Industria marketingului se confruntă cu îngrijorări continue că inteligența artificială (AI) va elimina locurile de muncă. Totuși, un concept economic din secolul al XIX-lea, cunoscut sub numele de paradoxul Jevons, introdus de economistul britanic William Stanley Jevons în 1865, sugerează că aceste temeri ar putea fi nefondate. Acest paradox explică modul în care îmbunătățirile în eficiență, precum cele oferite de AI, pot paradoxal crește cererea pentru muncă în marketing în loc să o reducă. CEO-ul Box, Aaron Levie, a detaliat acest lucru pe 26 decembrie 2025 într-o analiză, propunând că reducerea costurilor pentru munca bazată pe cunoaștere prin AI ar putea duce la o creștere dramatică a volumului acesteia. Levie a scris: „Vom ajunge în cele din urmă să facem mult mai mult, ” observând că AI va permite proiecte și campanii anterior neviabile—schimbând utilizarea AI spre aplicații complet noi, dincolo de sarcinile umane actuale. Jevons a observat pentru prima dată acest fenomen în cazul combustibilului de cărbune în timpul Revoluției Industriale din Anglia, în care inovațiile în motoarele cu abur au făcut utilizarea cărbunelui mai eficientă, dar consumul total a crescut odată cu apariția de noi aplicații industriale. În istoria computingului s-au observat modele similare: de la mainframe-urile limitate la mari corporații, la calculatoare personale disponibile pe scară largă, până la cloud, democratizând software-ul sofisticat destinat companiilor. Acest proces a extins accesul la automatizarea marketingului, analiză, CRM și platforme de publicitate, anterior rezervate marilor firme. Valul actual de agenți AI extinde această democratizare spre munca de cunoaștere非-deterministă. Un raport al IAB Europe din iulie 2025 a arătat că firmele care adoptă AI înregistrează o creștere a productivității cu până la 3, 1 puncte procentuale, fiind deja 70% din veniturile din publicitate ale GroupM susținute de AI și estimându-se o penetrare de 94% până în 2027. Aplicațiile AI includ optimizarea campaniilor, generarea de conținut creativ și targetarea audienței, exemplificat de Google Performance Max și Amazon Ads Agent, lansate la sfârșitul anului 2025 pentru automatizarea sarcinilor complexe de marketing prin instrucțiuni în limba naturală. Levie a subliniat impactul transformator al AI asupra economiei afacerilor, reducând penuria de resurse care determină compromisuri între marketing, dezvoltare de produs, suport, finanțe și distribuție. Acum, echipe mici pot accesa capabilități odinioară exclusive marilor corporații, facilitând inovația și creșterea rapidă. Peste patru milioane de advertiseri folosesc instrumente generative AI ale Meta, care reduc cu 75% timpul necesar pentru sarcinile DSP, egalizând șansele pentru întreprinderile mai mici fără departamente sofisticate de marketing. Chiar dacă sarcinile sunt automatizate, Levie a afirmat că oamenii rămân esențiali pentru gestionarea fluxurilor de lucru, aplicarea judecății și menținerea calității. AI se ocupă de sarcini discrete precum cercetare, programare și crearea de media, dar producția de valoare completă necesită supraveghere umană.

În loc să reducă locurile de muncă, AI schimbă rolurile către planificare de valoare superioară și gestionarea relațiilor. Datele istorice susțin această ideație: angajarea în marketing în SUA a crescut de cinci ori din anii 1970 până în prezent, pe măsură ce tehnologia a făcut marketingul mai eficient și accesibil, extinzându-se dincolo de marile corporații spre multe afaceri. Unelte precum Figma și Google Ads au consolidat multiple roluri anterioare, dar în cele din urmă au sporit participarea în marketing, reflectând cele trei mecanisme ale paradoxului—eficiența crescută scade costurile, stimulând cererea direct; eficiența crește veniturile și creșterea economică, amplificând cererea; iar sarcinile mai ieftine permit aplicații noi, anterior nepotrivite din punct de vedere economic. De exemplu, agențiile gestionează acum aproape dublul numărului de clienți per manager, datorită automatizării, timp pentru configurarea campaniilor și gestionarea bugetelor fiind redus drastic. Outlook-ul tehnologic al McKinsey din 2025 identifică AI agentic ca fiind forța de transformare esențială, promovând noi modele de colaborare uman-AI prin interfețe naturale și inteligență adaptivă. Infrastructura de sprijin a progresat de asemenea: platforma de intelligence a Adverity din septembrie 2025 integrează analize AI-powered cu interfețe conversaționale de date; Google Analytics și Microsoft Clarity au introdus funcții AI-driven; și infrastructura Google Cloud din noiembrie 2025 anticipează o piață de AI agentic de 1 trilioane de dolari până în 2035-2040, cu 88% dintre utilizatori raportând ROI pozitiv. Aplicabilitatea paradoxului Jevons depinde de progresul tehnologic, eficiența implementării, apariția de noi aplicații de marketing și dinamica competitivă, care permit reducerea prețurilor pentru a stimula cererea. Primele indicii din utilizarea platformelor sugerează că aceste condiții se formează în marketingul digital global, oferind oportunități asemănătoare cu cele din primele faze ale cloud computing-ului—scăderi dramatice de costuri, alături de o accesibilitate crescută pentru creativitate și strategie. Totuși, rămân provocări. Sondajele din sfârșitul lui 2025 arată că profesioniștii din media sunt entuziaști despre conținutul generat de AI, dar precauti în privința calității și a apropierii de conținut. Eforturile de educare cresc, multe companii cerând ghiduri de utilizare a AI pentru gestionarea riscurilor. Capcanele psihologice ale marketingului AI, precum plasarea greșită a blame-ului sau scepticismul față de eșecuri, pot pune în pericol brandurile mai mult decât erorile umane. Aplicarea paradoxului variază în funcție de specializare: rolurile legate de strategie, creativitate și relaționare cu clienții probabil vor crește, în timp ce joburile pur tactice pot evolua sau diminua. Acest lucru diferă față de sectoare precum agricultura, unde creșterea productivității a dus la scăderea ocupării forței de muncă din cauza cererii inelastică. În marketing, însă, cererea este mai elastică, ceea ce sugerează un creștere generală a angajărilor în epoca AI. Scepticii care se tem de o autonomie completă a AI subestimează cerințele crescânde de calitate și sofisticare, asemănător cu modul în care fotografii profesioniști s-au adaptat, în loc să dispară, odată cu apariția smartphone-urilor. Dinamicile de piață și supravegherea umană vor continua să modeleze impactul AI. În concluzie, paradoxul Jevons avertizează că eficiența sporită în marketing alimentată de AI va duce probabil la extinderea—nu la reducerea—cererii totale de expertiză în marketing, permițând mai mult lucru la costuri mai mici și deschizând noi aplicații. Așa cum a concluzionat Levie: „Vom ajunge în cele din urmă să facem mult mai mult. ”