Z tego materiału dowiesz się:

  • Co AI zmieni w marketingu;
  • Dlaczego mogą na niej zyskać szczególnie małe firmy;
  • Czy należy uregulować sztuczną inteligencję?

Niemal trzy czwarte kierowników ds. marketingu deklaruje, że już używa AI do tworzenia treści i materiałów. Niemal dwie trzecie do planowania i optymalizacji zasobów, a 30 proc. do opracowywania produktów – wynika z raportu NIQ.

Jak AI może pomóc firmom marketingowym?

Trend jest jednoznaczny: dostęp do danych i skutecznych metod ich analizy zyskuje na znaczeniu. – Sztuczna inteligencja już nie jest futurystyczną wizją. To narzędzie, które rewolucjonizuje marketing tu i teraz. Pomaga marketerom działać szybciej, precyzyjniej i skuteczniej – podkreśla Michał Sadowski, prezes firmy Brand24. Dodaje, że w dzisiejszym świecie, gdzie liczy się każda sekunda uwagi odbiorcy, narzędzia AI pozwalają nie tylko zoptymalizować kampanie, ale także przewidzieć potrzeby klientów i dostarczyć im dokładnie to, czego oczekują.

Czytaj więcej

Rozwój technologiczny wymusi na nas zmianę umiejętności

– Bez względu na to, czy tworzysz treści, analizujesz dane, czy zarządzasz kampaniami, AI daje przewagę, której nie możesz zignorować – podsumowuje prezes Brand24. Wtóruje mu Piotr Łobaczewski, menedżer z Salesforce. Jego zdaniem współczesny marketing stoi na krawędzi rewolucji, której napęd stanowi sztuczna inteligencja.

– To nie narzędzie, które zabiera pracę kreatywnym zespołom. Wręcz przeciwnie, uwalnia je od monotonnych zadań i otwiera przestrzeń na to, co w marketingu najciekawsze: nowe pomysły, innowacje i budowanie relacji z klientami – podkreśla.

Do jakiej pracy wykorzystuje się AI?

Sztuczna inteligencja jest szersza niż modele LLM, ale to one są teraz najczęstszymi bohaterami doniesień medialnych.

– Z naszej praktyki wynika, że najczęściej używane są te najprostsze, wykorzystywane do generowanie obrazków czy innych materiałów marketingowych. Wcześniej modele te zostały przeszkolone wewnętrznie na naszych materiałach – opowiada Rafał Latkowski, menedżer i ekspert z PAYBACK. Zaznacza, nie jest to oczywiście unikalne zastosowanie, bo z takimi rozwiązaniami eksperymentują również inne firmy.

– Posiadamy bardzo wiele wyspecjalizowanych zastosowań wewnętrznych. Eksperymentujemy też z automatycznym syntetyzowaniem i analizą danych. Coraz mocniej na modelach generatywnych bazują też programy wykorzystywane przez profesjonalistów z branży kreatywnej np. z Adobe, które posiadają wbudowane narzędzia wykorzystujące uczenie maszynowe – wskazuje Latkowski. Z kolei Artur Wyszyński, ekspert również reprezentujący PAYBACK dodaje, że dzięki AI można uprościć wysyłki maili, rozwinąć ich personalizację, targetowanie i wprowadzić dynamiczną segmentację. Innym przykładem zastosowania sztucznej inteligencji jest publikacja treści w mediach społecznościowych. Ciekawym przykładem są również systemy do wykrywania oszustw.

AI nie tylko dla dużych

Praktycznie każde przedsiębiorstwo z sektora handlowego, bez względu na skalę działalności, stać na wsparcie algorytmów sztucznej inteligencji. Koszt takich wdrożeń spada. Choć oczywiście przy specyficznych rozwiązaniach, wymagających personalizacji, cena pozostaje barierą.

– Natomiast część z tych rzeczy może być już automatyzowana. Ja np. jestem w dużym szoku, bo niedawno miałem okazję zobaczyć, jak działa silnik rekomendacji połączony z chatbotem, oparty na modelach jednego z big techów. Stworzenie takiego rozwiązania nie wymagało praktycznie żadnego kodowania, chociaż faktycznie wymaga ono chmury, której abonament nie jest najtańszy – podkreśla Latkowski.

Paradoksalnie często to małe przedsiębiorstwa czerpią z AI więcej korzyści, bo dzięki tej technologii mogą działać z taką samą precyzją i efektywnością jak ich więksi konkurenci.

– Kluczowe jest jednak podejście do wdrożenia: technologia sama w sobie nie jest rozwiązaniem. Trzeba ją umiejętnie wykorzystać – podkreśla Łobaczewski. Radzi zwrócić uwagę na trzy fundamentalne rzeczy. Pierwszą jest jakość danych. Algorytmy AI są tak dobre, jak dane, które je zasilają. Dane muszą być nie tylko dokładne, ale również uporządkowane. Kolejna kwestia to etyka i zaufanie. Personalizacja nie może przekraczać granicy prywatności. Trzeci fundament to równowaga między automatyzacją a kreatywnością.

– AI może zoptymalizować procesy, ale to człowiek nadaje komunikacji sens i emocje – podsumowuje Łobaczewski.

Coraz częściej pojawiają się pytania, jaka jest przyszłość technologii i jakiego poziomu sięgają analizy danych, wykonywane przez sztuczną inteligencję. W większości przypadków człowiek jest nadal potrzebny.

– To zależy oczywiście od zastosowania. Jeżeli mówimy o modelach wytrenowanych na bardzo dużej ilości danych, które są już sprawdzone i od dawna wykorzystywane, można pozwolić sobie na większe zaufanie. Natomiast jeżeli chodzi o nowe zastosowania, myślę że konieczna będzie weryfikacja człowieka – ocenia Wyszyński.

Jak uregulować AI

Dużym wyzwaniem jest legislacja. Europa ma większe tradycje ochrony konsumenta i przyjmowania regulacji niż Ameryka.

– Jako ekspert od analizy danych oczywiście uważam, że jest to dla mnie krzywdzące. Chciałbym móc przeanalizować każdy zestaw danych, na jaki mam ochotę. Natomiast żyjemy w takim świecie, jaki jest. Regulacje są potrzebne – mówi Latkowski. Ale zaznacza jednocześnie, że prowadzi to też do pewnej dyskryminacji. Duże organizacje stać na zatrudnianie prawników i dostosowanie potrzeb do realiów prawnych. Z kolei małe podmioty mogą mieć problemy, bo zachowanie w zgodności z przepisami będzie wiązało się z kosztami, które przewyższają ich możliwości.

Czytaj więcej

Nowe technologie w ryzach prawnych. Czy w 2025 r. zmierzymy się z przepisami na miarę RODO?

– Regulacje są jednocześnie dobre i złe. Od zawsze marzyłem, żeby dostać dane medyczne i dane o zakupach ludzi, żeby rozwiązać kwestię, czy parówki są szkodliwe i ewentualnie, które jest bezpiecznie kupować. Byłby to przełomowy krok dla ludzkości: wreszcie ogarnąć, czy parówki można jeść, czy też nie. Jest to jednak absolutnie zakazane i było już nawet wcześniej. Zbyt duża liberalizacja w tym zakresie prowadzi do nadużyć – podsumowuje Latkowski.