Vài tuần trước, tôi đã tổ chức một buổi webinar với tự đề “Đội ngũ Marketing Hiệu Suất của Tương Lai”, nhằm mang tính phân tích hơn là dự đoán. Tôi có sự tham gia của ba chuyên gia thực chiến—Max Epifanov (TripleTen), Matt Shenton (Croud), và Ivan Zamesin (AJTBD)—tất cả đều có kinh nghiệm trong quản lý các quy trình AI-native quy mô lớn trong sản xuất. Cuộc thảo luận đã hé lộ một cuộc khám nghiệm của mô hình marketing hiệu suất hiện tại, đang dần bị AI âm thầm thay thế. Các đội nhóm hiệu quả cao đang trở nên thừa thãi khi các tác nhân AI tiếp nhận các nhiệm vụ truyền thống do con người đảm nhận, dù sơ đồ tổ chức chưa phản ánh rõ ràng điều này. **Chúng ta đã giải quyết sai vấn đề suốt một thập kỷ** Trong mười năm qua, các marketer tập trung tối ưu hóa các chỉ số hiệu suất—cải thiện dashboard, rút ngắn thời gian phân bổ, và hoàn thiện mục tiêu. Tuy nhiên, giá trị thực của AI lại nằm ở việc rút ngắn thời gian ra quyết định và tăng tốc vòng lặp cải tiến. Trước đây, marketer phải dành hàng giờ phân tích dashboard để quyết định thay đổi ngân sách. Giờ đây, AI cho phép đưa ra hàng trăm quyết định như vậy mỗi ngày và nhanh chóng xác nhận kết quả. Các marketer cũng đã quá kiểm soát các hệ thống tự động, điều này trái ngược với sự hiệu quả của AI vốn dĩ. Giống như các phi công học để không can thiệp khi hệ thống tự lái hoạt động, marketer cần học cách tin tưởng vào tính tự chủ của AI để đạt kết quả tối ưu. Sự thay đổi vai trò này thường diễn ra đột ngột chứ không phải từ từ: những đội nhóm tích hợp AI như công cụ nâng cao năng suất dần dần, còn những tổ chức xây dựng lại xung quanh AI hoạt động ở một cấp độ hoàn toàn khác. **Khi nào thì Động cơ thực thi mới thay đổi?** Hiện tại, các tác nhân AI xử lý marketing hiệu suất qua nhiều kênh cùng lúc—Meta, TikTok, YouTube, Google—sử dụng dữ liệu từ toàn bộ phễu và logic quyết định đã được định nghĩa sẵn. Những tác nhân này lên kế hoạch và hành động hướng tới mục tiêu với tối thiểu sự can thiệp của con người. Giờ đây, các marketer có thể xây dựng các hệ thống lead generation hoàn toàn tương tác trong vòng bảy ngày mà không cần nhân viên phát triển. Hơn 70% các đội nhóm sử dụng AI tạo sinh tăng sản lượng nội dung mà không cần tuyển thêm nhân sự, trong khi tốc độ ra mắt sản phẩm và vòng lặp cải tiến đều tăng lên theo cấp số nhân. Điều quan trọng là các tác nhân AI không chỉ hỗ trợ; chúng thực thi các nhiệm vụ liên tục và tự động, khiến các vai trò marketing truyền thống trở nên lỗi thời. Thời gian phân tích chiến dịch giảm từ 3–4 giờ xuống còn 10–15 phút, với AI áp dụng các quy tắc như tự mở rộng quảng cáo khi chi phí trên mỗi lead vượt mục tiêu hoặc tạm dừng các nội dung kém hiệu quả.

Các hành động rõ ràng, minh bạch, cho phép con người kiểm tra, điều chỉnh và tin tưởng. Trong chế độ tự động, AI trực tiếp thay đổi các tài khoản quảng cáo; trong chế độ bán tự động, con người xác nhận. Đây là tiêu chuẩn của các đội nhóm quản lý ngân sách quảng cáo hơn 500 nghìn đô mỗi tháng. **Còn lại gì cho tầng lớp con người?** Vậy, vai trò của con người còn lại gì?Khi các nhiệm vụ thực thi đã được tự động hoá, tối ưu liên tục và logic quyết định đã được chuẩn hóa, thì nhiệm vụ chính của con người là đưa ra quyết định trong những tình huống dữ liệu chưa đầy đủ, ngữ cảnh mơ hồ, kết quả không chắc chắn. AI vẫn chưa thể phân biệt rõ ý tưởng tốt với ý tưởng trung bình hoặc tự lập kế hoạch chiến lược dài hạn. Marketing hiệu suất hiện nay gồm bốn tầng lớp: - Thực thi: hoàn toàn tự động; - Tối ưu hoá: phần lớn tự động, có giới hạn; - Ra quyết định: phần nào do con người; - Chiến lược: hoàn toàn phụ thuộc con người. Một cách hình dung hữu ích về vai trò của con người dùng ba kiểu mẫu: bác sĩ, phi công, và giáo viên. Bác sĩ chẩn đoán vấn đề, phi công giám sát mà không can thiệp quá mức, và giáo viên thiết lập các đầu vào, hạn chế, khung khổ cho hệ thống tự trị. **Từ nhóm đến hệ thống** Một rào cản lớn mà AI không thể giải quyết là bối cảnh tổ chức, vốn vẫn còn rời rạc trong nhiều công ty. Kiến thức tích trữ trong các phòng chat, tài liệu, dashboard rải rác kết hợp với các đội nhóm làm việc theo silo gây mất ngữ cảnh và buộc phải xây dựng lại mọi thứ toàn bộ; điều này làm giảm hiệu quả của AI. Hệ thống AI dựa trên tác nhân hoạt động như một băng chuyền; nếu dữ liệu không rõ ràng, dễ truy cập và được định nghĩa rõ ràng, hệ thống sẽ bị đình trệ. Các công ty thành công trong việc tận dụng AI đã tích hợp được kiến trúc dữ liệu và ra quyết định. Trong bối cảnh mới này, các đội marketing hiệu suất ít người vận hành hơn và nhiều nhà thiết kế hệ thống hơn, sử dụng các vòng phản hồi chặt chẽ và thực thi liên tục mà không có sự chậm trễ của con người. Các nhóm trở thành các tầng lớp quản lý giám sát các hệ thống tự động. Trước đây, marketing hiệu suất tập trung quản lý sự phức tạp ngày càng lớn từ các kênh, dữ liệu và biến số. AI không làm giảm độ phức tạp này—ngược lại, nó tiếp thu nó. Trò chơi đã thay đổi, và người chiến thắng cuối cùng sẽ là người xây dựng các hệ thống tự quản lý được.