რამოდენიმე კვირის წინ მე გავრბი ვებინარს სათაურით "ვალდებულების მარკეტინგის გუნდები העתვლით", რომელიც განკუთვნილი იყო უფრო დილეგატიური ვიდრე მომავლის. მე შევძელი სამ გამოცდილ პრაქტიკოსთან—მაქს ეპიფანოვთან (TripleTen), მათ შენტონთან (Croud), ივან ზამესინთან (AJTBD)—ყველა გამოირჩევიან ფართო მასშტაბის, AI- native workflows-ის მართვით გამოსატარებაში. მოძრაობამ აჩვენა წარწერა მიმდინარე ვალდებულების მარკეტინგის მოდელის, რომელსაც AI სიჩუმით აძლევს სადაც მას მთლიანად შეცვლის. უმაღლესი ქმედითი გუნდები ხდება უსარგებლო, რადგან AI-გადამწყვეტი პროცესები იკავებს დიდწილად ტრადიციულად ადამიანების მიერ შესრულებულ ამოცანებს, მიუხედავად ამისა ორგანიზაციული სქემები ჯერ კიდევ არ ასახავენ ამ ცვლილებას. **ჩვენ წლების განმავლობაში ვემართებოდით არასწორ პრობლემებს** გასული ათი წელია მარკეტერები ყურადღებას ამახვილებდნენ შესრულების მეტრიკების ოპტიმალიზაციაზე—დაშაბორდული სიდიდეების გაუმჯობესება, ატრიბუციის სწრაფვა და მიზნების გადატანა. თუმცა, AI- ის მთავარი სარგებელი მდგომარეობს გადაწყვეტილების პროცესის შემოკლებაში და განმეორებითი ციკლების გაზრდაში. ადრე, მარკეტერები საათებით ანალიზირდნენ დაშბორდებს განახორციელებოდნენ ბიუჯეტის ცვლილებებს. დღეს, AI-ს შეუძლია ათასობით ასეთი გადაწყვეტილების მიღება დღეში და სწრაფად დაადასტუროს მათი შედეგები. მარკეტერები ხდებიან ზედმეტად კონტროლირებით ავტომატური სისტემების მიმართ, რაც პარადოქსულად ამცირებს AI- ს ეფექტურობას. როგორც პილოტებს ასწავლიან თუ როდის არ უნდა ჩარეულიყვნენ ავტოპილოტის სისტემაში, ასევე მარკეტერები უნდა ისწავლონ AI-ის ავტონომიაში დისკრეცია და მომგებიანი შედეგების მისაღწევად. ამ როლშიფარგლია ხშირად მკვეთრად, ვიდრე ეტაპობრივად: გუნდები, რომლებიც ინტეგრირებენ AI- ეს პროდუქტიულობის ინსტრუმენტად, მიაღწევენ ბერკეტებს თანდათან, მაგრამ რომლებიც მთლიანად გადაიყვანენ AI-ს ორგანიზაციულ სტრუქტურებში, მოქმედებენ სრულიად სხვა დონეზე. **რას შეიცვლის მაშინ, როცა აგენტი ოპერირებს?** მოქმედებაში, AI- აგენტები მართავენ მულტიანჩანელის შესრულებას — Meta, TikTok, YouTube, Google — მონაცემების გამოყენებით კუპონის და წინასწარ განსაზღვრული გადაწყვეტილებების ლოგიკის საფუძველზე. ამ აგენტებმა დაგეგმეს და მოქმედებენ მიზნებთან მიახლოებით, ადამიანური ჩარევის მინიმუმით. ახლა, მარკეტერები შეძლებენ შექმნან სრული ინტერაქტიული ლიდ გენერაციის ფანელების მართვა შვიდი დღეში, დეველოპერის მხარდაჭერის გარეშე. 70%-ზე მეტ გუნდში, რომლებსაც გამოიყენება გენერაციული AI, გაიზარდა კონტენტის انتاجობა, ოფში დამატებითი პერსონალის ჩართვის გარეშე, ხოლო გამოშვების სიჩქარე და განმეორებითი ციკლები ექვויפო ინდექსით იწვევენ გაძლიერებას. ძირითადია, AI- აგენტები არა მხოლოდ ეხმარებიან, ისინი უწყვეტად და ავტონომიურად ახორციელებენ ამოცანებს, რაც ტრადიცულ მარკეტინგულ როლებს არავსწორებს. კამპანიის ანალიზის დრო მცირდება 3-4 საათიდან 10-15 წუთამდე, და AI- ის გამოყენებით ხორციელდება წესები მაგალითად, რეკლამის გაზრდა ხარჯების თუ ლიდის ღირებულებამ გაიარა ჰარაქტერი, ან კი ზეწოლის მოყვარე კრეოტივი გაჩერდეს.

მოქმედებები გამჭვირვალეა, რაც ადამიანურ შემოწმებას, კორექტირებას და მყარი ნდობის საფუძველს იძლევა. ავტომატურ რეჟიმში, AI-ი პირდაპირ შეიცვლის ანგარიშებს; სემიუოტომატიურ რეჟიმში, ადამიანებმა უნდა დაადასტურონ. ეს სქემა იშვიათი არ არის იმ გუნდებისთვის, რომლებსაც გამოაქვთ $500, 000-ზე მეტი რეკლამაოდვილი სავალდებულო დაფინანსება თვეში. **რა რჩება ადამიანების პასუხისმგებლობად?** ესე, კიდევ რა რჩება ადამიანებისთვის?ავტომატიზაციის მასშტაბით, მუდმივი ოპტიმიზაციით და ფორმალურად განსაზღვრული გადაწყვეტილებების წყვეტით, ადამიანების მთავარი როლი რჩება გადაწყვეტილებების მიღებაში כאשר მონაცემები არასრულია, კონტექსტი გაურკვეველია და შედეგები არ არის დაზუსტებული. AI ჯერ კიდევ ვერ ხვდება, რა არის კარგი იდეა და რა საშუალო ან სუსტი, და დამოუკიდებლად ვერ გეხმარება გრძელვადიანი სტრატეგიის დაგეგმვაში. ახლა, შესრულების მარკეტინგი შედგება ოთხი ფენიდან: - განსახორციელება: სრული ავტომატიზაცია; - ოპტიმიზაცია: ძირითადად ავტომატური, მაგრამ არა სრულად; - გადაწყვეტილების მიღება: ნაწილობრივ ადამიანური; - სტრატეგია: ამ ეტაპზე მთლიანად ადამიანის ხელში. ადამიანის როლის ხილვის სვლა სასარგებლოა სამი არქეტიპით: ექიმი, პილოტი და მასწავლებელი. ექიმი დსაგნოსტიკირებს პრობლემებს, პილოტი ზედამხედველობს ისე, რომ არ ჩარეულს ზედმეტად, და მასწავლებელი ადგენს ინპუტებს, ჩარჩოებს და ჩარჩოებს ავტონომიურ სისტემებს. **განქორწინება გუნდებიდან სისტემებში** მნიშვნელოვანი ბაფერი რომელიც AI- ს alone ვერ გახსნის, ესაა ორგანიზაციული კონტექსტი, რომელიც მრავლისგან დაშლილია მრავალი კომპანიაში. ცოდნა მფლობელია სხვადასხვად გადანაწილებული ვერბულ ჩეთების, დოკუმენტებისა და დაშბორდების მეშვეობით, წარმოშობს სილოსებს და იწვევს კონტექსტის დანაკარგს, რის შედეგადაც საჭიროა მსგავს ვერსიებს დააშენოთ ხელით ისევ, რაც ტანჯავს AI- ის ეფექტიანობას. ავტონომიური AI აგენტები იქცევიან როგორც კონვეიერის ტრანსპორტი; თუ მონაცემებს არ გასდის აშკარად შლილებით, ხელმოწერით და შეფასებით, სისტემა იფერხება. კომპანიებმა, რომლებიც წარმატებით იყენებენ AI-ს, ჰარმონიულად მიერთეს მონაცემებიდან და გადაწყვეტილებების არქიტექტურაზე. ამ ახალ ზრიტაში, შესრულების მარკეტინგის გუნდებში იწერება ნაკლები ოპერატორი და მეტი სისტემის დიზაინერი, გამჭვირვალე ფიდბექირების ლუპები და უწყვეტი განხორციელება ადამიანური დაგვიანების გარეშე. საგულდაგულოდ, გუნდები მოჰყვებიან მართვის ფენა, რომლებიც აკონტროლებენ ავტონომიურ სისტემებს. ისტორიულად, შესრულების მარკეტინგმა მიაქცია ყურადღება ზრდის სიმძიმის მართვას, შედეგებს, მონაცემებს და ცვლადებს. AI ამას არ ამცირებს, ის იწოვს მას. თამაში შეცვლილია, და გამარჯვებული იქნება ის, ვინც შექმნის თვითმართვადი სისტემებს.