Veiklos realybė rodo, kad dirbtinis intelektas nėra stebuklingas sprendimas. Tai galingas įrankis, tačiau labai priklausomas nuo duomenų kokybės, sistemų integracijos ir žmogaus gebėjimo formuluoti gerus klausimus. Be šių elementų neturėtume intelekto, o tik duomenų apdorojimą.
Remiantis „Conversion“, 41,3 % specialistų pabrėžia, kad produktyvumo didinimas naudojant dirbtinį intelektą yra vienas iš svarbiausių jų prioritetų. Toje pačioje ataskaitoje taip pat nurodoma, kad 82,4 % respondentų 2025 m. technologijomis naudosis kasdien, o tai rodo eksponentinį augimą, palyginti su ankstesniais metais, kai šis procentas siekė 43,7 %.
Daugelis įmonių suprato, kad iššūkis slypi ne tik pačiuose dirbtinio intelekto modeliuose, bet ir juos palaikančiame pagrinde. Suskaidyti duomenys, nenuoseklūs rodikliai, tarpusavyje nebendraujančios sistemos ir rankiniai procesai vis dar yra daugelio rinkodaros operacijų kasdienybės dalis. Dirbtinio intelekto taikymas šioje struktūroje yra tarsi bandymas pastatyti išmanųjį pastatą ant nestabilaus pamato.
Rinka pradeda tai pripažinti. Daugelis dirbtinio intelekto projektų buvo perkalibruoti, bandomieji projektai peržiūrėti, o lūkesčiai pakoreguoti. Transformacija vyksta, bet ne tokiu greičiu ar formatu, koks buvo įsivaizduotas. Ir tai ne nesėkmė, o brendimo ženklas.
Dar vienas aiškesnis aspektas yra tas, kad dirbtinis intelektas nepanaikina žmogaus intelekto poreikio. Kūrybiškumas, žinių bazė, konteksto supratimas ir interpretavimo įgūdžiai išlieka nepakeičiami. Daugelyje situacijų matome, kaip specialistai skiria daugiau laiko dirbtinio intelekto reakcijų priežiūrai ir koregavimui, nei jiems prireiktų užduoties atlikimui nuo nulio. Produktyvumas neatsiranda automatiškai; jį reikia ugdyti.
Tikroji dirbtinio intelekto vertė slypi tame, kad jis perima pasikartojančias užduotis, organizuoja didelius informacijos kiekius ir plečia analitines galimybes. Tinkamai pritaikytas, jis atlaisvina komandoms laiko ir energijos daryti tai, ką žmonės daro geriausiai: mąstyti, kurti, interpretuoti ir priimti sprendimus.
Skaitmeninėje rinkodaroje tai reiškia reikšmingą dėmesio pokytį. Naujausių įrankių manija užleidžia vietą susirūpinimui dėl duomenų architektūros, informacijos valdymo ir matavimo kokybės. Pakeitimo diskursas užleidžia vietą sustiprinimo diskursui.
Žengiame į etapą, kai klausimas nebėra „kas naudoja dirbtinį intelektą?“, o „kas jį naudoja su tvirtu pagrindu?“. Šis skirtumas linkęs atskirti kosmetines iniciatyvas nuo nuoseklių rezultatų.
Gyvenimas už ažiotažo ribų yra mažiau įspūdingas, bet daug produktyvesnis.
* „NeoPerformance“ technologijų direktorius ir partneris , kurio karjerą žymi rinkodaros ir technologijų inovacijos. Reklamos specialistas, pradėjęs karjerą kaip tekstų kūrėjas, greitai tapo savamoksliu programuotoju, derindamas šiuos įgūdžius kurdamas duomenų valdymo programinę įrangą tokiems klientams kaip „Vale“ ir „Bradesco“. Šis kelias lėmė „NeoDash“ – pažangios programinės įrangos, kuri modeliuoja ir interpretuoja reklamos duomenis, sukūrimą. „NeoDash“ dabar yra „NeoPerformance“ duomenų operacijų pagrindas. Du kartus Kanų liūtų apdovanojimus pelnęs Pablo savo patirtimi pasinaudojo pagrindiniai reklamuotojai Brazilijoje ir užsienyje, padėdamas jiems suprasti ir optimizuoti mokamų žiniasklaidos kampanijų rezultatus. Būdamas „NeoDash“ produktų direktoriumi ir „NeoPerformance“ technologijų direktoriumi, Pablo toliau vadovauja technologinėms iniciatyvoms, kurios skatina skaitmeninę rinkodarą, įtvirtindamas savo, kaip novatoriaus, poziciją šioje pramonės šakoje.
