6 Hambatan Utama Perlambatan Kemampuan Tim Pemasaran untuk Mewujudkan Nilai Penuh AI Generatif

Potensi AI Generatif dalam industri pemasaran telah ditulis tentang mual selama beberapa bulan terakhir, dan untuk alasan yang bagus — diperkirakan oleh McKinsey & Company bahwa AI Generatif dapat menambahkan setara dengan $2,6 triliun hingga $4,4 triliun PDB ke global ekonomi.

Dalam laporan yang sama ini, McKinsey & Company menyarankan bahwa area utama di mana AI Generatif akan berpengaruh adalah operasi pelanggan, rekayasa perangkat lunak, R&D, dan — favorit saya — pemasaran dan penjualan.

Dampak yang mungkin ditimbulkan oleh AI Generatif terhadap pemasaran dan penjualan telah membuat halaman depan Reddit, utas Twitter viral harian, dan sejumlah besar postingan di LinkedIn.

Meskipun momentum menuju perubahan tampaknya nyata, kenyataannya sebagian besar tim pemasaran belum benar-benar merangkul AI dengan cara yang mereka bisa.

Berikut adalah beberapa hambatan utama yang kami lihat menghambat tim pemasaran untuk merangkul dan menghasilkan hasil nyata dari Teknologi AI Generatif.

Hambatan 1: Koordinasi Tim

Banyak organisasi suka menulis salinan yang bagus di halaman tim karier mereka tentang bagaimana mereka suka beroperasi seperti tim olahraga yang berkinerja tinggi dan sangat profesional.

Sayangnya, sebagian besar tim pemasaran yang ada dan beroperasi saat ini sebenarnya beroperasi seperti tim sepak bola prasekolah (futbol).

Banyak orang berlarian mengejar bola (tujuan) dan bereaksi satu sama lain vs. memasuki permainan dengan rencana aktual dan jalur yang jelas ke depan.

Kurangnya koordinasi inilah yang menyebabkan AI Generatif kesulitan mendorong hasil untuk tim. Organisasi terdiri dari orang-orang, dan jika orang-orang tersebut tidak dapat mengkoordinasikan diri untuk bekerja sama, maka itu bisa menjadi masalah serius.

Salah satu masalah utamanya adalah mengakui bahwa tidak semua pemasar diciptakan sama. Meskipun beberapa orang mungkin membutuhkan waktu 2-3 minggu untuk melatih diri mereka sendiri tentang AI, orang lain dalam tim mungkin membutuhkan waktu 2-3 bulan atau lebih.

Penghalang 2: Kurangnya Iman

Ketika saya meminta sekelompok pemasar untuk membaca dua bagian konten dan kemudian mengidentifikasi bagian mana yang mereka yakini ditulis oleh AI dan mana yang ditulis oleh manusia, hanya 50% pemasar yang menebak dengan benar.

Ketika saya meminta sekelompok orang di LinkedIn untuk melihat dua gambar dan menentukan mana yang dihasilkan oleh AI dan mana yang merupakan foto asli, hanya 50% orang yang mengikuti kuis yang menebak dengan benar.

Namun banyak tim pemasaran yang masih diisi oleh orang-orang yang ragu apakah pelanggan benar-benar dapat membedakannya atau tidak.

Hambatan 3: Peraturan Pemerintah

Beberapa daerah menganggap kebangkitan kecerdasan buatan dengan sangat serius dan melarang akses ke beberapa alat yang paling menonjol.

Dalam beberapa kasus, alat dipaksa untuk memenuhi peraturan tertentu yang mengakibatkan pengalaman pengguna tertahan dan membatasi tingkat inovasi yang dimungkinkan.

Dampak kecerdasan buatan terhadap dunia tidak boleh disepelekan, dan di banyak wilayah, pemerintah akan menahan pemasar untuk dapat memanfaatkan teknologi ini secara maksimal.

Penghalang 4: Ketakutan Teknologi Terinternalisasi

Pada abad ke-19, pekerja di seluruh Inggris memprotes perusahaan yang mengadopsi mesin yang pada akhirnya akan menggantikan pekerja manusia. Akibatnya, kerusuhan yang disebut sebagai Luddites pecah di jalan-jalan Nottingham pada awal 1800-an.

Ketakutan akan teknologi mengambil alih pekerjaan kita sudah ada sejak lama, dan pemasar di seluruh dunia juga menginternalisasi ketakutan ini.

Ketakutan ini telah menahan beberapa pemikir terhebat dalam pemasaran, menyebabkan mereka menolak gagasan untuk menggunakan kecerdasan buatan agar lebih efektif dan efisien. Itu juga membuat beberapa organisasi membatasi penggunaan alat ini untuk mitra mereka sendiri.

Beberapa organisasi juga khawatir ketidakpastian seputar legalitas alat seperti Midjourney atau Stablefusion dapat kembali menghantui mereka.

Ketakutan di sini tidak hanya terkait dengan risiko konsekuensi hukum, tetapi juga dampak dari audiens mereka. Beberapa merek menargetkan kreator, dan mereka tahu bahwa banyak desainer dan materi iklan merasa terancam dan diremehkan oleh alat AI yang mereplikasi kreativitas di belakang analisis mendalam tentang citra yang dibuat oleh seniman.

Penghalang 5: Kompleksitas Data

Beberapa organisasi berurusan dengan data penting yang tidak dapat diteruskan begitu saja ke pihak ketiga tanpa kebijakan keamanan yang sesuai. Dengan demikian, data dapat menjadi penghalang kesuksesan yang signifikan bagi pemasar yang ingin memanfaatkan AI Generatif.

Kekuatan AI Generatif dan data besar cukup besar, karena alat tersebut mampu menganalisis kumpulan data dan dokumen besar serta menarik informasi penting dari kumpulan data tersebut dalam hitungan detik.

Meskipun demikian, jika data bersifat pribadi atau rahasia, organisasi harus menghindari penggunaan AI Generatif siap pakai dan mempertimbangkan untuk mengembangkan solusi yang dapat mereka kelola secara internal dengan data lake dan lingkungan penerapan mereka sendiri.

Penghalang 6: Narasi Palsu

Internet dipenuhi dengan cerita yang menunjukkan bahwa beberapa merek terkemuka yang telah menggunakan AI untuk menghasilkan banyak konten gagal karenanya. Pada kenyataannya, penelitian yang baru-baru ini dilakukan oleh Foundation telah menunjukkan bahwa bahkan beberapa "cerita gagal" online yang paling menonjol tentang AI Generatif dan SEO sebenarnya adalah narasi palsu.

Sebagai contoh, CNET ditulis oleh banyak pemasar sebagai salah satu merek yang menganut kecerdasan buatan dan gagal.

Setelah melihat karya asli yang diproduksi CNET menggunakan AI dan seberapa baik kinerjanya, ternyata karya yang dihasilkan AI ini diproyeksikan (jika peringkatnya tetap sama) untuk menghasilkan lebih dari 5 juta kunjungan tahun ini.

Banyak merek yang telah ditulis memiliki ROI yang buruk dari upaya ini sebenarnya menghasilkan jutaan kunjungan per bulan dan menghemat ratusan ribu dolar dalam pengeluaran PPC karena konten yang dibantu AI.

Selama beberapa bulan terakhir, Foundation telah mendukung klien kami dalam memahami cara menghadirkan kecerdasan buatan ke dalam alur kerja mereka dan menggunakan kecerdasan buatan untuk memaksimalkan ROI mereka pada pembuatan dan hasil konten.

Keberhasilan yang kami lihat dalam menggunakan kecerdasan buatan untuk mendorong SEO dan hasil konten yang lebih baik adalah signifikan, dan tanda-tanda awal menunjukkan bahwa kunci untuk membuat AI Generatif berfungsi dalam pemasaran adalah menggunakannya sebagai alat augmentasi untuk orang, bukan sebagai alat penggantian.

Ingin lebih? Ini adalah episode podcast Create Like the Greats di mana saya mengobrol lebih mendalam tentang kecerdasan buatan dan bagaimana hal itu akan membentuk cara pemasaran dilakukan.