Na Kampusie AI jest gotowe zrewolucjonizować marketing. Umieszczanie produktów ewoluowało w precyzyjną naukę rekomendacji. Modele uczenia maszynowego na dużą skalę wykorzystują ogromne ilości danych konsumenckich, aby przewidywać preferencje, personalizować treści i optymalizować zaangażowanie w czasie rzeczywistym — fundamentalnie zmieniając sposób, w jaki marki wchodzą w interakcje ze swoimi odbiorcami. Na przykład systemy rekomendacyjne są kluczowe dla sukcesu platform, szczególnie w e-commerce i streamingu treści; na Amazonie napędzają ponad 50% sprzedaży produktów, podczas gdy na Netflixie odpowiadają za 80% łącznego czasu oglądania, podkreślając ich znaczący wpływ na zachowania i zaangażowanie konsumentów. Jednak te zaawansowane modele AI funkcjonują jako „czarne skrzynki”, oferując niewiele informacji o mechanizmach generujących dane lub zrozumienia przyczyn wyborów konsumenckich. Tymczasem dekady badań marketingowych dostarczają głębokich wglądów w motywacje i zachowania konsumentów. To stwarza wyjątkową okazję: integracja takiej wiedzy marketingowej z rozwojem AI może prowadzić do bardziej solidnych, interpretowalnych i skoncentrowanych na człowieku rozwiązań, które zwiększą długoterminową skuteczność tych platform. Niemniej jednak, te modele AI jako „czarne skrzynki” niosą także ryzyko.

Prywatność jest jednym z głównych zmartwień — zależność AI od rozbudowanych danych konsumenckich budzi pytania o zbieranie, przechowywanie i wykorzystywanie danych. Rosnąca złożoność dzielenia się danymi między firmami i platformami często pozostawia konsumentów nieświadomych, jak ich informacje są przetwarzane, utrudniając przestrzeganie coraz bardziej rygorystycznych przepisów o ochronie prywatności, takich jak GDPR czy CCPA. Ponadto, marketerzy obawiają się, że stronniczość algorytmiczna może prowadzić do zniekształconych strategii marketingowych lub dyskryminacji. Problem ten jest szczególnie istotny w segmentacji klientów, rekomendacjach produktów i targetowanej reklamie, gdzie subtelne uprzedzenia mogą mieć głęboki wpływ zarówno na biznes, jak i na konsumentów. Konferencja, zorganizowana przez Stanford Graduate School of Business, potrwa dwa dni i zgromadzi ekspertów z akademii i przemysłu. Skupia się na następujących tematach: Nowe Metody: Postępy w kierunku bardziej solidnych, uniwersalnych i skoncentrowanych na człowieku rozwiązań AI, wykraczających poza podejścia czarnych skrzynek; Nowe Dane: Wykorzystanie dzisiaj różnorodnych niestrukturalnych źródeł danych (takich jak tekst, obrazy, treści tworzone przez użytkowników) do opracowania bardziej wnikliwych i praktycznych strategii marketingowych; Nowe Ryzyko: Badanie, jak AI można wykorzystywać etycznie i skutecznie w marketingu, wraz z opracowywaniem strategii równoważenia innowacji i odpowiedzialności. Razem dążymy do wytyczenia drogi, która pozwoli wykorzystać transformacyjną siłę AI, jednocześnie utrzymując zaangażowanie w transparentność, etyczne innowacje i zrównoważoną optymalizację.