與許多行銷領導者一樣，我與 AI 的旅程始於興奮和實驗。 我們的團隊探索了各種工具，每個成員都找到了將 AI 整合到工作流程中的方式。 我們見證了生產力的提升，但也遇到了挑戰：輸出結果相互衝突、工作流程脫節，以及整個團隊的採用情況不均。
這種零散的方法，也就是我所說的「AI 荒野西部」，是許多組織目前的處境。 雖然這個探索階段很有價值，但現在是時候從臨時性實驗演變為策略性整合了。
探索 Asana AI
AI 不僅僅是一種工具，而是一個隊友。瞭解 Asana AI 如何為團隊提供關注點的建議、對工作採取行動，並適應您的組織。
從實驗到意圖
「荒野西部」階段很有吸引力。 團隊行動迅速、自由測試，並感受到探索的力量。 但這種不受控制的自由會迅速產生重複的工作、不一致的輸出和日益脆弱的技術堆疊。
我們自己也開始看到這樣的跡象：一位團隊成員使用 ChatGPT 撰寫部落格貼文，而另一位則偏好 Claude，導致品牌語調截然不同。 我們的 SEO 專家有自己的提示，但從未傳達給內容團隊。 這些小的不一致一開始看起來無害，但很快就導致了不一致。 這是一個預覽，如果我們不制定共同標準，可能會發生大規模的情況。
隨著實驗步伐加快，我清楚地意識到我們需要一種統一的方法，一種可以在不犧牲結構的情況下支持創新的方法。
Marketing BrAIn Trust 介紹
為了超越「狂野西部」階段，我們開發了一種Marketing BrAIn Trust方法，以改變我們團隊利用 AI 的方式。 我們策略的核心是實踐學習和技能提升的目標：為每個團隊成員創造實驗、分享發現和建立他們成長所需的 AI 技能的空間。 我們不是將 AI 視為個別工具的集合，而是建立一個協調的 AI 生態系統，在其中從真實經驗和共享知識中產生標準化的提示和流程。
BrAIn Trust 是我們實踐學習、AI 治理和技能發展的基礎。 透過將 AI 直接融入日常工作流程，我們不僅實現了採用，而且正在塑造它。 這種方法創造了一致性，並解決了零散實驗的關鍵挑戰。
帶領團隊一同踏上旅程
從一開始，我們就知道這種轉型必須以人為本，以學習為中心。 在向團隊介紹 BrAIn Trust 之前，我們與人事營運合作夥伴密切合作，以確保意圖明確：這不是要取代角色，而是要支持人們發展新技能，並進行更具策略性、高影響力的工作。 這種一致性為我們提供了擴展所需的明晰（度）和信心。
BrAIn Trust 將這一願景轉化為行動。 我們從 Asana 作為我們的零客戶開始，並將 AI 無縫整合到我們團隊每天使用的工具和工作流程中，使 AI 的使用變得不可避免。
我們的理念以三項原則為中心，指導我們所做的一切：
讓它變得明顯：我們透過實踐展現即時價值。 沒有抽象的承諾，團隊成員從第一次學習課程中親身體驗這些工具如何節省時間並提高品質。 我們提供清晰的治理和記錄在案的使用案例，讓每個人不僅瞭解如何使用 AI，還瞭解何時以及為何使用。
讓事情變得更輕鬆：我們從 Asana 開始，然後擴展到其他工具，與團隊在其工作的地方會面。 我們的提示融入現有的工作流程，使 AI 的採用感覺自然，而不是破壞性的。 我們提供簡單的範本、引導式練習課程和定期辦公時間，任何人都可以按照自己的步調獲得幫助。
讓它變得有趣：我們與團隊共同創造解決方案，而不是為他們創造。 每週的提示分享會議已成為學習工作坊，團隊成員可以在此嘗試使用 AI、分享發現並互相學習。 我們正在建立具有友善語氣的人格化 AI 助理，感覺像是有幫助的隊友，而不是令人生畏的技術。
這不僅僅是工具升級。 這是我們作為團隊學習和成長方式的有意轉變。 我們的 BrAIn Trust 幫助我們平衡兩個經常感覺相互矛盾的優先事項：讓團隊有自由進行實驗，同時確保這些實驗的結果有用、可擴展，並可在整個組織中共享。
我們的 BrAIn Trust 解決了許多團隊面臨的幾個挑戰：
採用變異性：我們在人們的學習旅程中與他們會面，為初學者提供進階使用者的支援。
品質不一致：透過共同學習進行標準化，有助於每個人共同改進並實現一致的結果。
浪費時間：我們的集體知識庫意味著沒有人必須獨自學習或重新建立其他人已經開發的解決方案。
重複投入量：定期分享會議可確保學習內容在團隊中快速傳播。
透過集中化的方法，我們提供：
為每個技能等級量身打造的實踐學習機會
從團隊實驗中建立的提示和工作流程庫
定期辦公時間，提供個人化支援和指導
支援技術整合和自訂提示的指引
從集體學習和經驗中產生的最佳作法
讓 AI 為每個人服務
我們並非試圖在一夜之間完成轉型，而是選擇了高影響力的使用案例，這些案例展現了價值，同時透過實踐建立團隊信心。 隨著團隊成員親身瞭解 AI 如何改變他們的工作，每次會議都會加強他們的支持。 這些工作流程正隨著我們的平台功能而發展，團隊成員會根據他們的日常經驗積極改進。
探索 Asana AI
AI 不僅僅是一種工具，而是一個隊友。瞭解 Asana AI 如何為團隊提供關注點的建議、對工作採取行動，並適應您的組織。
我們已成功推出兩個從實驗中產生的主要工作流程：
進階團隊領導協助系統 (ATLAS) ：我透過幾個小時的反覆試驗開發出一套全面的 AI 驅動工作流程，用於領導支援，其中包括以下範本：
團隊指標追蹤與分析
任務完成監控
工作量報告產生
狀態更新產生
這些工作流程使我能夠專注於策略，而 AI 可處理管理開銷，每週可節省 4–5 個小時。
專案情報與優先順序規劃助理 (PIPPA)：我們的專案經理透過協作學習會議建立的計劃管理提示庫，其中包含以下範本：
請求接收和評估
任務優先順序
時間軸風險識別提示
隨著專案經理分享新發現，此工作流程不斷發展，使他們能夠專注於專案關係人關係，而 AI 則管理專案追蹤的管理密集型方面。
我們的目標是讓行銷團隊中的每個角色，從內容建立到 SEO 和電子郵件行銷，都能透過使用專門的提示庫和工作流程來建立 AI 專業知識，以補充其特定功能。 這種有針對性的方法可確保 AI 在建立持久技能的同時，強化而非破壞現有的工作流程。
使用正確的基礎設施進行擴展
我們從一開始就知道，如果我們要擴展這項學習計劃，我們就無法依賴分散的工具或短期修復。 我們需要一個策略基礎：能夠與我們一同發展、連結到我們現有系統，並賦予非技術團隊直接學習和貢獻的能力。
這就是我們的實施策略以使用 Asana 的無程式碼 AI Studio 功能為中心的原因。 由於我們的團隊已經在 Asana 中，從那裡開始讓 AI 的採用感覺很自然。
這種策略選擇為我們的學習優先方法提供了幾個優勢：
降低整合風險：透過在我們的核心工作管理平台而非多點解決方案上進行構建，我們降低了未來供應商整合的風險。
整合資料來源：我們將來自各種系統 (Contentful、SkillJar、GitHub、Tableau 等) 的資訊直接連結到我們的 AI 工作流程中。
可擴展的開發：無程式碼方法使團隊成員無需專門的開發資源即可快速學習、迭代和部署新的提示和工作流程。
一致的體驗：建立在熟悉的平台上，降低了採用障礙，並為學習和實驗創造了舒適的環境。 當 AI 功能融入日常工作流程時，採用就會自動進行。
這種方法使我們的 AI 策略與團隊的工作方式保持一致，同時為學習創造一個安全的空間，減少實驗的障礙，並使 AI 的使用成為每個人工作日不可避免的一部分，而非可選的附加元件。
衡量成果而非輸出
在我們追蹤節省時間的同時，我們對投資報酬率的定義超越了效率。 我們正在衡量 AI 是否能夠實現：
減少行政工作負荷
提升輸出品質和一致性
增加策略思考時間
加速上市時間
提升團隊滿意度和參與度
所有技能層級的 AI 素養和信心提升
這些指標顯示，AI 整合不僅僅是更快地完成工作，而是從根本上改善我們共同工作和學習的方式。
未來不是更多工具，而是更多團隊合作
隨著我們繼續 AI 旅程，我相信我們正在見證行銷團隊運作方式的深刻轉變。 蓬勃發展的組織不會是部署最多 AI 工具的組織，而是以補充和增強人類能力的方式將 AI 策略性地整合到團隊中的組織。
未來屬於那些能夠超越 AI 狂野西部，建立協調、深思熟慮的人類 AI 協作方法的團隊。 透過現在建立策略架構，我們不僅為這個未來做好準備，而且正在積極塑造它。
探索 Asana AI
AI 不僅僅是一種工具，而是一個隊友。瞭解 Asana AI 如何為團隊提供關注點的建議、對工作採取行動，並適應您的組織。
敬請期待我們的下一篇文章，我們將探索如何將這些共享的工作流程和提示庫發展為個性化、基於角色的 AI 助手，成為我們行銷組織中每個成員的真正隊友。
