Markedsførere står overfor både muligheter og risikoer når de tolker generative AI-utsagn, særlig når de bruker AI-genererte publikumsprofiler. Disse profilene benytter store språkmodeller (LLMs) som ChatGPT, Claude og Llama for å hjelpe merkevareledere med å navigere komplekse forbrukerdata til beslutningsunderlag. Publikumprofiler har lenge vært viktige verktøy innen markedsføring, og bidrar til å segmentere forbrukere og tydeliggjøre datarelasjoner for å styre medieplanlegging og strategi. Tidligere krevde utviklingen av slike profiler ukers arbeid og betydelige investeringer. Nå har AI-verktøy i stor grad overtatt denne prosessen, og ifølge en undersøkelse utført av SAS blant 300 selskaper, bruker 85 % av markedsførere generativ AI på en eller annen måte. For eksempel begynte det italienske kaffemerket Lavazza tidlig i 2023 å bruke AI-profiler for å redusere utviklingstiden og få nye innsikter i dataene. Disse profilene stemmer overens med Lavazzas nøkkmarkeder — «Adele» i Frankrike og «Lucy» i Storbritannia og USA. Simone Ballarini, leder for forretningsintelligens hos Lavazza, påpeker at AI-grensesnittet kombinerer menneskelignende dialog med kvantitativ objektivitet. Lavazzas AI-profiler ble utviklet av det svenske firmaet Stravito, basert på 5000 forbrukerintervjuer fra Kantar, Nielsen-undersøkelser og data fra National Coffee Association. Dette omfattende datagrunnlaget gir innsikt utover det et enkelt individ kunne prosessere, og profilene oppdateres jevnlig for å holde seg relevante. Profilene gir tidlig kreativ tilbakemelding og innsikt til medieplanlegging, og akselererer utforskningen uten å erstatte fullverdige testinvesteringer. Thor Olof Philogène, administrerende direktør i Stravito, sammenligner dem med et «tidlig varslingssystem» som fokuserer forskningen på lovende ideer. Lavazza har allerede brukt disse profilene i vurdering av merkevarebygging og kreativt arbeid for sin Dolcevita-linje. På samme måte implementerer Code & Theory, et byrå i Stagwell-gruppen, AI-profiler for alle sine kunder, inkludert Champion, Albertsons og Marriott Bonvoy, noe som illustrerer den utbredte bruken av denne teknologien i byrålandskapet. Enkelheten ved å generere publikumsprofiler med LLM-er har drevet denne veksten. Jellyfishs Pencil-plattform, for eksempel, har en agent for publikumsprofiler som gjør statiske profilsider til dynamiske verktøy i konseptutvikling og markedslanseringsstrategier, ifølge Jellyfishs strategiansvarlige John Dawson. Til tross for tydelige fordeler, er markedene fortsatt forsiktige.

Innen 2025 er det mange som nøler med å ta medie- eller kreativbeslutninger uten omfattende undersøkelser og kartlegginger, og dermed ignorerer intuisjon og erfaring. Dessuten delegere løsninger innen mediekjøp, som Metas Advantage+-suite, mer og mer beslutninger til automatiserte systemer. En risiko er også at man legger for stor vekt på AI-profiler, og ser dem som orakler heller enn verktøy. Å personalisere profilene med navn, animerte ansikter eller AI-genererte stemmer — praksiser som Code & Theory omfavner — kan øke deres menneskelignende appell. Selv forsiktige eksperter som Piper erkjenner fristelsen til å se på disse profilene som «levende vesener». For å unngå feilaktig tillit til AI-profiler er opplæring avgjørende. Dawson anbefaler at brukerne forstår datakildene som mater AI-en, og erkjenner dens begrensninger, samt legger vekt på den menneskelige rolle i anvendelsen av AI-genererte profiler. Lavazza inkluderer for eksempel fotnoter som lenker profilinnsikter tilbake til de opprinnelige datakildene, etter lignende prinsipper som Perplexity. Prompt-engineering er også nyttig; Code & Theory instruerer profilene til kritisk å «vurdere» innspill for å dempe LLM-er sin naturlige tendens til å bli enige. Ytterligere sikkerhetstiltak innebærer menneskelig overvåkning. Lavazzas mediebyrå Wavemaker har kun tilgang til AI-genererte innsikter, ikke til selve profilene, noe som reduserer AI-innflytelsen i beslutningsprosessene. Piper understreker viktigheten av menneskelig validering: lovende innsikter må bekreftes gjennom undersøkelser og paneler, og kreativt arbeid som godkjennes av profiler må gjennomgå menneskelige testgrupper. Til syvende og sist må markedsførere finne en balanse mellom bruk av AI-profiler og egen vurdering. Som Piper sier, uten menneskelig involvering vil avhengigheten av AI bare gi generiske, uinspirerte resultater.