A campuszon Az AI készen áll arra, hogy forradalmasítsa a marketinget. A termékelhelyezés evolúciója a ajánlási tudományá vált. Nagyszabású gépi tanulási modellek most hatalmas mennyiségű fogyasztói adatot használnak fel a preferenciák előrejelzésére, tartalom személyre szabására, és az elköteleződés valós idejű optimalizálására — alapvetően változtatva meg, hogy a márkák miként lépnek kapcsolatba közönségükkel. Például, a javaslórendszerek elengedhetetlenek a platformok sikeréhez, különösen az e-kereskedelemben és a tartalomstreamingben; az Amazonon több mint 50%-ban ez irányítja a termékértékesítést, míg a Netflixen a teljes nézési idő 80%-át teszik ki, hangsúlyozva azok jelentős hatását a fogyasztói magatartásra és elköteleződésre. Ugyanakkor, ezek a fejlett AI modellek „fekete dobozokként” működnek, kevés átláthatósággal az adatok keletkezéséről vagy a fogyasztói választások mögötti okokról, így nem mindig világos, mi áll a háttérben. Eközben, évtizedes marketingkutatás mély ismereteket nyújt a fogyasztói motivációkról és magatartásról. Ez egy különleges lehetőség: az ilyen marketingismeretek AI-fejlesztéssel való összekapcsolása erősebb, értelmezhetőbb, és emberközpontúbb megoldásokat eredményezhet, amelyek növelik ezeknek a platformoknak a hosszú távú hatékonyságát. Ugyanakkor, ezek a fekete dobozos AI modellek kockázatokat is hordoznak.

A magánszférával kapcsolatos aggályok kiemelkedőek—az AI függése a széles körű fogyasztói adatoktól fontos kérdéseket vet fel az adatgyűjtés, tárolás és felhasználás kapcsán. A datacsere növekvő komplexitása a cégek és platformok között gyakran hagyja a fogyasztókat tudatlanságban arról, hogyan kezelik adataikat, ami bonyolítja a GDPR és CCPA változó adatvédelmi szabályoknak való megfelelést. Emellett, a marketingesek aggódnak, hogy az algoritmikus elfogultság torz marketingstratégiákhoz vagy diszkriminációhoz vezethet. Ez különösen fontos ügyfélszegmentálásban, termékajánlásokban és célzott hirdetésekben, ahol a finom árnyalatú torzítások mélyen hatnak mind a vállalkozásokra, mind a fogyasztókra. A Stanford Graduate School of Business által szervezett konferencia két napos, és tudósok, valamint iparági szakértők részvételével fog zajlani. A fókusz a következő témákon lesz: Új módszerek: Olyan fejlesztések, amelyek a fekete doboz nézőpontot követően erősebb, általánosíthatóbb és emberközpontúbb AI-megoldásokat céloznak; Új adatok: A mai sokféle strukturálatlan adatforrás (például szöveg, képek, felhasználói tartalmak) kihasználása a mélyebb és hasznosabb marketingstratégiák kialakítására; Új kockázatok: Az AI etikus és hatékony alkalmazásának vizsgálata a marketingben, valamint stratégiák a innováció és a felelősség összehangolására. Együtt célunk, hogy feltérképezzük az AI átalakító erejét, miközben elkötelezettek maradunk az átláthatóság, az etikus innováció és a fenntartható optimalizáció iránt.