Գործառնական իրականությունը ցույց է տալիս, որ արհեստական բանականությունը կախարդական լուծում չէ։ Այն հզոր գործիք է, բայց խորապես կախված է տվյալների որակից, համակարգի ինտեգրումից և լավ հարցեր ձևակերպելու մարդկային կարողությունից։ Առանց դրանց, դուք ունեք ոչ թե ինտելեկտ, այլ պարզապես մշակում։.
Conversion- ի կողմից անցկացված ուսումնասիրության համաձայն ՝ մասնագետների 41.3%-ը նշում է, որ արհեստական բանականության միջոցով արտադրողականության բարձրացումը իրենց գերակա խնդիրներից մեկն է։ Նույն զեկույցը նաև ցույց է տալիս, որ հարցվածների 82.4%-ը 2025 թվականին ամեն օր կօգտագործի տեխնոլոգիա, ինչը ցույց է տալիս էքսպոնենցիալ աճ նախորդ տարվա համեմատ, երբ այդ տոկոսը կազմում էր 43.7%։
Շատ ընկերություններ հասկացել են, որ խնդիրը կայանում է ոչ միայն արհեստական բանականության մոդելների մեջ, այլև այդ մոդելները պահող հիմքում։ Կտրված տվյալները, անհամապատասխան չափանիշները, միմյանց հետ չհաղորդակցվող համակարգերը և ձեռքով կատարվող գործընթացները դեռևս շատ մարքեթինգային գործողությունների առօրյայի մասն են կազմում։ Այս կառուցվածքում արհեստական բանականության կիրառումը նման է անկայուն հիմքի վրա խելացի շենք կառուցելու փորձի։.
Շուկան սկսում է սա ճանաչել։ Արհեստական բանականության բազմաթիվ նախագծեր վերակարգավորվել են, փորձնական ծրագրերը վերանայվել են, և սպասումները ճշգրտվել են։ Փոխակերպումը տեղի է ունենում, բայց ոչ այն արագությամբ կամ ձևաչափով, որը նախատեսված էր։ Եվ սա ձախողում չէ, այլ հասունացման նշան է։.
Մեկ այլ կետ, որն ավելի հստակ է դարձել, այն է, որ արհեստական բանականությունը չի վերացնում մարդկային բանականության անհրաժեշտությունը: Ստեղծագործականությունը, գիտելիքների բազան, համատեքստային ըմբռնումը և մեկնաբանական հմտությունները մնում են անփոխարինելի: Շատ իրավիճակներում մենք տեսնում ենք, որ մասնագետները ավելի շատ ժամանակ են ծախսում արհեստական բանականության արձագանքները վերահսկելու և կարգավորելու վրա, քան կպահանջվեր առաջադրանքը զրոյից կատարելու համար: Արդյունավետությունը չի գալիս ավտոմատ կերպով. այն պետք է կառուցվի:.
Արհեստական բանականության իրական արժեքը կայանում է կրկնվող առաջադրանքներ ստանձնելու, մեծ ծավալի տեղեկատվություն կազմակերպելու և վերլուծական կարողությունները ընդլայնելու մեջ։ Ճիշտ կիրառման դեպքում այն ազատում է ժամանակ և էներգիա թիմերի համար՝ անելու այն, ինչ մարդիկ լավագույնս են անում՝ մտածել, ստեղծել, մեկնաբանել և որոշումներ կայացնել։.
Թվային մարքեթինգում սա նշանակում է ուշադրության զգալի փոփոխություն։ Վերջին գործիքի նկատմամբ մոլուցքը զիջում է տվյալների ճարտարապետության, տեղեկատվության կառավարման և չափման որակի վերաբերյալ մտահոգություններին։ Փոխարինման մասին խոսակցությունը զիջում է իր տեղը ընդլայնման մասին խոսակցությանը։.
Մենք մտնում ենք մի փուլ, երբ հարցն այլևս «ո՞վ է օգտագործում արհեստական բանականությունը» չէ, այլ «ո՞վ է օգտագործում արհեստական բանականությունը ամուր հիմքով»։ Այս տարբերությունը հակված է առանձնացնել կոսմետիկ նախաձեռնությունները կայուն արդյունքներից։.
Կյանքը չափազանց շքեղ է, բայց շատ ավելի արդյունավետ։.
* NeoPerformance- ի տեխնիկական տնօրեն և գործընկեր , որի կարիերան նշանավորվել է մարքեթինգի և տեխնոլոգիաների ոլորտում նորարարություններով։ Որպես գովազդի մասնագետ՝ նա սկսել է որպես տեքստերի հեղինակ և արագ դարձել ինքնուս ծրագրավորող՝ համատեղելով այս հմտությունները՝ ստեղծելով տվյալների կառավարման ծրագրեր այնպիսի հաճախորդների համար, ինչպիսիք են Vale-ն և Bradesco-ն։ Այս ուղու արդյունքում ստեղծվեց NeoDash-ը՝ գովազդային տվյալները մոդելավորող և մեկնաբանող առաջադեմ ծրագիր։ NeoDash-ը այժմ NeoPerformance-ի տվյալների կառավարման հիմքն է։ Երկու Կաննի առյուծ մրցանակի արժանացած՝ նրա փորձը օգտակար է եղել Բրազիլիայի և արտերկրի խոշոր գովազդատուների համար՝ օգնելով նրանց հասկանալ և օպտիմալացնել իրենց վճարովի մեդիա արշավների արդյունքները։ Որպես NeoDash-ի արտադրանքի տնօրեն և NeoPerformance-ի տեխնիկական տնօրեն՝ Պաբլոն շարունակում է ղեկավարել թվային մարքեթինգը խթանող տեխնոլոգիական նախաձեռնությունները՝ ամրապնդելով իր դիրքերը որպես ոլորտի նորարար։
