Искусственный интеллект в маркетинге: сначала экспертная оценка, затем автоматизация.

Дискуссия об ИИ в маркетинге зашла не по тому вопросу. Она спрашивает: на что способна машина? Честный ответ — на многое, и с каждым кварталом всё больше — оказывается наименее полезным. Он показывает объём её «двигателя». Но он ничего не говорит о том, кто должен им управлять.

Более уместный вопрос, который задает себе серьезный специалист, — более узкий: какие решения по-прежнему должен принимать человек и почему. Если хорошо ответить на этот вопрос, автоматизация станет огромным преимуществом. Если же ответить небрежно — позволив возможностям определять масштаб — вы создадите быструю, неутомимую систему, способную принимать неверные решения в больших масштабах.

Дисциплина заключается не в том, сколько автоматизации вы внедряете, а в том, от чего вы отказываетесь.

Начнём с корпуса устройства, потому что он прочный, и об этом стоит прямо сказать.

Автоматизация отлично справляется с непрерывными, повторяющимися и неутомимыми задачами. Ежедневное сканирование предметной области на предмет проблем. Выявление и оценка потенциальных клиентов. Обнаружение и квалификация ответа. Отправка последующих сообщений в срок, без усталости и забывчивости. Подготовка первой версии поста, статьи, тезисов для обсуждения. Ведение четкой записи о произошедшем. Это задачи, где последовательность важнее вдохновения, а человеческая непоследовательность — недостаток, а не достоинство. Человек, выполняющий эту работу, устает, отвлекается и работает нестабильно. Система — нет.

Это реальный рычаг воздействия, и игнорировать его — это по-своему несерьезно. Основная работа заключается в… современная функция роста — Весь объём работы, бдительность, составление документов, неустанное отслеживание потенциальных клиентов — всё это должно быть автоматизировано. Настаивать на выполнении всего этого вручную — это не мастерство, это пустая трата времени.

Теперь перейдём к более сложной половине, где сосредоточена большая часть ценности и почти весь риск.

Автоматизация плохо справляется с задачами, зависящими от контекста, которого у неё нет, и от последствий, которые она не может оценить. Она не знает, какая возможность наиболее важна для этого бизнеса в этом квартале. Она не может оценить рынок, отношения или момент. Она будет оптимизировать предоставленный ей показатель, совершенно не обращая внимания на то, является ли этот показатель правильным. И её нельзя привлечь к ответственности — Невозможно дать название результату, который никто не выбирал..

Поэтому решения, которые должны оставаться за человеком, — это те, где рассудительность, контекст и ответственность играют решающую роль: чему отдать приоритет, что сказать от имени компании, что на самом деле означает та или иная цифра, когда действовать, а когда подождать. Эти решения не просто объемны. Они обременительны последствиями. А последствия — это именно то, что машина не может перенести.

Ошибка заключается в том, чтобы позволить машинной компетентности в первой категории проникнуть во вторую. Система, способная написать тысячу сообщений, считает, что ей можно доверить их публикацию. Это не так. Написание — это тяжелая работа. Публикация от имени фирмы — это решение. Граница между ними — это вся дисциплина.

Правильная архитектура вытекает напрямую. Автоматизация выполняет работу; человек утверждает решения, имеющие последствия. Конкретнее: система составляет проект, человек утверждает. Ничего важного не публикуется, не отправляется и не фиксируется автоматически.

Это не компромисс и не подстраховка для нервничающих клиентов. Это замысел. На этапе черновика проявляется потенциал машин — скорость, объём, неутомимость. На этапе утверждения проявляется человеческое суждение — контекст, вкус, ответственность. Если расположить их в неправильном порядке, то ценность обоих факторов будет потеряна: человек, занимающийся черновиком, теряет потенциал, а машина, утверждающая документ, лишается ответственности.

Одобрение — это не формальность. Настоящий процесс одобрения означает… старший оператор Читает черновик, решает, соответствует ли он интересам бизнеса, и несет ответственность за последствия его публикации. Система может быстро и эффективно провести этот этап, выявив возможность с указанием проблемы, последствий и рекомендаций, но сама она пройти через него не может. Это делает человек.

Возникает соблазн предположить, что по мере совершенствования моделей аргументы в пользу одобрения человека ослабевают. На самом деле всё наоборот. Улучшение автоматизации увеличивает разрыв между тем, что машина *может* сделать, и тем, что она *должна* решить, потому что она принимает неправильные решения так же легко, как и правильные — и гораздо убедительнее.

Грубый инструмент предупреждает о своих ограничениях; ему не стоит слишком доверять. Умелый же скрывает их за отполированным видом. По мере совершенствования чертежей, соблазн пропустить утверждение усиливается именно тогда, когда цена уверенной ошибки наиболее высока. Принцип «сначала суждение» актуален не для нынешнего поколения инструментов. Он актуален для будущих, более совершенных инструментов, где дисциплина будет иметь большее, а не меньшее значение.

Это также честный ответ на ажиотаж. Восторженная версия использования ИИ в маркетинге обещает исключить человека из процесса принятия решений. Серьезная версия же возвращает человека именно туда, где ему и место — подальше от тяжелой работы, и направляет его непосредственно на принятие важных решений. Это не уменьшение роли, а ее более концентрированное использование.

Для руководителя практический вопрос прост: в вашей функции ростаКто утверждает решения, отражающие название вашей фирмы и ваш капитал, и является ли это физическое лицо или же это происходит по умолчанию?

Если ответ — человек, то нужно действовать через система, которая берет на себя основную работу Если выбор четко обозначен, значит, у вас правильная модель — использование преимуществ без отказа от ответственности. Если ответ — это вариант по умолчанию — опубликованный, потому что его опубликовал инструмент, отправленный, потому что его отправила последовательность, — вы автоматизировали ту часть, за которую должны были отвечать, и чем лучше становится инструмент, тем эффективнее он это делает.

Компании, которые получат выгоду от использования ИИ в маркетинге, будут не те, кто автоматизировал больше всего процессов. Они будут те, кто автоматизировал правильные вещи, оставив остальное на усмотрение человека. Автоматизация берет на себя основную работу. Решение принимается на основе здравого смысла. Этот порядок составляет всю суть дисциплины, и он не меняется по мере совершенствования машин. Он становится все более важным.

Когда вы будете готовы вернуть здравый смысл в центр управления ростом, именно об этом и следует поговорить.

Искусственный интеллект должен выполнять работу, а не принимать решения, имеющие последствия. Автоматизация отлично справляется с непрерывными, повторяющимися, неустанными задачами — с тяжелой работой, — но решения о том, чему отдавать приоритет, что говорить от имени компании и что на самом деле означает та или иная цифра, должны оставаться за человеком, потому что они зависят от контекста и ответственности, которые машина не может обеспечить.

Автоматизация превосходно справляется с непрерывными, повторяющимися и неутомимыми задачами: поиском проблем, выявлением и оценкой потенциальных клиентов, обнаружением и квалификацией ответов, отправкой последующих сообщений в срок, составлением первых версий и поддержанием безупречной репутации. Это задачи, где последовательность важнее вдохновения, а человеческая непоследовательность — недостаток; это тяжелая работа в рамках функции роста, которую следует автоматизировать.

На самом деле всё наоборот. Улучшенная автоматизация увеличивает разрыв между тем, что машина может сделать, и тем, что она должна решить, потому что она принимает неправильные решения так же легко, как и правильные, и делает это более убедительно. По мере улучшения качества составления документов, соблазн пропустить утверждение возрастает именно тогда, когда цена уверенной ошибки наиболее высока, поэтому здравый смысл имеет большее значение, а не меньшее.

Автоматизация выполняет работу, а человек утверждает решения, имеющие последствия: система составляет черновик, человек утверждает, и ничего существенного автоматически не публикуется и не вносится в реестр. Настоящий контрольный пункт означает, что старший оператор читает черновик, решает, соответствует ли он интересам бизнеса, и несет ответственность за последствия его публикации.