Na kampusu AI je připravena zaznamenat revoluci v marketingu. Umístění produktů se vyvinulo v přesnou vědu doporučování. Velké modely strojového učení nyní využívají obrovské množství údajů o spotřebitelích k předpovědi preferencí, přizpůsobení obsahu a optimalizaci zapojení v reálném čase — tím zásadně mění způsob, jakým značky komunikují se svým publikem. Například doporučovací systémy jsou klíčové pro úspěch platforem, zvláště v e-commerce a streamování obsahu; na Amazonu pohánějí přes 50 % prodejů produktů, zatímco na Netflixu tvoří 80 % celkového sledovaného času, což zdůrazňuje jejich významný dopad na chování a zapojení spotřebitelů. Přesto tyto pokročilé AI modely fungují jako „černé skřínky“, nabízející málo transparentnosti ohledně mechanismů tvorby dat nebo rozumění důvodům za volbami spotřebitelů. Na druhou stranu, desetiletí marketingového výzkumu poskytují hluboké poznatky o motivacích a chování spotřebitelů. To představuje jedinečnou příležitost: integrací těchto marketingových znalostí do vývoje AI lze dosáhnout odolnějších, srozumitelných a lidsky orientovaných řešení, která zvýší dlouhodobou účinnost těchto platforem. Nicméně, tyto AI modely jako „černé skřínky“ nesou i rizika.

Velkým problémem je soukromí — závislost AI na rozsáhlých údajích o spotřebitelích klade zásadní otázky ohledně sběru, ukládání a využívání těchto dat. Rostoucí složitost sdílení dat mezi společnostmi a platformami často zanechává spotřebitele neinformované o tom, jak jsou jejich údaje zpracovávány, což komplikuje dodržování zákonů o ochraně soukromí, jako je GDPR nebo CCPA. Navíc marketéři se obávají, že algoritmická zaujatost může vést ke zkresleným marketingovým strategiím nebo diskriminaci. Tento problém je zvlášť důležitý u segmentace zákazníků, doporučování produktů a cílené reklamy, kde jemné rozdíly ve zkreslení mohou významně ovlivnit jak firmy, tak spotřebitele. Konference, kterou pořádá Stanford Graduate School of Business, potrvá dva dny a sejde se na ní odborníci z akademické sféry i průmyslu. Zaměřuje se na následující témata: Nové metody: Pokroky směrem k robustnějším, obecněji použitelným a člověkem orientovaným řešením AI, která jdou nad rámec „černých skříněk“; Nová data: Využití současných rozmanitých nestrukturovaných datových zdrojů (jako jsou texty, obrázky, obsah vytvářený uživateli) k vývoji více ucelených a akceschopných marketingových strategií; Nová rizika: Zkoumání, jak lze AI využívat eticky a efektivně v marketingu, spolu se strategiemi pro vyvážení inovací a odpovědnosti. Společně si klademe za cíl vytyčit směr, který využívá transformační sílu AI, přičemž zachovává závazek k transparentnosti, etické inovaci a udržitelnému optimalizování.