Прошле две недеље одржао сам вебинар под називом Тимови за маркетинг учинка будућности, који је више био дијагностички него визионарски. У њему су учествовали три практичара — Макс Епифанов (TripleTen), Мет Шентон (Croud) и Иван Замесин (AJTBD) — сви искусни у управљању великим, AI-натeраним радним токовима у продукцији. Разговор је открио постмортем актуелног модела маркетинга учинка, који тиха замењује AI. Тимови високог учинка постајемо све сувишни јер AI агенти преузимају задатке који су до сада обављали људи, иако организационне шеме још немају приказано ову промену. **Десет година смо решавали погрешне проблеме** Последњих десет година, маркетиншари су се фокусирали на оптимизацију метрика учинка — побољшање контролних табли, убрзање атрибуције и усавршавање циљања. Међутим, права вредност AI-ја лежи у смањењу времена одлука и убрзању циклуса итерација. Раније, маркетиншари су проводили сате анализирајући контролне табле ради одлука о изменама буџета. Сада, AI омогућава доношење стотина таквих одлука дневно и брзу проверу њихових резултата. Такође, маркетиншари су пренаглашено контролисали автоматизоване системе, што парадоксално смањује ефективност AI-ја. Као пилоти који уче када не треба умишавати систем аутоматског управљања, маркетиншари морају научити да верују у аутономију AI-ја за оптималне резултате. Ова прерасподела улога често се дешава брзо уместо постепено: тимови који интегришу AI као алате за продуктивност добијају постепене добитке, док они који се ресетују око AI-а раде на потпуно вишем нивоу. **Шта се мења када агент извршава?** Тренутно, AI агенти истовремено управљају маркетингом учинка на више канала — Meta, TikTok, YouTube, Google — користећи податке из целог флуна и предефинисану логику одлука. Ови агенти планирају и делују у циљу постизања задатих резултата with минималним уметањем човека. Сада маркетиншари могу у седам дана створити потпуно интерактивне фале за генерисање контаката без потребе за програмерским подршком. Више од 70% тимова који користе генеративни AI повећавају производњу садржаја без запошљавања нових људи, док се брзина пуштања у рад и циклуси итерација експоненцијално убрзавају. Кључно је да AI агенти не само помажу, већ извршавају задатке стално и аутономно, чиме постојећи улоге у маркетингу постају сувишне. Време за анализу кампања смањује се са 3–4 часа на 10–15 минута, при чему AI примењује правила као што су повећање огласа када трошак по контакту надмаши циљеве или паузирање недовољно успешних креатива. Акције су транспарентне, омогућавајући људску проверу, калибрацију и поверење.

У аутоматском режиму, AI директно мења налоге за огласе; у полу-автоматском роему, људи потврђују. Ово је стандард у тимовима који управљају месечним буџетом за огласе већим од 500. 000 долара. **Шта још остаје човеку?** Шта је онда остајало људима?Са автоматизацијом извршавања задатака, сталном оптимизацијом и формализованом логиком одлука, људска улога преостала је у доношењу одлука када подаци недостају, када је контекст неодредив или резултати неизвесни. AI још увек није у стању да поуздано разликује добре идеје од посредних или самостално планира дугорочну стратегију. Маркетинг учинка сада се састоји од четири слоја: - Извршење: потпуно аутоматизовано; - Оптимизација: делимично аутоматизована, са ограничењима; - Доношење одлука: делимично људско; - Стратегија: потпуно људска у овом стадијуму. Полазна тачка за разумевање улоге човека користи три архетипа: лекара, пилота и наставника. Лекар дијагностикује проблеме, пилот надгледа без претеране контроле, а наставник поставља улазе, ограничења и оквире за самосталне системе. **Од тимова до система** Једно од главних ограничења које AI не може решити сам је организациони контекст, који је код многих компанија и даље fragmented. Знање похрањено у различитим чат собама, документима и контролним таблама, у комбинацији са силоционисаним тимовима, доводи до губитка контекста и принуђује на бескорисну поновну изградњу. Ово омета ефективност AI-ја. AI заснован на агентима функционише као конвејер трака; ако подаци нису јасно означени, приступачни и дефинисани, систем стаје. Компаније које успешно користе AI интегрисале су архитектуре података и доношења одлука. У овом новом окружењу, тимови за маркетинг учинка сад имају мање оператора и више дизајнера система, јаче повратне петље и стално извршавање без људског одлагања. Тимови постају слојеви управљања који надгледају самосталне системе. Историјски гледано, маркетинг учинка фокусирао се на управљање све сложенијим каналима, подацима и варијаблама. AI не смањује ту сложеност — он је усваја. Игра се променила, а победник ће бити онај ко изгради системе који се сами управљају.