Viena dažāku nedēļu laikā es vadīju webināru ar nosaukumu “Nākotnes veiktspējas mārketinga komandas”, kas bija vairāk diagnosticisks nekā vizionārs. Mani papildināja trīs praktiķi — Maks Epifanovs (TripleTen), Mets Šentons (Croud) un Ivans Zamisins (AJTBD), visi ar pieredzi vadot lielas skaitļošanas, AI dzimtas darba plūsmas ražošanā. Diskusija atklāja pašreizējā veiktspējas mārketinga modeļa pēctecību, kuru klusi pārņēmis AI. Augstas veiktspējas komandas kļūst nevēlamas, jo AI aģenti pārņem uzdevumus, kurus tradicionāli veica cilvēki, taču organizatoriskie struktūru grafiki vēl nav atspoguļojuši šo pārmaiņu. **Mēs esam risinājuši nepareizos jautājumus jau desmit gadus** Pēdējo desmit gadu laikā mārketinga speciālisti ir koncentrējušies uz veiktspējas rādītāju optimizāciju — uzlabot paneļus, paātrināt atribūciju un precizēt mērķēšanu. Tomēr AI patiesā vērtība slēpjas lēmumu pieņemšanas laika samazināšanā un iterāciju ātruma paātrināšanā. Agrāk mārketinga speciālistiem stundām ilgi bija jāpārlūko paneļi, lai lemj par budžeta izmaiņām. Tagad AI ļauj ik dienu pieņemt simtiem šādu lēmumu un ātri pārbaudīt to rezultātus. Mārketinga profesionāļi arī ir pārāk kontrolējuši automatizētās sistēmas, kas paradoksāli samazina AI efektivitāti. Kā pilotu mācās, kad neiejaukties autopilota sistēmās, tāpat mārketinga speciālistiem jāiemācās uzticēties AI autonomijai optimālu rezultātu sasniegšanai. Šī lomas maiņa bieži notiek pēc būtības strauji, nevis pakāpeniski: komandas, kas integrē AI kā produktivitātes rīkus, iegūst vairāk, bet tās, kas pārstrukturējas ap AI, darbojas pilnīgi citā līmenī. **Ko maina, ja aģents veic uzdevumus?** Pašlaik AI aģenti vienlaikus pārņem veiktspējas mārketingu vairākos kanālos — Meta, TikTok, YouTube, Google — izmantojot datus no pilna piltuves un iepriekš definētu lēmumu loģiku. Šie aģenti plāno un rīkojas mērķu sasniegšanai ar minimālu cilvēka iejaukšanos. Tagad mārketinga speciālisti var izveidot pilnībā interaktīvas vadošo klientu ģenerēšanas koridorus septiņu dienu laikā bez izstrādātāju atbalsta. Gandrīz 70% komandu, kas izmanto ģeneratīvo AI, palielina satura ražošanas apjomus, nepapildinot darbinieku skaitu, bet ražošanas ātrums un iterāciju cikli eksponenciāli paātrinās. Būtiski ir tas, ka AI aģenti nedarbojas tikai kā palīgi; viņi nodrošina uzdevumu izpildi nepārtraukti un patstāvīgi, padarot tradicionālās mārketinga lomas novecojušas. Kampaniju analīzes laiks samazinās no 3–4 stundām līdz 10–15 minūtēm, un AI pielieto noteikumus, piemēram, palielinot reklāmas izdevumus, ja klientu iegūšanas izmaksas pārspēj mērķus, vai pārtraucot neefektīvas kreatīvas. Darbības ir pārredzamas, ļaujot cilvēkam pārbaudīt, kalibrēt un uzticēties.

Automātiskajā režīmā AI tieši maina reklāmas kontus; pusautomātiskajā—cilvēki apstiprina. Tas ir standarts komandām, kas pārvalda vairāk nekā 500 000 USD mēnesī reklāmas budžetu. **Kas joprojām paliek cilvēka laukā** Tātad, kas paliek cilvēkiem?Ar uzdevumu izpildi automatizētu, nepārtrauktu optimizāciju un formālas lēmumu loģikas ieviešanu cilvēka galvenā loma ir pieņemt lēmumus tad, kad dati ir nepilnīgi, konteksts ir neskaidrs un rezultāti ir nenoteikti. AI vēl nevar uzticami atšķirt labas idejas no viduvējām vai patstāvīgi plānot ilgtermiņa stratēģiju. Veiktspējas mārketingu šobrīd veido četras slāņi: - Izpilde: pilnībā automatizēta; - Optimizācija: galvenokārt automatizēta, ar ierobežojumiem; - Lēmumu pieņemšana: daļēji cilvēka kontrolēta; - Stratēģija: šajā posmā pilnīgi cilvēka ziņā. Vērtīgs veids, kā praktiski skatīt cilvēka lomu, ir izmantojot trīs arhetipus: ārsts, pilots un skolotājs. Ārsts konstatē problēmas, pilots uzrauga, nenodarbojoties pārāk stingri, bet skolotājs nosaka ievades datus, ierobežojumus un sistēmas ietvarus. **No komandām uz sistēmām** Galvenais ierobežojums, ko AI pats nespēj atrisināt, ir organizatoriskais konteksts, kurš daudzās uzņēmumos joprojām ir fragmentēts. Zināšanas, kas glabājas atsevišķos čata istabās, dokumentos un paneļos, kopā ar sēniskajām komandām noved pie konteksta zaudēšanas un liekas atkārtotas būvniecības. Tas kavē AI efektivitāti. Aģentu sistēmas darbojas kā konveijera lenta; ja dati nav skaidri atzīmēti, pieejami un definēti, sistēma apstājas. Uzņēmumi, kas veiksmīgi izmanto AI, ir integrējuši datu un lēmumu pieņemšanas arhitektūras. Šajā jaunajā vidē veiktspējas mārketinga komandas sastāv no mazāk operatoriem un vairāk sistēmu projektētājiem, stingrākām atsauksmju iterācijām un nepārtrauktas izpildes bez cilvēka aizkavēšanās. Komandas kļūst par vadības slāņiem, kas uzrauga autonoma sistēmas. Vēsturiski veiktspējas mārketings koncentrējās uz palielinātu sarežģītības pārvaldību — kanālu, datu punktu un mainīgo dēļ. AI šo sarežģītību nemaz neizbeidz — tas to absorbē. Spēle ir mainījusies, un galvenais uzvarētājs būs tas, kurš izveidos pašpārvaldes sistēmas.