Почему ИИ не претендует на ваше рабочее место

С развитием автоматизации и ИИ все больше людей опасаются потерять работу: полную роботизацию некоторых профессий предсказывают уже к 2030 году. Маркетинг не исключение: по прогнозам Mordor Intelligence, рынок ПО для автоматизации будет расти на 18% в год и к 2027 году достигнет 11,5 млрд $.

Но вот парадокс: количество людей, необходимых для выполнения конкретной операции, уменьшается, а число самих операций растёт. А значит, людей нужно ещё больше, чем прежде.

Один за всех…

В 2005 году пять диджитал-маркетологов запускали десять рекламных кампаний в месяц. В 2023 с той же задачей справляется один. Управление ставками, запуск кампаний, сбор данных и аналитика — всё, что раньше делалось вручную, — сейчас выполняется с помощью автоматизированных сервисов, рекомендательных и BI-систем. В сумме это экономит десятки рабочих часов в месяц.

Казалось бы, жизнь диджитал-маркетолога стала проще. Почему же тогда из диджитал-отдела постоянно доносятся стоны, будто коллеги под пытками, а запуски кампаний срываются по всё более нелепым причинам?

…и все на одного

За 18 лет рынок, потребитель, медиа, технологии и бизнес изменились до такой степени, что вам приходится без конца тестировать гипотезы, форматы, сообщения, искать новые подходы и так далее. 10 кампаний в месяц — слёзы, вам нужно запускать 40, а то и 50.

Количество процессов выросло кратно. Возникает парадокс. Для каждой конкретной операции людей нужно меньше, однако число самих операций растёт, и кто-то должен управлять ими. В итоге количество сотрудников не только не уменьшается, но часто их нужно даже больше, чем раньше.

ИИ, сгенерируй это

При этом часть процессов, например, креатив, проектная и рабочая коммуникация не автоматизированы совсем. Какие операции нужно оптимизировать следующими, чтобы не раздувать цифровой отдел и чтобы всем работалось легче?

Системы одного окна

Digital-маркетолог оперирует огромным количеством разнородной информации: медиаплан, показатели рекламных кампаний, отчётность и так далее. С одного сервиса он собирает бенчмарки, с другого статистику, с третьего объём аудитории; пишет запросы площадкам по e-mail или в Telegram, делает аналитику — и всё это в разных каналах.

На переключение между кабинетами и каналами сейчас тратится уйма времени и сил. Насколько было бы проще собрать все источники и инструменты в одном кабинете. Поэтому в ближайшем будущем будут создаваться системы одного окна. Это площадка, где диджитал-маркетолог сможет делать всю или почти всю свою работу, включая управление проектами в таск-менеджерах, коммуникации и создание креативных материалов. Это задача-максимум, реализовать которую ещё предстоит, но мы идём к этому.

Системы одного окна — глобальный тренд в пользовательском сегменте. Мы проживаем эру экосистем, супераппов и интеграций между цифровыми продуктами. К этому же идёт и маркетинг.

Личные ассистенты на основе ИИ

Даже самые квалифицированные сотрудники тратят очень много времени на срочные точечные вопросы от своих коллег или клиентов — в чатах и лично.

— Сколько мы потратили в VK по этому клиенту в гендерной кампании?

— А можешь сделать чарт с разбивкой по форматам за прошлый год в охватах и такой же в деньгах?

При этом данные почти всегда уже есть где-то в системе. Поэтому мы в компании разрабатываем сервис на основе нейронных сетей, кратно увеличивающий скорость получения информации и упрощающий работу как команды агентства, так в будущем и маркетологов.. Это набор собственных и opensource решений, который интегрируется в базы данных компании, обучается работе с ними, узнаёт различные узкие терминологии, при этом также учитывает и огромное количество других факторов. У ограниченного количества сотрудников уже есть доступ к технологии и каждый из них использует её не менее 5 раз в день. Там они создают узкоспециализированные презентации, получают аналитические отчёты и инсайты, которые видит ИИ, и в целом получают решения даже на сложные задачи в течение пары минут.

Следующая маркетинговая автоматизация должна изменить коммуникацию. Потому что если человек сможет обращаться не к коллеге, а к личному ассистенту на основе ИИ, который «знает» всё о работе компании и может общаться на живом языке, то люди наконец смогут сфокусироваться на задачах кампаний, а не коллег.

Рекомендательные системы

Автоматизированные системы собирают результаты рекламных кампаний или даже создают креативы, но что с ними делать, решают люди. Чтобы оценить, зацепит ли аудиторию картинка или рекламная кампания, проводят опросы и собирают фокус-группы.

Все примерно понимают, как работают системы рекомендаций на маркетплейсах или в онлайн-кинотеатрах: чем больше информации о предпочтениях пользователя, тем более подходящий ему предлагают контент. Точно так же мы могли бы попросить ИИ оценить дизайн-концепт или на основе аналитики порекомендовать рекламную стратегию.

В ближайшее время рынок будет сфокусирован на точности рекомендательных систем. Чтобы рекомендации стали надёжнее, в первую очередь они должны быть разнообразными. Также нужно научить системы быстро адаптироваться к новым тенденциям и масштабироваться — когда понадобиться обработать большое количество данных.

Уже к 2028 году рынок рекомендательных систем вырастет на треть. Это не значит, что мы будем слепо следовать советам ИИ. Но подобные технологии уже экономят много времени и помогают с идеями, и продолжат брать на себя всё больше и больше задач.

Что было дальше

О том, что технологии заменят человека, говорят уже лет сто. О революции шла речь, в частности, в 1983 году, когда журнал Time назвал персональный компьютер «человеком года» и поместил на обложку. «Бог знает, что теперь произойдёт», — резюмировал статью один из экспертов.

Но катастрофы не случилось. Например, в 1981 году в Великобритании работали 113 196 бухгалтеров — представителей той профессии, которой десятилетиями пророчат сокращения. А через 10 лет их стало более 150 тысяч.

Мы получили важное знание: машины и решения на их основе не отнимают рабочие места, а создают их.

И наша задача — брать от автоматизации и ИИ лучшее, что они могут предложить: сократить ручной труд, быстро и точно анализировать данные, избавиться от рутины. ИИ освободит время специалистов, но за этим не последует оптимизация штатов. Компании будут реинвестировать ресурс в количество и сложность задач, чтобы действовать ещё масштабнее и быстрее. Это произойдёт и в маркетинге.

Источник: cossa.ru