Prieš keletą savaičių surengiau internetinę paskaitą „Ateities efektyvumo marketingo komandos“, kuri buvo labiau diagnostinė nei vizionieriška. Dalyvavo trys praktikai – Max Epifanov (TripleTen), Matt Shenton (Croud) ir Ivan Zamesin (AJTBD) – visi turintys patirties valdantys didelio masto ir dirbtinio intelekto natūralius darbo srautus gamyboje. Diskusijoje išryškėjo dabartinio efektyvumo marketingo modelio portretas, kurį tyliai pakeičia dirbtinis intelektas. Aukšto lygio komandos tampa nebereikalingos, nes dirbtinio intelekto agentai perima užduotis, kurias anksčiau vykdė žmonės, nors organizaciniai struktūros diagramai šios permainos dar neatsispindi. **Dešimt metų sprendėme netinkamas problemas** Pastarąjį dešimtmetį marketingo specialistai dėmesį skyrė efektyvumo rodiklių optimizavimui – gerino informacines suvestines, spartino priskyrimą ir tobulino taikymą. Tačiau tikroji dirbtinio intelekto vertė slypi sprendimų priėmimo laiko sutrumpinime ir iteracijų ciklų pagreitinime. Anksčiau marketingo specialistai valandų valandas analizavo suvestines, kad nuspręstų dėl biudžeto keitimo. Dabar AI leidžia priimti šimtus tokių sprendimų kasdien ir greitai patikrinti jų rezultatus. Marketingo specialistai taip pat pernelyg kontroliavo automatizuotas sistemas, kas paradoksaliai sumažina AI efektyvumą. Kaip pilotai mokosi nenukreipti autopiloto, kai nereikia, taip ir rinkodaros specialistai turi išmokti pasitikėti AI savarankiškumu siekiant geriausių rezultatų. Šis rolės pokytis dažnai būna staigus, o ne palaipsnis: komandos, integruojančios AI kaip produktyvumo įrankį, gauna naudą laipsniškai, o tos, kurios pertvarko veiklą aplink AI, veikia visai kitame lygyje. **Ką keičia agento vykdymas?** Šiuo metu AI agentai tuo pat metu tvarko efektyvumo marketingą keliuose kanaluose – Meta, TikTok, YouTube, Google – naudodami duomenis iš viso pardavimo į galutinį konversijos tašką ir iš anksto nustatytą sprendimų logiką. Šie agentai planuoja ir vykdo veiksmus siekdami tikslų, su minimalia žmogiška įsitraukimo dalimi. Dabar marketingo specialistai gali per septynias dienas sukurti visiškai interaktyvias potencialių klientų generavimo sistemas be programuotojų pagalbos. Daugiau nei 70% komandų, naudojančių generatyvųjį dirbtinį intelektą, padidina turinio gamybą neįdarbindami papildomų darbuotojų, o leidimo ir iteracijų ciklai auga eksponentiškai. Svarbiausia – AI agentai ne tik padeda, jie vykdo užduotis nuolat ir savarankiškai, todėl tradicinės rinkodaros funkcijos tampa nebereikalingos. Kampanijų analizės laikas sumažėja nuo 3–4 valandų iki 10–15 minučių, o AI taiko taisykles, pavyzdžiui, didina skelbimų apimtį, kai sąnaudos už potencialų klientą viršija tikslus arba sustabdo neefektyvias kreatyvas. Veiksmai yra matomi ir skaidrūs, leidžiantys žmonėms juos patikrinti, pritaikyti ir pasitikėti jais.

Automatiškai veikiantys AI aiškiai keičia skelbimų paskyrų valdymą – AI tiesiogiai keičia kampanijų parametrus, o pusiau automatiniu režimu žmogus patvirtina sprendimus. Šis metodas dažniausiai taikomas komandoms, valdantioms 500 tūkst. arba daugiau mėnesinių reklamos biudžetų. **Kas lieka žmogaus lygyje?** O kas tada lieka žmonėms?Kadangi užduotys automatiškai vykdomos, nuolatinė optimizacija įgyvendinta ir sprendimų logika formalizuota, pagrindinė žmogaus funkcija yra priimti sprendimus, kai duomenys nėra pilni, kontekstas yra neaiškus, o rezultatai neapibrėžti. Dar nėra patikima, kad AI sugebėtų atskirti geras idėjas nuo vidutiniškų ar planuoti ilgalaikę strategiją savarankiškai. Dabartinis efektyvumo marketingas susideda iš keturių lygių: - Vykdymas: visiškai automatizuotas; - Optimizavimas: daugiausia automatizuotas, su tam tikrais limitais; - Sprendimų priėmimas: dalinai žmogaus kontrolėje; - Strategija: šiuo metu – visiškai žmogaus. Naudingi įrankiai žmogaus vaidmeniui apibrėžti – trys archetipai: gydytojas, pilotas ir mokytojas. Gydytojas diagnozuoja problemas, pilotas prižiūri, bet neperima kontrolės, o mokytojas nustato įvestis, apribojimus ir struktūras savarankiškai veikiantiems sistemoms. **Nuo komandų iki sistemų** Didžiausia kliūtis, kurios AI pats išspręsti negali, yra organizacinis kontekstas, kuris daugelyje įmonių vis dar yra fragmentuotas. Informacija iš skirtingų pokalbių kambarių, dokumentų ir suvestinių, kartu su atskirtomis komandomis, lemia konteksto praradimą ir nereikalingą atkūrimą. Tai trukdo AI efektyvumui. Agentais veikianti AI funkcionuoja kaip konvejeris: jei duomenys nėra aiškiai pažymėti, pasiekiami ar tinkamai apibrėžti, sistema sulėtėja arba sustoja. Sėkmingai dirbančios įmonės įdiegia duomenų ir sprendimų arhitektūras. Šioje naujoje aplinkoje efektyvaus marketingo komandos turi mažiau operatorių ir daugiau sistemų kūrėjų, glaudesnes atsiliepimų grandines ir nuolatinį vykdymą be žmogiškojo delsimo. Komandos ima veikti kaip valdymo sluoksniai, prižiūrintys autonomines sistemas. Anksčiau efektyvumo marketingas daug dėmesio skyrė didėjančiai sudėtingumui dėl kanalų, duomenų taškų ir kintamųjų. Dirbtinis intelektas šios sudėtingumo ne sumažina – jis ją įsisavina. Žaidimas pasikeitė – nugalėtoju taps tas, kuris sukurs savarankiškai valdomas sistemas.