Industrija oglašavanja je 2025. godine naišla na snažan rast uz brzo usvajanje automatizacije: LiveRamp je 1. oktobra pokrenuo agentic orchestration, Adobe je 9. oktobra predstavio AI agente, a Amazon je 11. novembra lansirao Ads Agent. Investicije u agentičnu AI dostigle su 2024. godine 1, 1 milijardu dolara, a oglasi i oglasi se objavljuju u porastu od 985% u odnosu na prethodnu godinu, što ukazuje na neviđeni zamah. Međutim, 29. decembra, marketing entuzijasta Dan Koe izazvao je ovu žurbu, navodeći: „Kada svi imaju prednost, to više nije prednost. S AI-jem koji omogućava trenutno kreiranje, prava prednost dolazi iz usporavanja, fokusiranja na majstorstvo, manualnog rada i sticanja znanja tako specifičnog da ga AI ne može reprodukovati. “ Odjek u tome daje i Luiza Jarovsky, dr, suosnivačica aitechprivacy. com, ističući da ljudska izvrsnost zahtijeva vrijeme, trud i disciplinu — a široka dostupnost jeftine AI i lažne ekspertize podigla je prag za autentično znanje. Ove uvide odražavaju rastuće intuicije među marketinškim profesionalcima da je brzina postala roba. AI univerzalno ubrzava izvršenje, čime se brzina gubi kao konkurentska prednost. Umjesto toga, diferencijacija nastaje putem namjernog usporavanja: ne automatizirati sve, ulagati trud u složenije razumijevanje problema i pažljivo manualno majstorstvo. Ovaj paradoks je vidljiv u digitalnom oglašavanju. Platforme obećavaju dobitke kroz automatizaciju, ali donose sve slabije rezultate kako sama brzina posustaje. Meta-ova Advantage+ automatizacija i njen Andromeda retrieval engine, predstavljen u decembru 2024. , s 6% poboljšanja preuzimanja i 8% unaprjeđenja kvaliteta oglasa, ilustriraju ovu tenziju. Ipak, stručnjaci poput Brama Van der Hallena kritikovali su hype oko konsolidacije kampanja, savjetujući oprez i postepno testiranje, a ne široku automatizaciju. Izazovi dijelom proizlaze iz algoritama crne kutije bez transparentnosti, što otežava utvrđivanje uzroka performansi — bilo da je riječ o kreativnom zasićenju, zasićenju publike ili promjenama algoritma. Oglašivači se bore da procijene pravu dodanu vrijednost nasuprot jednostavnim dobitcima. Istraživanja Harvard Business School ističu zamke u AI marketing automatizaciji: pogrešno svaljivanje krivice na AI, narušavanje povjerenja nakon neuspjeha, skepticizam prema prenaglašenim kapacitetima, oštrije ocjene humanizirane AI, i bijes zbog obmanjujućih praksi. Ovi uvjeti potvrđuju Koe-ov argument: bez transparentnosti, brzina nema strategijsku prednost. Marketinši trebaju ulagati u razumijevanje osnovnih uzročnih mehanizama, sistematsko testiranje i sakupljanje poslovno specifičnih uvjeta — manualni napori ključni za bolju strategiju. Mjerenje problematike dodatno otežava situaciju. Istraživanje iz oktobra 2025. godine, provedenom od strane TransUnion i EMARKETER-a sa 196 marketinških profesionalaca, pokazalo je da 54, 1% nije imalo veće povjerenje u tačnost mjerenja u odnosu na prethodnu godinu; 14, 3% je zabilježilo pad. Iako 61, 7% zadržava povjerenje, rast je stao uprkos dostupnosti više podataka. Fragmentirani izvori podataka (49, 5%), problemi sa deduplikacijom između kanala (48%) i ograničenja izvještavanja unutar zatvorenih platformi (40, 8%) bili su glavni uzročnici. Dalje, istraživanje iz decembra 2025. godine od strane Funnel i Ravn-a pokazalo je da 86% in-house i 79% agenetskih marketara ima probleme s razumijevanjem utjecaja na razini kanala, unatoč naprednoj analitici. Ovaj šumski pljusak informacija stvara kontradikciju: teče mnogo podataka, a izražne uvide i dalje je teško dobiti. Dakle, brzina prikupljanja podataka ne donosi prednost kada interpretacija kasni. Marketinši trebaju usporiti, integrirati fragmentirane podatke, uskladiti kontradiktorne dokaze i izgraditi okvire za razumijevanje performansi — napore koji se opiru automatizaciji. Potpora ovome je i anketiranje iz septembra 2025. godine s 200 CMO-ova, koje je pokazalo da je 45% marketinških podataka koje koriste za odluke nepotpuno, netočno ili zastarjelo; nijedan podatak nije bio pouzdan više od 75%. Poboljšanje kvaliteta podataka bilo je prioritet (30%), iznad automatizacije (22%) i demokratizacije (21%), što ističe da je od temelja kvaliteta važnija složenost automatizacije — stav koji Koe podržava pozivajući na metodološku, manualnu validaciju i usklađivanje podataka. Ekonomija kreiranja sadržaja pokazuje slične trendove. Platforme poput TikToka podstiču ogromnu proizvodnju videa putem fondova za kreatore koji plaćaju 0, 02–0, 04 dolara po tisuću pregleda, čime se širi epidemija „AI blata“ — sadržaja niske kvalitete i masovne produkcije, fokusiranog na angažman, a ne na autentičnost. Segment HBO-a iz juna 2025. je rekao: „Nije sav AI sadržaj spam, ali trenutno je sva spam AI sadržaj. “ AI-om ubrzano popunjavanje sadržaja umara feedove, smanjuje vidljivost i narušava povjerenje publike. Istraživanje Raptive-a iz jula 2025. pokazalo je da sumnjivi AI sadržaj smanjuje povjerenje čitatelja za gotovo 50% te smanjuje razmišljanje o kupnji i spremnost na plaćanje premije za 14%. Percepcije se pogoršavaju bez obzira na pravi porijeklo AI, što ukazuje na duboke probleme s autentičnošću. Ovo narušavanje povjerenja potvrđuje Koe-ov stav o manualnom majstorstvu: brzi AI sadržaj nema prednosti ako se percipira kao neautentičan. Umjesto toga, marketinši moraju ulagati u svrhoviti razvoj sadržaja — originalno istraživanje, razvoj autentičnog glasa, poboljšanje kvalitete — čime se otporaju kompresiji putem automatizacije. Operativni izazovi dodatno ističu prednosti usporavanja.

Auditi kampanja Meta od strane Johna Ho-a pokazali su da problemi poput mutnih, automatski generiranih sličica otežavaju klikabilnost. Ručno odabiranje jasnih, fokusiranih vizuala poboljšalo je rezultate, pokazujući prednost namjerne, manualne kuracije nad brzinom automatizacije. Istraživanje zrelosti trgovinskog medija iz novembra 2025. , s uzorcima 788 donositelja odluka, pokazalo je da njih 42% smatra da su njihove operacije već operativno ili napredne, ali samo 13% se može označiti kao „pioniri“ u strategiji, tehnologiji, mjerljivosti i operacijama. Mnoge mreže rade uz odobravanje kreativnih rješenja ručno uz povezane tehničke slojeve i radne tokove; samo 12% može pokrenuti i mjeriti kampanje besprijekorno preko kanala. Ovaj jaz ukazuje na to da žurno automatiziranje bez čvrstih temelja stvara samo iluziju sofisticiranosti s ograničenom prednosti. Usporavanje radi izgradnje integracije, okvira za mjerenje i operativnih kapaciteta donosi bolje rezultate — potvrđujući Koe-ov poziv da se „fokusirate na svoj zanat“, naglašavajući nepromjenjivi temeljni rad ključan za učinkovitu automatizaciju. IAB-ov okvir za mjerenje inkrementalnosti iz novembra 2025. dodatno podržava usporavanje. On klasificira eksperimente s nasumičnim kontrolnim skupinama kao zlatni standard za uzrokovni učinak, ali napominje da njihova provedba zahtijeva tjedne ili mjesečne procese. Brže, hibridne metode pružaju brze, ali nepouzdane i pristrasne uvide. Marketinši moraju odabrati: brzinu s nepouzdanom mjerljivosti ili sporiju, rigoroznu provjeru koja omogućava ostvarivanje uvjerljivog uvida, u skladu s Koe-ovom preporukom za manualni, zanatski pristup. Koe-ov manualni rad također seže do strateškog planiranja. Kada su alati za AI široko dostupni, diferencijacija se dobiva postavljanjem boljih pitanja, formulisanjem sofisticiranijih hipoteza i razvojem kontekstualnog znanja temeljenog na direktnom iskustvu. AI ne može zamijeniti znanje stečeno dugotrajnim radom s industrijama, kupcima, platformama i konkurencijom. Na primjer, ovladavanje atribucijskim modelima za pretplatničke firme zahtijeva posmatranje ponašanja kohorti, motive zadržavanja, sezonske utjecaje i efekte cijena — složenosti koje AI predviđanja ne mogu samostalno zamijeniti. Takva stručnost traži spor, iterativni proces učenja, prepoznavanje obrazaca kroz promatranje, analizu, testiranje, neuspjeh, korekciju. Kriza autentičnosti dodatno ističe ovu potrebu. AI generisani komentari o proizvodima su se drastično povećali — od 0, 51% u 2022. do 6, 61% u 2024. za Shein, i od 0, 75% do 10, 90% do 2025. za Temu — odražavajući porast generativnog AI nakon lansiranja ChatGPT krajem 2022. Taj rast umanjuje pouzdanost recenzija koje su ključne za odluke o kupnji i marketing zasnovan na preporukama kupaca. Rješenje zahtijeva usporavanje: praviti istinsko istraživanje kupaca, prikupljati autentične povratne informacije putem anketa, analizirati stvarne obrasce ponašanja i razviti uvide temeljem istinskog iskustva, a ne AI aproksimacija. Takvo manualno istraživanje osigurava autentičnost i konkurentsku diferencijaciju koju automatizacija ne može pružiti. YouTube-ova politika iz jula 2025. razlikovala je „neautentičan sadržaj“ od prihvatljivog AI asistiranog kreiranja, dopuštajući AI alatima da pomažu autentičnim kreatorima, dok zabranjuju masovnu proizvodnju spama. Ova razlika se slaže s Koe-ovom filozofijom: AI alati dopunjuju namjernu kreativnost, ali ne mogu zamijeniti ljudsku prosudbu o tome šta vrijedi kreirati, kako strukturirati sadržaj, ciljati publiku i pridavati pažnju. Brzina donosi prednosti samo kada je jednako važna i strateška promišljenost koju razvijamo kroz usporenu, promišljenu praksu. Koe-ov glavni savjet — „Kad svi mogu naučiti i stvarati bilo što na klik dugmeta, vaša prednost dolazi od usporavanja, fokusiranja na svoj zanat i ručnog rada“ — suprotstavlja platformskim naglascima na brzinu i obim. Ali, stagnacija povjerenja u mjerenje, kriza kvaliteta podataka, operacionalni jazovi i narušeno povjerenje potrošača stalno potvrđuju da je upravo usporavanje pravi strategijski prednost. Marketinši koji posvećuju vrijeme za razumijevanje uzročnih mehanizama grade prosudbu koju AI ne može kopirati. Oni koji usporavaju za izgradnju solidne infrastrukture mjerenja i uvida dobijaju uvide koje konkurencija sa automatizacijom ne može. Namjerno manualno vježbanje čuva ključne vještine koje automatizacija u potpunosti uništava. Znanje koje se stiče kroz kontinuirano angažiranje — promatranjem obrazaca, testiranjem hipoteza, učenjem iz neuspjeha i prikupljanjem kontekstualnih nijansi — je isključivo ljudsko i ne može ga reproducirati AI prosudbom uzoraka. To je njezina esencija i ono što Koe naziva „znanjem toliko specifičnim za vas da ga nitko ne može generirati AI-jem. “ Jarovsky se slaže, napominjući da je pristup AI jeftinom ulaznom barijerom podigao: stručnjaci moraju dokazati pravo znanje izvan AI fasada. Autentično majstorstvo se otkriva kroz duboku analizu, sofisticirane okvire, precizne procjene drugog reda i složeno razumijevanje konteksta — kvalitete koje se grade jedino polaganim, namjernim naporom. Automatizacija u oglašavanju 2025. stvorila je situaciju u kojoj svi imaju pristup AI alatima. Kao što je Koe rekao, „kad svi imaju prednost, to više nije prednost. “ Stoga, prava diferencijacija pomjera se sa dostupnosti tehnologije i brzine na kvalitetu procjene, stratešku sofisticiranost i ručno majstorstvo. Koincidencija uvjerenja Koe-ovih i Jarovsky-inih posljednjih stavova od 29. decembra 2025. godine jasno ističe implikaciju democratizacije AI: brzina je postala roba, a uspjeh sada zavisi od namjernog usporavanja. — Pregled vremenske linije: - Novembar 2022: lansiranje ChatGPT pokreće bum AI sadržaja - Juni 2025: HBO eksponira probleme kvaliteta AI sadržaja - Jula 2025: YouTube primjenjuje pravila o neautentičnom sadržaju; Raptive izvještava o šteti povjerenju zbog AI sadržaja - Septembar 2025: pojavljuju se značajni problemi s kvalitetom i potpunošću podataka - Oktobar 2025: LiveRamp i Adobe predstavljaju napredne AI marketinške alate; povjerenje u mjerenje stagnira - Novembar 2025: Amazon lansira AI agenta; IAB objavljuje okvir za inkrementalnost; istraživanja o zrelosti trgovinskog medija otkrivaju jazove - Novembar-Decembar 2025: Meta se suočava s kritikama zbog automatizacije; Funnel sondira probleme s mjerenjem; AI generisani recenzije znatno povećavaju - 29. decembar 2025: Koe i Jarovsky objavljuju utjecajne analize koje zagovaraju usporavanje — Sažetak: Dana 29. decembra 2025. , Dan Koe, suosnivač Kortexa (createra Eden AI platna), i Luiza Jarovsky, dr, suosnivačica aitechprivacy. com, nezavisno su iznijeli ključnu spoznaju za marketinške profesionalce u dobu široke upotrebe AI alata: kako AI alati demokratiziraju brzinu i izvršenje, prava konkurentska prednost leži u usporavanju. Fokusiranjem na manualno majstorstvo, rigorozno poboljšanje kvalitete podataka, razvoj autentične ekspertize i složeno razumijevanje, marketinši se mogu izdvojiti uprkos univerzalnom pristupu AI. Ove uvide omogućuje kontekst velikih platformi (Meta, Amazon, Adobe, LiveRamp), stagnacija ili pad povjerenja u mjerenje, široko rasprostranjena fragmentacija podataka, narušeno povjerenje potrošača u AI sadržaj i izazovi operacionalne zrelosti. Stavovi Koe i Jarovskyja snažno suprotstavljaju ubrzanju industrije, ističući da je namjerno usporavanje ključno za razvoj nezamjenjivog, kontekstualno specifičnog znanja i učinkovite, autentične marketinške strategije u okruženju prepunom AI.