На кампусе Искусственный интеллект готов перевернуть маркетинг. Размещение товаров превратилось в точную науку рекомендаций. Масштабные модели машинного обучения now используют огромные объемы данных о потребителях для прогнозирования предпочтений, адаптации контента и оптимизации взаимодействия в реальном времени — кардинально меняя способы взаимодействия брендов с аудиторией. Например, системы рекомендации являются важнейшим компонентом успеха платформ, особенно в сфере электронной коммерции и потокового контента; на Amazon они обеспечивают более 50% продаж товаров, а на Netflix — 80% общего времени просмотра, что подчеркивает их значительное влияние на поведение и вовлеченность потребителей. Тем не менее, эти передовые модели ИИ функционируют как «черные ящики», практически не раскрывая механизмов формирования данных или причин, лежащих в основе выбора потребителя. В то же время десятилетия маркетинговых исследований предоставляют глубокие знания о мотивациях и поведении потребителей. Это создает уникальную возможность — интегрировать такие маркетинговые знания в развитие ИИ для создания более надежных, интерпретируемых и ориентированных на человека решений, повышающих долгосрочную эффективность этих платформ. Однако эти модели ИИ с «черным ящиком» несут и риски.

Одним из основных является конфиденциальность — зависимость ИИ от обширных данных о потребителях вызывает критические вопросы относительно сбора, хранения и использования данных. Рост сложности обмена данными между компаниями и платформами зачастую оставляет потребителей неосведомленными о том, как обрабатывается их информация, что усложняет соблюдение все более строгих законов о конфиденциальности, таких как GDPR и CCPA. Кроме того, маркетологи обеспокоены возможностью появления алгоритмических предубеждений, которые могут привести к искажениям маркетинговых стратегий или дискриминации. Особенно важны эти вопросы в сегментации клиентов, рекомендациях товаров и таргетированной рекламе, где тонкие предубеждения могут существенно повлиять как на бизнес, так и на потребителей. Конференция, организуемая Школой бизнеса Стэнфордского университета, продлится два дня и соберет экспертов из академической среды и индустрии. Основные темы мероприятия: Новые методы: развитие более устойчивых, универсальных и ориентированных на человека решений в области ИИ, превосходящих модели с «черным ящиком»; Новые данные: использование современных разнообразных неструктурированных источников данных (таких как текст, изображения, контент, созданный пользователями) для разработки более глубоких и действенных маркетинговых стратегий; Новые риски: изучение этичного и эффективного использования ИИ в маркетинге, а также стратегий балансировки инноваций с ответственностью. Вместе мы стремимся определить путь, который использует трансформирующий потенциал ИИ, одновременно соблюдая принципы прозрачности, этичного инновационного подхода и устойчивой оптимизации.