Ako još uvijek niste shvatili šta AI može učiniti ili zašto je vrijedan za vaš brend, razmislite o ova tri principa za njegovo učinkovito korištenje.
Prije godinu dana imali smo savršene poslove na LinkedInu – fascinantan rad, odličnu plaću i stabilnost koja nam je bila potrebna s malom djecom i velikim hipotekama.
Onda smo vidjeli nešto što nas je natjeralo da odustanemo od svega toga.
Vidjeli smo spajanje dvije revolucije: generativnog AI-a i marketinške nauke. Posljednju godinu bili smo uglavnom tihi o AI-u. Zašto? Jer smo bili previše zauzeti koristeći ga, svake minute, svakog dana. Sarađivali smo s najelitnijim marketinškim organizacijama kako bismo otkrili gdje AI ne uspijeva, gdje briljira i – najvažnije – koje poslove bi trebao obavljati.
Danas bismo željeli podijeliti naše ‘tri zakona poluge’. Ovi zakoni razdvajaju organizacije koje koriste AI za stratešku prednost od onih koje se samo igraju s najnovijom taktičkom igračkom.
Zamislite to kao vodič s terena iz marketinške budućnosti.
Kod dirigenta: amateri vs stručnjaci
Zamislite sebe kako sjedite za Steinway klavirom. Kakvu ćete muziku svirati? Trebamo li očekivati Bahove Goldberg varijacije ili „Chopsticks“? Ako možete svirati samo „Chopsticks“, je li to zato što je Steinway pokvaren ili zato što nikad niste vježbali klavir?
Zamijenite klavir u ovoj analogiji AI-em i pronaći ćete jedno od velikih pogrešnih shvatanja u središtu AI diskusije: ideju da korištenje AI-a ne zahtijeva nikakvu vještinu ili praksu.
Zapravo, količina poluge koju AI stvara proporcionalna je vještini njegovog korisnika.
Proveli smo više od 500 sati vježbajući AI klavir i postali smo prilično dobri, ako tako možemo reći. Ali mi smo samo početnici u poređenju s našim tehničkim direktorom, Brianom Watrobom, koji je praktično Mozart. Mi možemo odsvirati jednu melodiju; Brian može dirigovati simfonijom. Kao majstor dirigent koji zna kada uključiti svaki dio orkestra, Brian može orkestrirati razne AI modele kako bi stvorio muziku daleko iznad našeg dometa.
Različiti modeli na različitim ‘temperaturama’ briljiraju u različitim zadacima. Zamislite ih kao dijelove vašeg AI orkestra.
Dirigenti obilježavaju partituru dinamikom – od pianissima (vrlo tiho) do fortissima (vrlo glasno). AI stručnjaci označavaju svoj kod kontroliranjem ‘temperature’ modela. Temperatura određuje koliko će kreativni ili konzervativni biti rezultati. Niska temperatura daje pažljive, predvidive odgovore. Ako AI zamolite da ispriča priču za laku noć, model s niskom temperaturom će reći: „Jednom davno, u dvorcu je živjela princeza.“ Ako postavite višu temperaturu, dobit ćete neočekivane skokove, poput: „Jednom davno, Cat Stevens je letio avokadom do Saturna.“
Danas većina marketara misli da ‘AI’ znači ‘ChatGPT’. Ali ChatGPT je samo jedan od mnogih modela, s unaprijed podešenom temperaturom koja standardizuje rezultate. To je velika ograničenost. Zato zapamtite: kada neko kaže „AI ne može uraditi X“, ono što zapravo govore je „Ja ne mogu natjerati AI da uradi X.“
Miješaju neiskusnog korisnika sa pokvarenim klavirom.
Picassovo proročanstvo: pravi odgovori vs prava pitanja
- godine, jedan novinar je pitao Pabla Picassa šta misli o računarima. „Računari su beskorisni“, odbrusio je. „Mogu vam dati samo odgovore.“
Uz dužno poštovanje prema Picassu, nije baš predvidio revoluciju računara. Ali fantastično je predvidio AI revoluciju. Ovo nas vodi do drugog zakona: poluga koju AI stvara proporcionalna je kombiniranoj vještini marketara i programera.
Umjesto da debatiramo šta AI treba raditi, većina nas je fiksirana na ono šta AI može raditi. Ali propuštamo suštinu: AI je trenutno najgluplji što će ikad biti, a već je pametan kao mnogi doktorati.
Pravi izazov nije šta AI može raditi – AI sve više može raditi bilo šta – već šta AI treba raditi. Kako odgovori postaju obilni, konkurentska prednost će pripadati marketarima koji znaju postaviti pametnija pitanja od svojih rivala.
Sintetička strategija: teški poslovi vs laki poslovi
Naš posljednji zakon: dobit od AI-a proporcionalna je težini marketinškog zadatka.
I nijedan zadatak nije zreliji za AI-generiranu revoluciju od… strategije. Govorimo o umjetnosti i nauci segmentacije, targetiranja i pozicioniranja (STP).
Tradicionalna marketinška strategija oduvijek je bila skupa, dugotrajna noćna mora. Konsultantske firme naplaćuju stotine hiljada dolara za mjesece mukotrpnog rada.
Sada, umjesto strategije napravljene od strane ljudi, zamislite strategiju stvorenu u laboratoriji, izgrađenu od strane naprednog AI sistema. Verzija iz laboratorije neće samo biti brža i jeftinija za proizvodnju – ušteda vremena i novca je ogromna, ali to nije čak ni glavna prednost – prava revolucija je pretvaranje razvoja strategije iz godišnjeg događaja u kontinuirani razgovor.
Danas se marketari opsesivno fokusiraju na korištenje AI-a za lake zadatke, poput pisanja postova na društvenim mrežama. Ali ako AI-u povjerite najteže zadatke – poput segmentacije, targetiranja i pozicioniranja – dobici mogu biti revolucionarni.
Prava iluzija će uskoro puknuti
Mnogi marketari tretiraju AI kao asistenta za pisanje tekstova, umjesto kao strateškog masterminda.
Ako AI-u ne pristupate strateški, zapitajte se: Da li ga koristite kao dirigent, orkestrirajući različite modele za različite zadatke? Da li koristite AI da jurite pogrešne podatke ili da donosite ispravne odluke? I najvažnije, da li koristite AI za najteže izazove, poput strategije, umjesto za najlakše zadatke?
Orkestar vas čeka. Jeste li spremni dirigovati?
Autor: James Clarke, viši direktor za digitalne i društvene mreže, D3
