Kennisbank

AI i dział marketingu: co się zmienia w pracy?

Marketing jest jednym z działów, w których narzędzia AI najszybciej stają się widoczne. Pisanie tekstów, planowanie i przetwarzanie danych to zadania, na których modele językowe i narzędzia automatyzacji są już od dłuższego czasu trenowane. Nie znaczy to jednak, że cały dział zostanie przebudowany. W naszej taksonomii w domenie marketingu znajduje się 54 zadania, które dzielą się wyraźnie na trzy kategorie: zadania, które AI może przejąć, zadania, które muszą pozostać pod nadzorem człowieka, oraz zadania, które pozostają pracą ludzką. Ten artykuł pokazuje ten wzorzec, nie pełną listę.

Gdzie AI przejmuje pracę

Zadania, które najbardziej całościowo można przekazać AI, mają kilka cech wspólnych: jasny wkład, rozpoznawalny format i niewielką zależność od aktualnego kontekstu poza samym tekstem. Napisanie posta na social media na podstawie tematu, platformy i tone-of-voice jest tego dobrym przykładem. Wzorzec jest znany, wynik jest krótki, a odchylenia można szybko poprawić. Również planowanie i publikowanie postów na social media często się w tym mieści: gdy treść i planowanie są ustalone, wykonanie tego jest kwestią połączenia systemów ze sobą.

Pisanie tekstów reklamowych podąża za tą samą logiką. Struktura reklamy w wyszukiwarce lub na platformie społecznościowej jest ścisła, długość jest ograniczona i istnieje wiele przykładów, na których można dostosować model. To sprawia, że ten typ pracy tekstowej jest odpowiedni do pełnego przejęcia, o ile ktoś oceni ostateczny przekaz i zgodność z marką przed publikacją tekstu.

Co łączy te zadania, to fakt, że jakość można dobrze zweryfikować względem formatu. Jest niewiele miejsca na różnice w interpretacji tego, co jest dobrym postem na social media lub tekstem reklamowym w ustalonych ramach.

Gdzie nadzór pozostaje potrzebny

Największa grupa zadań w marketingu przypada na kategorię środkową: AI wykonuje pracę przygotowawczą, a człowiek zatwierdza lub odrzuca ją, z uzasadnieniem. Pisanie artykułu na blog jest tu wymownym przykładem. AI może dostarczyć koncept na podstawie tematu, grupy docelowej i tone-of-voice, ale poprawność faktów, niuanse i głos marki wymagają oceny przez kogoś, kto zna kontekst i czytelnika. Błąd lub niewłaściwy ton w artykule widocznym publicznie ma inną wagę niż błąd w wewnętrznej notatce.

To samo dotyczy sporządzania briefingu kampanii. AI może na podstawie wcześniejszych briefingów i dostępnych danych stworzyć pierwszy szkic celu, grupy docelowej i przekazu, ale budżet, wybory strategiczne i uzgodnienia z innymi działami wymagają człowieka, który weźmie odpowiedzialność za wynik. Podobnie odpowiadanie na reakcje i wiadomości na social media często się w tym mieści: AI może sformułować wersję odpowiedzi, ale w przypadku skarg, wrażliwych tematów lub odbiegających sytuacji człowiek musi ocenić, czy ta odpowiedź jest faktycznie odpowiednia, zanim zostanie wysłana.

Przyczyna, dla której te zadania utrzymują nadzór, nie jest taka, że AI nie radzi sobie z językiem. Jest to fakt, że konsekwencje błędnego wyniku leżą poza samym tekstem: szkoda dla reputacji, niewłaściwie przydzielony budżet, niezadowolony klient, który nie czuje się wysłuchany. Gdy wynik zadania wpływa na coś poza dokumentem, potrzebny jest z uzasadnieniem etap zatwierdzenia.

Gdzie pozostaje praca ludzka

Mniejsza, ale rozpoznawalna grupa zadań pozostaje pracą ludzką, także w dłuższej perspektywie. Realizacja kampanii i monitorowanie jej w trakcie jest tego przykładem. Korygowanie w trakcie trwającej kampanii wymaga połączenia liczb z odczuciem rynku, wyczuciem czasu i czasami rozważaniami politycznymi w organizacji — czynnikami, które nie wszystkie są zapisane w danych i które w każdej sytuacji mają inną wagę.

Segmentacja listy e-mailowej na podstawie zachowania, zainteresowań i cech klienta wydaje się na pierwszy wzrok zadaniem danych, ale wybór, która segmentacja jest strategicznie wartościowa na nadchodzący okres, zależy od priorytetów komercyjnych leżących poza systemem. AI może uporządkować dane; rozstrzygnięcie, które grupy są istotne dla jakiego celu, pozostaje przy człowieku.

Także sporządzanie kalendarza treści na najbliższy okres pozostaje w swej istocie pracą ludzką. Nie chodzi tylko o to, jaka treść pojawia się kiedy, ale o uzgodnienie z kampaniami, sezonami, a czasami z aktualnościami, które trudno przewidzieć. To właśnie dlaczego ta sama praca u jednej osoby wypada inaczej niż u drugiej: podział na kategorie jest punktem wyjścia, nie stałym faktem dla każdej organizacji.

Co to znaczy dla Państwa sytuacji

Ten podział jest ogólny: oparty na charakterze zadania, nie na konkretnej sytuacji w Państwa zespole. Ile godzin to faktycznie zwolni, zależy od tego, jak obecnie działa Państwa dział marketingu, jakie narzędzia są już w użyciu i jak duża część pracy jest już ustandaryzowana. Dlatego wolimy nie podawać procentu bez wyjaśnienia; przeczytają Państwo, dlaczego liczymy w godzinach, a nie w osobach, na tej stronie o naszej metodzie liczenia, oraz co mówi, a czego nie mówi zakres wartości, na tej stronie o zakresach wartości.

Jeśli ten temat zbliża się do decyzji personalnych, obowiązują wtedy własne wymogi prawne, na które ta strona nie udziela odpowiedzi.

Jeśli Państwo chcą wiedzieć, jak to wypada w przypadku Państwa własnej roli lub zespołu, mogą Państwo wypełnić bezpłatny quickscan ftetoai: dwanaście pytań, bez konta, z wskazaniem, jaka część godzin w Państwa profilu może już dziś zostać przejęta przez AI. Pełny werkscan, który głębiej wchodzi w Państwa konkretne zadania, jest jeszcze w budowie — woleliśmy to szczerze zaznaczyć, niż już teraz go oferować.