Tidligere i år rapporterte Channel News Asia om en deepfake-video av Singapores statsminister Lawrence Wong som støttet en svindelinvestering, og denne ble raskt spredt via WhatsApp og Telegram, noe som lurte tusenvis før den ble avkreftet av faktasjekkere. Denne hendelsen svekket ikke bare tilliten til digitalt innhold, men varslet også asiatiske merkevarer om at hvis offentlige ledere kan bli utpekt, er CEOs like sårbare. Edelman Trust Barometer 2024 viste at 68 % av asiater er bekymret for at AI sprer feilinformasjon. Til tross for at videoen ble tatt bort, trodde over halvparten av seerne fortsatt at den var ekte, noe som understreker den skjøre tiltroen i en tid med raske AI-utskeielser. Dypere ligger det et problem når selskaper truer sitt omdømme ved å respondere med mer AI—chatboter, sentimentanalyserverktøy og automatiseringsdashbord. I Asia, hvor kulturelt uvettige svar kan provosere motreaksjoner, er det ikke bare naivt, men forsømmelig å stole utelukkende på algoritmer. Merkevarer som lykkes, forstår når de skal la menneskelig vurdering styre AI. Når AI Tar Feil: Lærdommer fra frontlinjen Markedsførere i Sørøst-Asia oppdager at språkmodeller trent mest på vestlig data sliter med lokale nyanser. Marketing-Interactive påpeker at lokale kommunikatorer “vet bedre” fordi humor, tone og slang ofte ikke oversettes riktig gjennom engelsksentriske sentimentssystemer. Merkevarer som bruker generiske AI-verktøy, risikerer å misforstå lokal ironi eller overdrivelse som negativt, et velkjent problem i ASEAN-markedene. Hovedpoenget er at mens AI kan registrere volum, må mennesker tolke meningen. I Sør-Korea har frustrasjonen over feilskritt med AI allerede kommet til uttrykk. JoongAng Daily rapporterte at brukere følte seg “sinne og frustrerte” over chatbot-svar som var tone-deaf, og dermed overså viktige kulturelle elementer som høflighet og indirekte kritikk som er essensielt for koreansk kommunikasjon.

Denne mismatchen førte til forsinkelser, misforståelser og mistillit til merkevarers AI—noe som viser at kulturell forståelse, ikke bare teknologisk kraft, definerer vellykket automatisering. Tilsvarende i Malaysia gjenspeiler regionens entusiasme for digital adopsjon, men tilliten er fortsatt skjør. En studie viste at selv om forbrukere i APAC i økende grad omfavner AI, er mange fortsatt engstelige for dataprivatliv og mangel på åpenhet rundt algoritmiske beslutninger. malaysiere ønsker AI-nytte kombinert med ansvarlighet og åpenhet. Disse eksemplene fungerer som praktiske veiledninger og viser at motstandsdyktighet i Asias omdømmekonomi i mindre grad avhenger av ren automatisering, og mer av fornuftig bruk av det menneskelige elementet. Den menneskelige-AI strategien: Hvordan lykkes i Asia - Kartlegg AI-ens kulturelle IQ Test sentimentmotorer mot lokal humor, sarkasme og indirekte kritikk; hvis feil oppstår i mer enn 10 %, er AI-en ikke klar. - Kombiner algoritmer med lokale eksperter Bruk AI til sanntids sentimentdeteksjon, men ha lokale agenter til å tolke tone og språklige nyanser—som Grab gjør ved å la lokale håndtere sluttkommunikasjonen og forstå uttrykk som “lah. ” - Tren AI på regional data Unngå generiske vestlige modeller ved å integrere lokale datasett som malayssk slang, thailandske memer og vietnamesiske anmeldelser. Samarbeid med analysetjenester som Meltwater eller Brand24 som tilbyr flerspråklig sentimentanalyse. - Forbered deg på deepfake-tida Sørkoreanske og thailandske merkevarer bruker verktøy som Truepic for å verifisere innhold. Kriseplaner bør inkludere protokoller for deepfake-respons og forhåndsgodkjente uttalelser. - Mål det som virkelig betyr noe Følg med på hvor ofte menneskelige team overstyrer AI-beslutninger; hyppige overstyringer indikerer skjevheter eller kulturelle gap som trenger retrening. AI er et kraftig verktøy, men erstatter ikke menneskelig vurdering. I Asia, hvor tillit er en avgjørende valuta, vil vellykkede merkevarer bruke AI for skalering, men stole på menneskelig intelligens for meningsfull tolkning. Maskiner behandler data; mennesker tolker mening.