Paradoxul cu care ne confruntăm cu toții

Pentru oamenii de marketing, sistemele de lucru susținute de AI ar putea genera noi nivele de creștere, viteză și eficiență. Cu toate acestea, dacă aproape 9 din 10 directori de marketing  testează în acest moment aplicații AI, mai puțin de 1 din 10 raportează workflow-uri end-to-end cu valoare măsurabilă în business. Cifrele, publicate de McKinsey, descriu o realitate pe care o vedem și în piața locală: instrumentele AI profilferează, dar nu livrează încă acolo unde contează cel mai mult — în P&L.

McKinsey numește asta „paradoxul gen AI”. Cauza nu este tehnologia, ci tocmai lipsa integrării ei în logica de business. Multe inițiative, stack-uri sau investiții în martech n-au fost niciodată gândite pentru workflow-uri real-time în care sisteme software acționează coordonat, pe date partajate, pe obiective clar definite.

Ce face „AI agentic” diferit de  inteligența artificială generativă?

Un asistent AI răspunde. Un agent AI acționează și poate executa un proces în mai mulți pași și recomandă, decide, acționează, măsoară, ajustează,  fără confirmare umană la fiecare iterație. McKinsey estimează că până la două treimi din activitățile actuale de marketing pot fi acoperite de astfel de sisteme: generare automată de conținut, testare, planificare media pe segmente, optimizare în timp real a campaniilor.

Perspectivele sunt seducătoare : creștere de venit între 10 și 30% din personalizare la scară, cicluri de campanie de 10-15 ori mai rapide, o echipă mică de oameni care supraveghează zeci de agenți specializați. Drumul până la transformarea lor în realitate este însă mult mai lung și implică  un proces de diagnoză, de planificare și orchestrare pe care managerii de marketing trebuie să-l facă și să-l valideze alături de management, vânzări, HR, IT.

Pe de altă parte, intrarea în era agenților AI reprezintă oportunitatea pentru ca organizațiile să regândească cu adevărat modul în care lucrează. Optimizarea unui singur task – copywriting, scoring de lead-uri, generare de imagini – nu transformă și procesul. Cele mai mari câștiguri vin când o organizație conectează insight-ul, planificarea, execuția, testarea și optimizarea ca un  sistem integrat.

Procesul în 5 pași, așa cum îl reformulează McKinsey

McKinsey descrie un cadru în cinci pași pentru proiectarea unui workflow agentic pentru marketing.

Pasul 1. Inventarierea task-urilor  de marketing existente. Înainte de  a crea orice agent, mapăm cum se face munca astăzi — pe procese end-to-end, fiecare task, cu dependențele lui de date și sisteme, ceea ce multe organizații mari de bunuri de larg consum au început să facă de la creare și testare de concepte de creație, producție, declinare și optimizare de conținut la management de agenții și furnizori. Pentru fiecare dintre ele au fost identificate subtaskurile necesare, cum ar fi generarea de concepte vizuale, pretestarea lor în focus grupuri, evaluarea riscurilor, inclusiv zone de insight cum ar fi sinteză de date despre consumaror, generare de ipoteze, interăretare de semnale și transformarea concluziilor în acțiuni concrete.

Pasul 2 Definirea tipurilor de agenți de care este nevoie

Doar după stabilirea unei înțelegeri de bază a  activităților și taskurilor existente la nivelul întregii organizații, următorul pas este clasificarea acestora în  tipuri de agenți (agentic archetypes), care vor servi drept modele reutilizabile pentru a ghida unde și cum sunt implementați agenții AI în fluxurile de lucru și pentru care trebuie să fie foarte clare competențele necesaee.

De exemplu, liderii brandului de bunuri de larg consum menționat anterior au clasificat zeci de sarcini de marketing în șase arhetipuri agentice: generator de conținut, knowledge agent, responsabil de localizare/adaptare, analist, responsabil planificare și operator. Aceste arhetipuri au fost ulterior utilizate pentru a defini agenți individuali care puteau fi implementați și reutilizați pe întregul proces de marketing.

Pasul 3: Determinarea setului complet de agenți necesari în fluxurile de lucru

După identificarea sarcinilor-cheie și clasificarea lor în arhetipuri distincte, liderii din business și tehnologie trebuie să stabilească care ar fi agenții specifici necesari pentru a transforma fiecare flux de lucru. Echipele trebuie, de asemenea, să confirme că agenții se pot integra tehnic cu sistemele necesare – platforme de date, biblioteci de conținut și platforme de activare, deoarece modul în care comunică sistemele între ele creează  în general probleme.

De exemplu, unul dintre arhetipurile identificate de brandul de consum a fost generarea de conținut. În cadrul acestui arhetip, au  fost identificați aproape 100 de agenți modulari individuali, care puteau fi integrați în procesul creativ din multiple fluxuri de lucru. Un agent pentru generarea de texte scurte, de exemplu, putea fi utilizat în dezvoltarea conținutului creativ, crearea materialelor de suport pentru vânzări, optimizarea conținutului pentru e-commerce și website-uri. activități de co-marketing cu parteneri de afaceri.

Unele platforme de tehnologie de marketing, inclusiv Adobe și HubSpot, oferă deja agenți AI care pot fi integrați direct în fluxurile creative. Acești agenți pot genera și rafina variante de texte și design, pot adapta materialele pentru diferite segmente de audiență, pot actualiza conținutul pe diverse canale pe baza semnalelor comportamentale în timp real.

Responsabilitatea pentru integritatea brandului și direcția strategică rămâne în continuare la marketeri, însă agenții gestionează o mare parte din activitate , reduc costurile și cresc viteza de  reacție la schimbările din piață.

Pasul 4: Definirea fluxurilor de lucru viitoare și a distribuției de roluri

Pe măsură ce agenții AI sunt integrați tot mai mult în fluxurile de lucru, rolurile oamenilor vor trebui să evolueze. În marketing, acest lucru va însemna alocarea unui timp mai mare pentru decizii strategice care necesită experiență și discernănt și nu pot fi automatizate, construirea și menținerea relațiilor cu stakeholderii sau activități care necesită interacțiune directă, precum activările de marketing și evenimentele.

În același timp, marketerii vor trebui să supravegheze infrastructura tehnologică care susține aceste fluxuri: calitatea și structura datelor, metadatele pentru conținut, regulile de orchestrare; guvernanța API-urilor, pentru a asigura operarea sigură și consecventă a agenților.

Acest lucru va necesita investiții în competențe noi și în adaptarea modelelor AI la contextul specific al brandului.

 

Teme de reflecție înainte de orice decizii legate de marketing &AI?

  • Cum poate crea cu adevărat AI-ul valoare pentru clienți și companie?
  • Care e procesul de marketing pe care l-am rescrie de la zero, dacă ar trebui să-l construim astăzi în jurul AI-ului?
  • Ce  tipuri de taskuri am delega și ce competențe sunt necesare pentru fiecare?
  • Ce date avem și ce date ne lipsesc, pentru ca un agent să poată decide fără să întrebe?
  • Cine, în organizația noastră, ar fi astăzi „supraveghetorul” unei echipe de agenți — și ce competențe i-ar lipsi?
  • Cum măsurăm calitatea muncii unui agent dincolo de volumul produs?

Sursa: McKinsey & Company, Reinventing marketing workflows with agentic AI.

Descoperiți cursurile și  workshop-urile noastre aplicate  de AI.

Knowledge sharing is caring.