ИИ ничего не решает, но дает возможность решить множество проблем.
Странное напряжение нарастает по мере того, как маркетинговые команды во всех типах компаний экспериментируют с инструментами генеративного искусственного интеллекта. Все сводится к следующему: генеративный ИИ решает проблемы, о существовании которых вы даже не подозреваете.
На прошлой неделе директор по маркетингу крупной технологической компании рассказал мне, что он чувствует себя крайне отсталым и изо всех сил пытается понять, где и как интегрировать генеративный искусственный интеллект на уровне маркетинговой команды. «Мы просто не понимаем», — сказали они. «Компании всегда боятся потерять свои секреты из-за моделей публичного обучения, но никто не хочет прилагать усилия для создания наших. А пока мы просто играем.
Это давление, заставляющее поторопиться и подождать, является обычным явлением. В некоторых случаях возникает огромное давление с целью создания того, что можно было бы назвать «стратегией ИИ». Я видел, как многие бизнес-лидеры стартапов, компаний среднего размера и предприятий изо всех сил пытались объяснить свои планы ключевым заинтересованным сторонам.
Крупная некоммерческая организация запустила на своем веб-сайте чат-бота для обслуживания клиентов, чтобы она могла похвастаться перед советом директоров тем, что «занимается искусственным интеллектом», и в то же время спокойно обсуждать, что на самом деле означает искусственный интеллект для ее стратегии. Другая технологическая компания ищет «главу отдела искусственного интеллекта», чтобы дать понять инвесторам, что они серьезно относятся к интеграции.
Организации обычно верят, что у них должны быть новые чудесные возможности. Обещание (или предупреждение, в зависимости от обстоятельств) заключается в том, что ИИ уничтожит рабочие места, расширит творческий потенциал и заставит компании осознать, что им не нужны эти надоедливые люди, бегающие и делающие что-то. Поэтому маркетологи слышат: «Скажите нам, что из этого будет?» Быстро! Прежде чем мы останемся позади.
Содержание
Gen AI — новая машина, о которой вы не просили
Дело не в том, что мы не можем делать интересные вещи с помощью технологий. Да, генеративный искусственный интеллект помогает вам выражать свои идеи быстрее и полнее. Вы можете «разговаривать» с документами, автоматизировать коммуникационные потоки, переводить, обобщать и структурировать данные. Другими словами, генеративный ИИ берет ваши идеи и выражает их экспоненциально быстрее и в большем масштабе.
В последнее десятилетие вы все находились под растущим давлением делать больше. Со времени первого Content Marketing World в 2011 году я слышал, как маркетологи требуют пресловутых «более быстрых» технологий. Но у вас новая машина, и она взята напрокат.
Стоит ли удивляться, что компании не уверены, как они относятся к этому автомобилю? Конечно, с каждым водителем, садящимся за руль, становится лучше. Но у вас также есть серьезные опасения по поводу последствий вождения этого общественного транспорта. Противоречит ли обмен вашей информацией юридическим, нормативным или конкурентным проблемам? Кроме того, общий автомобиль мешает вам выделиться и завоевать доверие аудитории.
Итак, вы построите свою собственную машину. Но подождите минутку. Если (и это большое «если») у вас достаточно обучающих данных для создания собственной модели обучения ИИ, на ее правильную реализацию могут уйти месяцы или даже миллионы долларов. А если вы просто используете свой «маленький» набор данных, ответы не будут такими интересными и действенными, как что-то вроде ChatGPT.
Все эти соображения заставляют большинство компаний просто топтаться по генеративному ИИ, как кошка, пинающая мяч, чтобы посмотреть, получится ли что-нибудь интересное на другом конце.
Что вы должны сделать?
Инновации против изобретений
Хотя инновации в области генеративного искусственного интеллекта являются прорывом, по-настоящему функциональные и ценные изобретения на основе искусственного интеллекта находятся в стадии разработки.
Генеративный ИИ — это настоящая инновация. Он улучшает существующую идею или продукт, делая его более эффективным, действенным или доступным. С другой стороны, изобретение воплощает идею или объект для создания чего-то, чего никогда не существовало.
За последние 25 лет цифровой эпохи изобретения, основанные на оригинальных и новаторских подходах, захватили мир. Однако многие из этих изобретений не имели никакого отношения к ценности.
Телефон Motorola Iridium 1998 года выпуска представляет собой отличный пример. В то время мобильными телефонами пользовались около 300 миллионов человек. Motorola выпустила первый спутниковый телефон, который позволил людям звонить из любой точки мира. Это работало хорошо, пока вы находились на лодке или посреди пустыни. Но зайдите в конференц-зал в центре Манхэттена, и у вас в руке окажется кирпич стоимостью 3000 долларов. Иридиум был действительно удивительным изобретением, основанным на впечатляющих инновациях, но мало кто понимал реальную ценность, которую он мог принести.
Какое отношение изобретения и инновации имеют к тому, как прийти к лучшему плану создания генеративного ИИ? Что ж, чтобы применять инновации в области генеративного ИИ, вам необходимо полностью понимать возможности – или возможности – все подходы, в которых он может внедрять инновации.
Итак, вы не можете сделать генеративный ИИ стратегией. Практика инноваций связана с возможностями и возможностями, а не с направлением. ИИ — это возможность в поисках стратегии.
Какой подход должен внедрять ИИ?
Не имеет значения, нанимаете ли вы менеджера по искусственному интеллекту или просите отдельных людей воспользоваться возможностями до конца года. Если вы не применяете ИИ с учетом инноваций, вам будет сложно принимать решения о применении комплексного подхода.
Недавно я слышал, как клиент задавался вопросом, следует ли им полагаться на платформу, подобную пакету Microsoft Copilot, встроенную в инструменты их команды, или развернуть более сознательно разрозненное, передовое решение для обеспечения единообразия бренда, перевода, создания контента, автоматизации рабочих процессов и многого другого.
Мой ответ потребовал еще двух вопросов. Какой процесс они хотели обновить и улучшить? И, что еще более важно, достаточно ли хорошо они поняли нынешний подход, чтобы понять, где инновации могут быть полезны?
Когда мне задали последний вопрос о создании контента, управлении каналами, персонализации, A/B-тестировании, исследовании личности или множестве других подходов, в которых генеративный ИИ может изменить правила игры, ответ был (как это часто бывает): « Мы не знаем».
Инновации в области генеративного искусственного интеллекта ищут контент-стратегию
Как команда по контенту и маркетингу, вы никогда бы не подумали о разработке телефонной или ИТ-стратегии. Посмотрите на ИИ таким же образом. Когда вы поймете и оптимизируете подходы к созданию, управлению и измерению контента, вы сможете определить возможности для их внедрения. Проще говоря: вам не нужна генеративная стратегия ИИ. Вам нужна контент-стратегия, которая может быть оптимизирована или не оптимизирована с помощью генеративного ИИ.
Затем вы сможете понять приоритетные способы использования, помимо того, какую выгоду получает человек от использования инструмента генеративного ИИ. Вы можете знать, что создает наибольшую ценность для команды, подразделения, региона и, в конечном итоге, всей компании.
Покажите мне компанию, которая это понимает и имеет общую стратегию контента, и я покажу вам компанию, готовую или уже ценящую инновации, которые может принести генеративный ИИ.
Это твоя история. Скажи это хорошо.
ПОДБРАННЫЙ ПОХОЖИЙ КОНТЕНТ:
Изображение на обложке: Джозеф Калиновский/Институт контент-маркетинга.
