到的问题。但请务必对这类内容持高度保留态度。

用于物流解决方案和业务自动化的 AI

接下来，我们来看看一些更通用的业务解决方案，它们可以帮助你处理日常活动。

想想你企业自身的组织管理。这可能包括排班、日程安排、房间管理或发货。它甚至还能帮助自动化营销活动。它在定向和个性化方面表现出色。如果你了解自己的人口统计特征，它可以帮助策划最有可能引起各类人群共鸣的电子邮件和社交媒体帖子。

排班怎么样？不妨试着把员工名单、他们的可用时间以及你需要覆盖的工时交给像 ChatGPT 这样的工具，看看它会给出什么结果？

我给了它一个类似的提示：

“我想让你帮我管理一个房间。它叫 Test Suite。它的可用时间是周一到周五，上午 9 点到下午 5 点，任何拥有公司邮箱的人（name@site.com）都可以预订，每次不超过一小时。”

它立刻给出了一个解决方案，推导出了必要的逻辑（例如不能重复预订等），并允许我只需输入姓名和时间——其余的它都会帮我处理。想知道空闲时段？没问题。想查看当前所有预订的摘要？马上就有。简单、直观且可靠。

然而，当我进一步深究时，发现这个工具只会保存在当前对话中，并且在对话关闭后可能无法继续使用（尽管我确实在对话历史中找到了它）。那它也许就不算 那么 理想的解决方案了。

当我指出这个问题时，GPT 说它可以指导我在 Google Sheets 或其他一些应用中重建它的工具。这本身就挺巧妙的，但它也正好把我们带到了下一个话题：AI 作为辅助插件。

AI 集成与附加组件

我们已经通过 Alf 提到过这一点，而且随着你每天使用的应用和软件开始集成 AI 工具，你可能也已经亲身体验到了。

随着每个人都在这个快速演变的环境中努力让自己的工具保持最新状态，并确保自己始终站在各自市场的前沿，我们将看到更多这样的情况。但也正是在这里，AI 开始能在更定制化的任务中变得有用。

集成优势

将 AI 直接集成到工具中的优势有很多：

• 易于访问 —— 无需在单独标签页中与 AI 聊天时来回切换屏幕。

• 更好的理解能力 —— 像 Alf 一样，AI 会经过微调，以“说出”该工具或平台的语言，从而减少如果你从通用 AI 那里获得建议时可能出现的编码故障或兼容性问题。

• 更好的建议 —— 在 Spacemail、Microsoft Office 和 Xero 的 JAX 等工具中，AI 已根据具体使用场景接受训练，因此对其平台具有深入而具体的了解。

当前 AI 集成示例

在我自己的生活中，我注意到 AI 出现在我使用的许多应用中。从 Mailchimp 到 Xero，从 Google 搜索到 Meta 产品，小小的 AI 助手栏或图标正变得越来越常见。

Xero 使用案例

我认为一个很好的例子是财务管理软件 Xero 中的应用。它最近推出了 JAX，这是一款 AI 助手，能够“帮助用户理解财务活动并自动化日常记账任务”。

如果你和我一样，你可能对会计大约懂 80%，其余部分则依赖财务顾问。也许 JAX 可以帮你省去拿问题去麻烦他们的过程，同时也为你节省时间和金钱。

Spaceship 的 AI 集成

在 Spaceship，我们已经开始集成 AI 工具，帮助你应对日常需求。不仅仅是 Alf（它主要面向账户层级），我们还在产品层级集成了 AI，让你在使用它们构建和发展网站时，每天都能获得更动态的体验：

WordPress AI 工具

我们的 WordPress AI 工具（包含在 Spaceship’s Shared Hosting 和 EasyWP 中）集成了 AI 写作助手（用于产品描述等网站文本）和图像生成器（用于创建定制图片）。

它还可以通过补充 WordPress 本身来帮助你构建完整网站——而 WordPress 恰好也是目前最受欢迎的 CMS。现在，AI 可以更快地构建网站，而且无需任何编码经验。

如果 WordPress 不适合你，我们还提供 SiteJet Website Builder，它内置了 AI 文本生成器，非常适合帮助你为想表达的一切找到合适的措辞。

AI Website Builder

更进一步，我们完整的 AI Website Builder 由 Brizy 提供支持，只需一个简单提示，就能让你创建整个网站模板。这包括图片、文本、布局，甚至图标。

在初始创建之后，所有内容也都可以完全编辑。对我来说，AI 集成的一个重要部分是不把控制权完全交出去。一旦你这么做，事情就会偏离你的愿景，并有变得千篇一律的风险。毕竟，它的核心是对过去已有内容的融合。

Spacemail 的 AI Assistant

我们的电子邮件平台 Spacemail 拥有一位新的 AI 助手，可让你将几个基本想法转化为精心撰写、专业得体的电子邮件。你可以选择商务或非正式语气，而且在生成之后，你甚至还可以让 AI Assistant 重新撰写、缩短或扩展邮件内容。这对时间紧张或对自己措辞缺乏信心的人来说非常有帮助。

利用集成优势

关注这个不断演变的领域，将确保你在这些工具一旦可用时，就能随时准备好在你的组织中使用它们。

现实地说，将这类 AI 助手纳入你的日常工作，也许连同对话式 AI 一起，是将 AI 融入你的业务中最简单的方式，同时还有可能让员工发挥更大价值。

我需要一个 .ai 域名吗？

在关于 AI 的这些讨论中，你可能会想，是否把它放在你的企业名称（域名）的核心位置会带来战略优势。如果你正在考虑这一点，看看我们自己统计数据的内部情况，也许会提供有用的洞察。

在 Spaceship，由于全球 AI 使用量大幅上升，.ai 域名持有量在 2023 年至 2025 年间实现了逐年翻倍。

按 Spaceship 注册域名总量的百分比来看，.ai 现在约占 0.35%，考虑到它从技术上讲是安圭拉的国家 TLD，这一比例已经相当可观。不出所料，由于活动量大幅增加，Google 将 .ai 视为通用 TLD——这意味着，与其他 ccTLD 不同，使用它不会受到“惩罚”（其他 ccTLD 在搜索结果中通常会更偏向其注册国家）。

在 .ai 方面，美国遥遥领先，它占新 TLD 注册量的惊人 18%。

如何解读这些数据

仅从数据来看，购买 .ai 域名是在顺应一个明确趋势。不过从战略优势角度来说，只有当你在 AI 行业运营时，它才会主要对你有帮助。Google 和其他搜索引擎会将其视为表明行业相关性的信号。

还有人为联想因素。很多人会把 .ai 与令人兴奋的初创公司和 AI 科技企业联系起来。这也自然引出了下一个难题：

我是否应该在业务中加入面向客户的 AI？

正如我们讨论过的，为你的工具库加入 AI 客户服务，甚至加入 AI 工具，都可能带来好处。你也可以将现有的 AI 服务微调成你自己的机器人。这与客户服务的想法略有不同（但差别并不算太大）。

一些公司、组织，甚至网红，已经开始基于现有 AI 平台训练自己的机器人，使其在回答与其行业相关的特定问题时表现出色。英国 NHS 就是一个很好的例子，它已经在多个层面 将 AI 集成到患者护理中。与此同时，在社交媒体领域，知名 YouTuber Mentour Pilot 制作的 AI Travel Assistant Bot 则是为了安抚紧张的飞行乘客而打造的。

所以，是的，值得考虑将 AI 集成到你的业务中，但不要把 AI 当成虚假的先知。继续把你的核心活动放在首位，把它视为辅助工具，同时在幕后利用它来帮助你。除非你有充足的时间、专业知识和资源可以投入其中，那就大胆去做吧！

那么，AI 能在 2025 年为你的商业战略提供动力吗？

可以，也不可以。

因为在关于 AI 的所有这些讨论中，我们或许忽略了最重要的一点：它需要 你 来掌舵。即使是最先进的 AI 也大多是被动响应的——它的主动建议也只是源于你主动提供的输入和请求。

但它能帮上忙吗？当然能。以我们讨论过的所有方式，以及更多方式。“可能性是无限的”这句话被过度使用了。但说到 AI 的应用时，这句话也许比以往任何时候都更贴切。因为我们对它在商业规划中的潜在应用还只是略窥皮毛。