„Znanje je moć, ” slavstveno je izjavio filozof Francis Bacon. Ipak, mnoge tvrtke i dalje se oslanjaju uglavnom na instinkt, a ne na čvrste podatke, kada traže potencijalne klijente, većinom koristeći tradicionalne marketinške persone—fiktivne likove stvorene za predstavljanje ciljanih skupina, kako objašnjava Wrike. com. Međutim, te persone često nisu zadovoljavajuće. Složene od subjektivnih tumačenja ili fragmentiranih podataka iz CRM-a, često su plitke i nepotpune, čime umanjuju samopouzdanje i učinkovitost prodajnih timova u ključnim sastancima. Dok je stari slogan glasio „Postoji aplikacija za to, ” danas bi možda bilo prikladnije reći: „Postoji AI za to. ” Mark Osborne, izvršni direktor tvrtke Modern Revenue Strategies, zagovara sintetičke persone—dinamične, umjetnom inteligencijom vođene profileske kupaca koje se razvijaju kombiniranjem stvarnih i pretpostavljenih podataka. Te persone uče iz stalnih interakcija, pružajući dublje, nijansiranije razumijevanje potencijalnih klijenata. Ovaj koncept ima paralelu sa “AI Mind Clonovima, ” sofisticiranim AI rekreacijama stručnosti pojedinaca koje korisnicima omogućuju pristup mudrosti povijesnih ličnosti poput Piterdrukera ili Friedricha Nietzschea. Osborne ističe da sintetičke persone integriraju raznovrsne izvore podataka: stvarne ulaze od kupaca tijekom intervjua i komunikacije, uvide od suradnika putem recenzija konkurenata i društvenih mreža, te treće strane demografske ili psihografske podatke, ponekad nadopunjene AI predviđanjima. Ova bogata mješavina omogućava prodavateljima da simuliraju i preciznije predviđaju ponašanje potencijalnih klijenata nego ikada prije. Geoff Woods, autor knjige The AI Driven Leader, ističe još jednu inovativnu primjenu AI: dodjeljivanje uloga kako bi AI izvukao znanje, npr. putem intervjua s korisnikom, što pomaže otkriti strateške uvide. Takve primjene pozicioniraju AI izvan statičnih alata poput kalkulatora ili tražilica, pretvarajući ga u dinamičnog partnera—sposobnog za interaktivni, ljudski sličan dijalog, koji može oponašati odgovore kupaca ili pružiti informirane savjete. Ključni pokretač ovih pomaka su Veliki jezični modeli (LLM-ovi).

Za razliku od osnovnih chatbota, LLM-ovi razumiju složeni, nestrukturirani ljudski jezik na nijansiran način, hvatajući kontekst i razmišljanje iznad jednostavnog prepoznavanja ključnih riječi, prema IBM-u. Mogu sažeti sadržaj, otkloniti greške u kodu ili sastaviti pravni tekst, prilagođavajući se raznim zadaćama. LLM-ove možemo usporediti s modernim orakulima—nekadašnjim konzultantima povijesnih velikana poput Aleksandra Velikog—kojima je cilj smanjiti nesigurnost i voditi odluke. Ovaj trajni ljudski izazov, “asimetrija znanja, ” otežava predviđanje, ali istovremeno potiče inovacije. Sada, zahvaljujući sintetičkim personama vođenim LLM-ovima, prodajni i marketinški timovi mogu predvidjeti reakcije kupaca i prilagoditi strategije s nezapamćenim stupnjem preciznosti. Marketinzeri mogu testirati poruke na sintetičkim personama putem A/B testiranja radi optimalne angažiranosti, dok prodajni timovi koriste te persone za obuke u scenarijima „težeg moda”, čime razvijaju vještine zaključivanja poslova. Osborne spominje klijenta iz industrije usluga pranja i peglanja odjeće, koji se oslanjao na pogodnost kao temelj brenda, ali nije mogao odrediti koji će aspekt—produženo radno vrijeme, usluge ili cijene—najviše odjeknuti. Umjesto nagađanja, koristili su sintetičku personu kako bi generirali uvide na temelju podataka, znatno poboljšavajući svoj marketinški pristup. Utjecaj sintetičkih personai daleko nadilazi prodaju. Oni obećavaju preobrazbu načina upravljanja nesigurnošću u različitim područjima života. Čak i naizgled bezazlene primjene, poput učenika koji koriste sintetičke persone za navigaciju društvenim odnosima putem bilješki u školi, možda nisu tako daleko—kao što se činilo da je široka primjena AI nemoguća. Ukratko, umjetnom inteligencijom vođene sintetičke persone predstavljaju transformativni korak u razumijevanju i angažiranju s ljudima, pretvarajući dugogodišnju potragu za premošćivanjem poznajnih rupa u praktičnu, dinamičnu realnost za poslovanje i šire.