Kampuse erdvėje Dirbtinis intelektas pasiruošęs revoliucionizuoti rinkodarą. Produktų išdėstymo strategijos išaugo į tikslią rekomendacijų mokslą. Didelio masto mašininio mokymosi modeliai dabar naudoja didžiulius vartotojų duomenų kiekius, siekdami prognozuoti pageidavimus, pritaikyti turinį ir optimizuoti įsitraukimą realiu laiku – iš esmės keičiantį prekių ženklų sąveiką su auditorijomis. Pavyzdžiui, rekomendacijų sistemos yra esminės platformų sėkmei, ypač el. prekyboje ir turinio transliacijoje; Amazon jos generuoja daugiau kaip 50 % prekių pardavimų, o Netflix – 80 % bendro žiūrėjimo laiko, pabrėždamos jų reikšmingą įtaką vartotojų elgsenai ir įsitraukimui. Tačiau šie pažangūs dirbtinio intelekto modeliai veikia kaip „juodosios dėžės“, teikiantys mažai skaidrumo apie duomenų generavimo mechanizmus ar priežastis, kodėl vartotojai pasirenka tam tikrus sprendimus. Tuo pačiu, dešimtmečiai rinkodaros tyrimų suteikia gilias įžvalgas apie vartotojų motyvaciją ir elgseną.

Tai sudaro unikalią galimybę: integruoti tokią rinkodaros žinią į AI kūrimą, kad būtų sukurtos tvirtesnės, aiškiai suprantamos ir žmogų akcentuojančios sprendimų platformos, gerinančios jų ilgalaikį efektyvumą. Visgi, šie juodųjų dėžių AI modeliai taip pat kelia rizikų. Privatumas yra pagrindinis klausimas – priklausomybė nuo plačių vartotojų duomenų kelia kritinius klausimus apie duomenų rinkimą, saugojimą ir naudojimą. Augantis duomenų dalijimosi sudėtingumas tarp įmonių ir platformų dažnai palieka vartotojus nesuprantančius, kaip jų informacija tvarkoma, sunkindamas atitiktį kintantiems privatumo įstatymams, tokiems kaip GDPR ir CCPA. Be to, rinkodaros specialistai nerimauja, kad algoritmai gali susidurti su šališkumu, kuris gali sukelti iškraipytas rinkodaros strategijas ar diskriminaciją. Ši problema ypač svarbi klientų segmentavime, produktų rekomendacijose ir tiksliame reklamavime, kur subtilūs šališkumai gali reikšmingai paveikti tiek verslus, tiek vartotojus. Stanfordo Verslo mokyklos organizuojama konferencija truks du dienas ir sujungs akademikus bei pramonės ekspertus. Jos pagrindinės temos yra: Nauji metodai: pažanga link tvirtesnių, universalių ir žmogaus dėmesį atkreipiančių AI sprendimų, einant toliau nei juodųjų dėžių metodai; Nauji duomenys: panaudojant šiandieninius įvairius nesugretus duomenų šaltinius (tokių kaip tekstas, vaizdai, vartotojų sukurtas turinys), kuriant įžvalgesnes ir veiksmingesnes rinkodaros strategijas; Naujos rizikos: analizuojant, kaip AI gali būti naudojamas etiškai ir efektyviai rinkodaroje, kartu ieškant būdų suderinti inovacijas su atsakomybe. Kartu siekiame nubrėžti kryptį, kuri pasinaudotų AI transformacine galios potencialu, išlaikant skaidrumo, etiško inovavimo ir tvarios optimizacijos vertybes.