要點概述：

? 舊規則失效。傳統的基于規則的系統缺乏學習或適應能力，限制了實時營銷中的決策制定。

? 分析技術陷入瓶頸。預測模型能提供洞見，但未能實現自動化或與工作流程集成。

? 智能體嶄露頭角。自主式AI在營銷技術棧中支持以目標為導向、適應性的決策，是對過往技術的進一步發展。

自主式AI突然在營銷技術領域嶄露頭角，讓一些人想知道如何快速掌握這項技術及其應用。在下文中，我將深入探討自主式AI的歷史、我們如何發展到今天的水平、企業在評估將自主式AI集成到其營銷技術生態系統時的注意事項，以及他們可以考慮實施的快速見效的用例。

首先，讓我們看看自主式AI的歷史。盡管自主式AI似乎是在GenAI掀起波瀾之后才突然出現的，但實際上它有前身技術。在我看來，自主式AI是過去20多年來數據、決策和自動化技術發展的產物。

基于規則的系統主導營銷技術領域之時

靜態企業決策(即基于規則的決策)很早就出現了，它采用的都是硬編碼邏輯，用于自動化電子郵件發送、培育決策路徑或評分潛在客戶，這種系統沒有學習能力，也沒有邏輯推理能力。在動態的營銷、服務和支持環境中，創建的規則需要頻繁調整。

預測止步于洞見之時

機器學習和預測分析雖然最早在20世紀50年代就已出現，但在2010年代才最為流行。當時，可以預測客戶流失率、對潛在客戶進行評分，并圍繞購買或響應做出其他預測。模型輸出分數被提供給人工或商業智能(BI)儀表板，并未嵌入到任何類型的工作流程中，這些技術能提供洞見，但尚未實現決策或行動自動化。

機器人任務處理人員的興起

RPA是21世紀初軟件智能體的首次嘗試，供應商提供低級別的“機器人”或基于規則的流程，旨在完成主要是低級別的后臺運營任務，這些任務負責完成財務、服務和支持工作，并不關注前端客戶體驗。

聊天機器人如何將智能體推向一線

2010年代后期，通過聊天機器人實現的對話式AI讓智能體從后臺走向前臺，進入客戶體驗領域。供應商創建了預定義的對話流程和狹義的自然語言處理(NLP)技術，用于客戶服務和潛在客戶資格認證，這些對話系統往往是孤立的，外部對話或對話集成有限。

通過腳本編排客戶旅程

在過去15年中，編排引擎一直支持客戶旅程的編排和優化，這些解決方案幫助品牌根據細分市場、觸發因素和渠道規則設計客戶旅程。最初，這些引擎依賴于標準邏輯和成功標準，它們缺乏實時適應能力，也無法大規模實現個性化。

自主式AI興起的必然性

雖然許多最近的解決方案，特別是對話式AI工具和編排引擎，已經開始融入自主式AI，但很明顯，自主式AI和決策是這一相對線性流程的自然發展。

自主式AI是自動化、智能、決策和自主性的自然發展，它取代了靜態企業決策的硬編碼規則、純預測分析和機器學習的被動分析，以及機器人流程自動化的僵化工作流程，取而代之的是能夠在營銷技術棧中推理、行動和學習的目標導向型智能體。

能夠做出適應性決策并隨時間學習的智能體有望改變營銷技術領域的游戲規則，它們能夠在有限的人工干預下，提供上下文感知的智能行動。未來，能夠基于實時數據和反饋共同創建并持續優化客戶旅程的智能體將成為主流。