2025 წლის აგვისტოში რეკლამა ინდუსტრია განსაკუთრებულ სისწრაფით გამოიწია ავტომატიზაციის შედეგად: LiveRamp-მა ოქტომბერში გამოუშვა აგენტური ორლესტაცია, Adobe-მა ოქტომბერში წარადგინა ხელოვნSTOREებითი ინტელექტის აგენტები, ხოლო Amazon-მა ნოემბერს გამოაცხადა Ads Agent. 2024 წელს ინვესტიციები აგენტური ხელოვნური ინტელექტში reaching $1. 1 მილიარდს მიაღწია, ხოლო სამუშაო შეთავაზებები წარდგენილი იყო 985%-ით წლიდან წელს, რაც აჩვენებს უპრეცედენტო მუხტს. თუმცა, 2025 წლის 29 დეკემბერს, მარკეტინგის উদ্যამნ ღარიბი დანი კოე გამოუცხადა ეს ცხოველება და განაცხადა: „როდესაც ყველას აქვს უპირატესობა, ის აღარ არის უპირატესობა. AI-ს საშუალებით ინსტანტური შექმნის enabled, ჭეშმარიტი უპირატესობა მოდის ნელნელა მოძრაობით, მოქნილობით, ხელით ვარჯიშის შესრულებით და ცოდნის ნაკლებობით, რომელიც AI-ს არ შეუძლია შექმნას. “ ამასთან, Luiza Jarovsky, PhD, aitechprivacy. com-ის თანადამფუძნებელი, აღნიშნა, რომ ადამიანური გამორჩეულობა მოითხოვს დროის, ძალისხმევისა და დისციპლინას — ხოლო ხელმისაწვდომობის გასახარი AI-სა და ფოკუსირებული ექსპერტიზის ყალბობაზე გამოკვეთილი საფეხური მკაცრი გახდა. ეს ინსტინგტები აჩვენებს მარკეტერებში ზრდად უნებართვო სიჩქარის მიმართ მოლოდინს, რომ სიჩქარე კომოდიტიზირებულია. AI-ი ყველგან აჩქარებს შესრულებას, ამოიღებს სიჩქარით ერთობლიობას როგორც კონკურენტული უპირატესობიდან. ამის ნაცვლად, განსხვავებულობა ხდება მიზნობრივი ნელნელა მოძრაობით: არ გაქცევა ავტომატიზაციით, სიღრმისეულ პრობლემების გაგებით და ყურადღებით, ხელით შესრულებული წვრილმანი პროფესიონალიზმით. ეს პარადოქსი აშკარაა ციფრულ რეკლამაში. პლატფორმები გვპირდებიან ავტომატიზაციის წარმადების გაზრდას, მაგრამ შედეგები მცირდება, რადგან სიჩქარე მარტო არ მომგებიანია. Meta-ს Advantage+ ავტომატიზაცია და Andromeda-ში აღებული ძიების ძრავი, რომელიც 2024 წლის დეკემბერში გამოუშვა და 6% გამავრცელებლობის გაუმჯობესებით და 8% რეკლამების ხარისხის ამაღლებით, ასეთ ტენდენციას ასახავს. თუმცა, ინდუსტრიის სპეციალისტები, როგორიცაა Bram Van der Hallen, აკრიტიკებდნენ კამპანიის კონსოლიდაციის ზემეხებას და რეკომენდებდნენ სიფრთხილით, ჯერ არ ჩქარით ავტომატიზაციის სრული დანერგვით. პრობლემები ნაწილობრივ გამოწვეულია ბლაკ-ბოქსურ ალგორითმებისგან, რომლებიც გაუმჭვირვალი არიან და რთულია განსაზღვრო შესრულების მიზეზი — იქნება ეს კრიტიკული დაღლილობა, აუდიტორიის დაცლა, თუ ალგორითმის ცვლილებები. რეკლამატორები უჩივიან ვერბულობას იმის დასადგენად, რა არის რეალური, დამატებითი ღირებულება და რა — უბრალოდ მარტივი მოგების მოტანა. Harvard Business School-ის კვლევები აჩვენებს სიფრთხილე-წინაღმდეგ ჩართულობის ტექნიკური რყევების და მტკიცებულებების სიმკაცრის შესახებ, მათ შორისაა AI-ით ავტომატიზაციის ხიფათი, უსაფუძვლო მოლოდინები და ადამიანისადმი მიმართული კრიტიკა. ეს პირობები ადასტურებს კოსათვის მის პრობლემას: უპირატესობა არ არსებობს თუ არა გამჭვირვალობა, სიჩქარე არაფრისათისია. მარკეტერებს სჭირდებათ ყურადღების მიქცევა საწყის მიზეზებზე, სისტემური ტესტირების ჩამდენ და ბიზნესისთვის სიღრმისეული ხედვების დაგროვება — ხელით შრომა, რომელიც აუცილებელია უპირატესობის დასამყარებლად. მ. measurement-ის პრობლემები კიდევ უფრო ავითარებს ამ ტენდენციას. ოქტომბერში 2025-ის TransUnion-ის და EMARKETER-ის გამოკითხვამ, სადაც 196 მარკეტერი იყო მონაწილე, აჩვენა, რომ 54. 1%-მა ვერ განახორციელა ინფორმაცია ოპტიმიზაციის სიზუსტეზე მიყოლა და გაიზარდა ბუნდოვანება. 14. 3% იუწყებოდა დეფიციტზე. მიუხედავად იმისა, რომ 61. 7% მათ რჩებოდა თავდაჯერებული, ზრდა ჩავიდა, მონაცემების გადაყრდნის გამო (49. 5%), საკონტაქტო სიმძიმის პრობლემას გარეშე გაყოფა (48%) და გაუქმებული ანგარიშების ანალიზის შეზღუდვები (40. 8%). ამასთან, დმებრ 2025-ის კვლევა Funnel-ის და Ravn-ის მიერ აჩვენა რომ 86% კლიენტებს და 79% სააგენტოებიდან რეკლამატორებს უჭირთ სწორად განილებით მიეღოთ ზეგავლენა იმდენად ნატიფი მიდგომებით, რაოდენობრივი ანალიტიკა კი ჯერ კიდევ სუსტია. ეს მონაცემთა სარჩელი ქმნის საპირისპირო სურათს: ინფორმაციის ნაკადი მუდმივია, მაგრამ მოქმედების მყარი მტკიცებულება უქმარია.

ასე რომ, მონაცემების სწრაფად შეგროვება სამგზის არ კარგავს სასარგებლო უპირატესობას, თუ სინთეზი და ინტერპრეტაცია ჩამორჩება. მარკეტერებმა უნდა დაანელონ, გააერთიანონ დაშლილები მონაცემები, შეთანხმდნენ წინააღმდეგობრივი მტკიცებულებების და ჩამოაყალიბონ სტრუქტურები შესრულების გასაგებად — ეს არის შრომა, რომელიც გამარტივდება სისწრაფის გარეშე. ამას ადასტურებს სექტემბერში 2025-ის გამოკითხვამ, სადაც 200 სმო-მარკეტერი მიმარტვია, რომ 45%-ს ინფორმაცია გადაწერილი, მოძარცული ან უმწიფარია; 75%-ზე ნაკლები სარწმუნოა მათი მონაცემები. მონაცემების ხარისხის გაუმჯობესება პირველ რიგში გამოირჩევა (30%) და არა ავტომატიზაცია (22%) ან დემოკრატიზაცია (21%), რადგან ხარისხი მნიშვნელოვნად ჭარბია ავტომატიზაციის სიმძლავრესთან დაკავშირებით — ეს არის მთავარი, რაც Koe-ს განიხილავს, როგორც მეთოდური და ხელით მონაცემთა ოპერირება. კონტენტის შექმნის ეკონომიკა ამავე ტენდენციებს აჩვენებს. TikTok-ი აძლევს ინკუმბენტებს პროდუქტიულ AI-თან ერთად მხარდაჭერას, რომელიც აფინანსებს 0. 02–0. 04 დოლარს 1, 000 ნახვაზე, რაც იწვევს “AI-ს სროლას” — დაბალი ხარისხის მასობრივი შექმნილ AI კონტენტი, რომელიც ემსახურება არავინაარობას, არა ამომწურავობას. HBO-ის ივნისის “Last Week Tonight” - ის სეგმენტში აღნიშნულია: „ყველა AI კონტენტი არ არის სპამი, მაგრამ ახლა ყველა სპამია AI კონტენტი. “ AI-ის ადამიანის გაზრდილი სიჩქარე იწვევს სავსე სექციებს, რომელიც ამცირებს ხილვადობას და ანასტასია სანდოდ უარყოფითად ზეგავლენას ახდენს. Raptive-ის ივლისის კვლევამ აჩვენა, რომ ეჭვმიტანილი AI კონტენტი თითქმის 50%-ით ამცირებს მომხმარებლის ნდობას და 14%-ით ზრდის შესაძენად განწყობილობას და ფასის გარჩევას. საშიშროებაა, რომ ასეთი პერსპექტივების გაუარესება ხდება აშკარაა, მიუხედავად იმისა, რომ AI-ის რეალური წარმომავლობა, ისი, როგორც მისი კავშირი ნამდვილი არსის და სისწრაფის მარადიული წინააღმდეგობა წარმოებს. ეს ნდობის დეფიციტი ადასტურებს კოეს მოწოდებას — ხელით შესრულება არამარტო საჭირო, არამედ აუცილებელია. სწრაფი AI-ის მიერ შექმნილი კონტენტი, უკვე იდეალური, მაინც არათანაბარია ავტორიტეტისა და სანდოობის თვალსაზრისით. მარკეტერებმა უნდა ჩადონ ინვესტიცია სიფრთხილით და მიზნობრიობით, ნამდვილი სიღრმისეული კვლევით, რეალური გრძნობის შეგროვებით და გამოცდილების საფუძველზე, რათა შექმნან ავთენტური და საკონკურენტო უპირატესობა, რის მისაღწევად მხოლოდ შეზღუდულობაა საჭირო. YouTube-ის ივლისის 2025-ის პოლიტიკის განახლებამ შორის გამოარჩია “არასაშულო კონტენტი” და მისაღები AI-ს გამოყენება, დაპირებით AI ხელსაწყოები დაეხმაროს ავტორიტეტულ ავტორებს, მაგრამ აკრძალავს მასობრივი spam-ს. ეს განხილვა მიუთითებს Koe-ის დაფუძნებულ მოდელს: AI-ს ხელსაწყოები მხარში უდგანან ნიადაგის შექმნას და სერიოზული შემოქმედების, მაგრამ ვერ შეცვლიან ადამიანის გადაწყვეტილებას — რა ღირს შექმნა, რა არის სტრუქტურა, რა არის აუდიტორიის მიზანი, რა მახასიათებელია მისი ყურადღება. სიჩქარე მხოლოდ მაშინ იქნება სასარგებლო, როდესაც იქნება სამოქმედო შინაარსის საშუალებებით, რომლებიც წარმოიშვება გააზრებულ დაკვირვებით. კოეს ძირითადი თარგმანი — “როდესაც ყველას შეუძლია ყველაფერი ისწავლოს და შექმნას ერთი დაწკაპურებით, თქვენი უპირატესობა მოდის ნელნელა მოძრაობით, თქვენს ხელოვანზე ფოკუსირებით და ხელით მუშაობით” — ისე ჩანს, რომ პლატფორმის სისწრაფისა და მოცულობის ხელშეწყობის წინააღმდეგია. მაგრამ მონაცემთა სისწრაფის გაძლიერებისა და რეალურობის სოციუმის მტკიცებულებების, ოპერაციული ცდების და მომხმარებლის ნდობის გაორებით განმტკიცებული სიჩქარე მართალია წართმეულია უპირატესობიდან — ხოლო სამოქმედო გეგმა და ძლიერი გონიერი მრჩევლის სისწრაფე თავიანთი მიმართულებით დაარწმუნებს სიფრთხილესთან ცვალებადობას. მარკეტერებმა, რომლებსაც სჭირდებათ დრო წარუდგინონ მიზეზები და რეალური სარწმუნოებების მიზანი, გონივრული სიფრთხილით და გაკვეთილებით უნდა იარონ — ეს არის პროცესული, სერიოზული და აუცილებელი. დარწმუნებული რჩებიან მათ, ვინც ნელნელა ააგებენ გამართულისთვის ტექნოლოგიურ სტრუქტურებს, სიღრმისეულ ჭრილში დაამყარებენ მტკიცებულებებს და შექმნიან უნიკალურ ცოდნას — ეს არის უნიკალური ადამიანის ნიშანი და მთავარი ჭეშმარიტება, რომელიც AI ვერასოდეს გამოგვძირავს. ჩვენ საკმარისად ვიცით, რომ ქცევის, მოსაზრებების ტესტირება, უარყოფის ანალიზი და კადრების გარშემო ზუსტად აღქმული გამოცდილება მოითხოვს დროულ, ნელ და სიგრძით ფოკუსირებულ სამოქალაქო საქმიანობას, რის გარეშე შეჯამება და გონივრული სწავლის გარეშე ვერ მიიღწევა მიღება. ეს არის მდგომარეობა, სადაც სიჩქარე აღარ არის მთავარი უპირატესობა, არამედ სიღრმისეული ცნობიერება, რომელიც გამომდინარეობს ნელი, კარუსული მიდგომით. ეს მუხტს ემთხვევა ერთად გამოიყენება მანამდე რაციერების შემდეგ მოგზაურობებში და მრავალი სხვა ზღვარებში: სიჩქარეა, სადაც, როდესაც ყველას აქვს ხელთა, დროის და ყურადღების მოტანა სასარგებლოა უკეთესი ცოდნის შექმნისა და გამჭვირვალობისთვის. გამარჯვება ახლა დამოკიდებულია არა ტექნოლოგიასა და სიჩქარეზე, არამედ ტექნოლოგიაზე სიზუსტით, სტრატეგიულობით და ხელით შესრულებაზე. Koe-ს და Jarovsky-ის 2025 წლის 29 დეკემბრის მიმოხილვა აჩვენებს, რომ AI-ის ხელმისაწვდომობის ამაღლებისას, სიჩქარე მხოლოდ კომოდიტიზირებულია, და რეალური წარმატება ახლა მოდის ნელნელა და გულმოდგინე მუშაობით.