减少采用挑战

企业在重组内容运营时经常面临采用方面的挑战，尤其是对于通常更喜欢在熟悉的环境中工作（例如 Microsoft Office 或 Web 应用程序）的作者和主题专家而言。Quark 的 AI 驱动结构化创作方法旨在简化许多日常任务，例如创建内容组件、链接它们、进行影响分析以及报告结果。

Quark 平台能够理解自然语言命令并无缝执行操作，无需用户学习新界面。用户只需使用自然语言向平台发出指令，系统即可自动完成所有任务。这种方法既涵盖内容操作（例如内容生成、标记、翻译和质量审核），也涵盖结构化操作，使复杂任务更易于执行，并提升整体生产力。无论企业是自带 AI 还是使用 Quark 的 AI 工具和服务，该平台都旨在简化内容流程并提升用户体验。

战略内容洞察

人工智能 (AI) 通过提供更深入的内容智能和战略洞察，在评估内容组件的性能方面发挥着至关重要的作用。如果没有高质量的数据，就很难获得有价值的洞察，但企业可以依靠人工智能 (AI) 这一赋能技术来发现有意义的模式和趋势。

通过分析海量数据——从内容参与度指标（例如用户使用时间、浏览量或下载量）到内容生产过程中的审计信息——人工智能可以生成战略层面的洞察，从而解锁更智能的企业内容战略。通过评估哪些格式、输出和结构表现最佳，人工智能驱动的洞察可以指导内容创作者和消费者，从而持续改进和提升内容战略。

可靠且准确的人工智能模型

人工智能的有效性在很大程度上取决于其训练数据的质量和结构。虽然基于公开数据训练的人工智能模型在一般用例中表现良好，但在应用于更复杂或更专业的组织需求时，它们往往会遇到挑战。在这些情况下，人工智能的局限性就变得显而易见，尤其是在可用训练数据不足的情况下。

结构化数据——在明确定义的框架内组织并富含语义元数据的信息——在提升人工智能模型的准确性和可靠性方面发挥着至关重要的作用。这种结构化方法是组件内容管理系统 (CCMS) 平台的固有组成部分，可以引导人工智能引擎更准确地解读内容。通过将企业特定的结构化数据与人工智能相结合，组织可以实现与在海量公共数据集上训练的模型相当的准确度。

本质上，结构化内容对于确保AI提供一致可靠的结果至关重要，尤其是在复杂的企业环境中。将结构化内容平台与AI结合使用，不仅可以提高AI输出的准确性，还可以最大限度地降低错误和概念漂移的风险，从而使AI驱动的计划更加成功。

互补技术

人工智能与结构化内容平台之间的协同作用，创造了一种强大且相辅相成的关系。有效整合后，这些技术能够相互增强，形成持续的反馈循环，从而放大两者的优势。例如，人工智能可以通过推荐合适的关键词和分类来丰富结构化内容，而结构化框架则确保人工智能的输出保持准确性和相关性。

这种相互作用在制药和其他生命科学等高度监管的行业尤为重要，因为合规性在这些行业至关重要。通过在结构化组件中统一组织信息，组织可以自然地实现合规性，同时利用人工智能来提高内容的准确性和效率。人工智能与结构化内容平台的集成不仅可以减少人工智能的潜在隐患，还能最大限度地发挥其优势，使其成为内容准确性和合规性至关重要的企业的必备策略。

内容重用

QPP NextGen 中的 AI 工具通过将现有内容转换为易于复用的组件，显著增强了内容复用。自动标记等功能使 AI 能够定位相关的内容组件并自动应用适当的标记。这种简化的内容管理方法节省了时间，并确保了有价值的内容得到高效组织，并可在多个项目或平台上重复使用。通过优化内容复用，企业可以保持一致性、减少冗余并加快内容生产周期。

加速与自动化

QPP NextGen 的 AI 工具旨在加速和自动化日常任务，在不取代现有岗位的情况下显著提升生产力。这些 AI 系统通过提供相关信息、简化工作流程和提升内容运营的整体效率来支持用户。这些工具的功能涵盖翻译、摘要和内容生成，不仅可以加快这些流程，还可以支持重要的内容管理任务，确保企业在内容策略方面保持高效率。