6 barriere chiave che rallentano la capacità dei team di marketing di realizzare il pieno valore delle IA generative

Il potenziale dell'IA generativa nel settore del marketing è stato scritto fino alla nausea negli ultimi mesi e per una buona ragione: McKinsey & Company stima che l'IA generativa potrebbe aggiungere l'equivalente di $ 2,6 trilioni a $ 4,4 trilioni di PIL al globale economia.

In questo stesso rapporto, McKinsey & Company suggerisce che le aree principali in cui l'IA generativa avrà un'influenza saranno le operazioni con i clienti, l'ingegneria del software, la ricerca e lo sviluppo e, le mie preferite, il marketing e le vendite.

L'impatto che l'IA generativa potrebbe potenzialmente avere sul marketing e sulle vendite ha fatto la prima pagina di Reddit, il thread virale quotidiano di Twitter e una pletora di post su LinkedIn.

Sebbene lo slancio verso il cambiamento sembri reale, la verità è che la maggior parte dei team di marketing deve ancora abbracciare completamente l'IA come potrebbe.

Ecco alcuni degli ostacoli principali che abbiamo visto trattenere i team di marketing dall'abbracciare e generare risultati reali dalla Generative AI Technology.

Barriera 1: Coordinamento della squadra

A molte organizzazioni piace scrivere una bella copia sulla pagina del loro team di carriera su come amano operare come una squadra sportiva ad alte prestazioni e altamente professionale.

Sfortunatamente, la stragrande maggioranza dei team di marketing che esistono e operano oggi in realtà operano come squadre di calcio prescolare (futbol).

Un sacco di persone corrono inseguendo una palla (l'obiettivo) e reagiscono l'un l'altro invece di entrare in partita con un piano reale e un chiaro percorso da seguire.

È questa mancanza di coordinamento che fa sì che l'IA generativa abbia difficoltà a ottenere risultati per i team. Le organizzazioni sono composte da persone e se queste persone non sono in grado di coordinarsi per lavorare insieme, allora può essere un problema serio.

Uno dei problemi principali è riconoscere che non tutti i marketer sono uguali. Mentre alcune persone potrebbero impiegare 2-3 settimane per allenarsi sull'IA, altre persone del team potrebbero impiegare 2-3 mesi o più.

Barriera 2: mancanza di fede

Quando ho chiesto a un gruppo di esperti di marketing di leggere due contenuti e quindi identificare quale pezzo credevano fosse stato scritto da un'intelligenza artificiale e quale fosse stato scritto da un essere umano, solo il 50% degli esperti di marketing ha indovinato.

Quando ho chiesto a un gruppo di persone su LinkedIn di guardare due immagini e determinare quale fosse stata generata da un'intelligenza artificiale e quale fosse una foto reale, solo il 50% delle persone che hanno partecipato al quiz ha indovinato.

Eppure molti team di marketing sono ancora pieni di persone che dubitano che i clienti possano effettivamente distinguere o meno.

Ostacolo 3: regolamento governativo

Alcune regioni stanno prendendo molto sul serio l'ascesa dell'intelligenza artificiale e vietando l'accesso ad alcuni degli strumenti più importanti.

In alcuni casi, gli strumenti sono costretti a soddisfare determinate normative che si traducono in un'esperienza utente soffocata e che limitano il livello di innovazione possibile.

L'impatto che l'intelligenza artificiale avrà sul mondo non dovrebbe essere banalizzato e in molte regioni il governo impedirà ai marketer di utilizzare queste tecnologie al massimo del loro potenziale.

Barriera 4: paura tecnologica interiorizzata

Nel diciannovesimo secolo, i lavoratori di tutta l'Inghilterra protestarono contro le società che adottavano macchinari che alla fine avrebbero sostituito i lavoratori umani. Di conseguenza, all'inizio del 1800, per le strade di Nottingham scoppiarono rivolte costituite da quelli che vengono definiti i luddisti.

La paura che la tecnologia ci tolga il lavoro esiste da un po' di tempo e anche i professionisti del marketing di tutto il mondo hanno interiorizzato questa paura.

Questa paura ha frenato alcune delle più grandi menti del marketing, inducendole a rifiutare l'idea di utilizzare l'intelligenza artificiale per essere più efficaci ed efficienti. Ha anche fatto in modo che alcune organizzazioni limitassero l'utilizzo di questi strumenti per i propri partner.

Alcune organizzazioni temono anche che l'incertezza sulla legalità di strumenti come Midjourney o Stablefusion possa tornare a perseguitarli.

La paura qui non è solo legata al rischio di conseguenze legali, ma anche alle ripercussioni del loro pubblico. Alcuni marchi prendono di mira i creatori e sanno che molti designer e creativi si sentono minacciati e offesi da questi strumenti di intelligenza artificiale che replicano la creatività sulla base di un'analisi approfondita delle immagini create dagli artisti.

Barriera 5: complessità dei dati

Alcune organizzazioni hanno a che fare con dati importanti che non possono essere semplicemente trasmessi a terzi senza che siano in atto adeguate politiche di sicurezza. In quanto tali, i dati possono causare un ostacolo significativo al successo per i professionisti del marketing che cercano di trarre vantaggio dall'IA generativa.

Il potere dell'IA generativa e dei big data è piuttosto notevole, poiché gli strumenti sono in grado di analizzare grandi set di dati e documenti e ricavare informazioni importanti da tali set di dati in pochi secondi.

Detto questo, se i dati sono privati ​​o riservati, le organizzazioni devono evitare di utilizzare l'IA generativa standard e prendere in considerazione lo sviluppo di soluzioni che possono gestire internamente con i propri data lake e ambienti di implementazione.

Barriera 6: false narrazioni

Internet è pieno di storie che suggeriscono che alcuni dei marchi più importanti che hanno utilizzato l'intelligenza artificiale per generare una tonnellata di contenuti stanno fallendo a causa di ciò. In realtà, studi recentemente condotti dalla Foundation hanno dimostrato che anche alcune delle più importanti "fail stories" online su Generative AI e SEO sono in realtà false narrazioni.

Ad esempio, CNET è stato scritto da molti esperti di marketing come uno dei marchi che abbraccia l'intelligenza artificiale e fallisce.

Dopo aver esaminato i pezzi originali che CNET ha prodotto utilizzando l'intelligenza artificiale e quanto stanno andando bene, si scopre che questi pezzi generati dall'intelligenza artificiale sono proiettati (se le loro classifiche rimangono le stesse) per generare più di 5 milioni di visite quest'anno.

Molti dei marchi di cui è stato scritto che hanno un ROI scarso da questi sforzi stanno effettivamente generando milioni di visite al mese e risparmiando centinaia di migliaia di dollari in spese PPC grazie ai contenuti assistiti dall'intelligenza artificiale.

Negli ultimi mesi, Foundation ha supportato i nostri clienti nel capire come portare l'intelligenza artificiale nei loro flussi di lavoro e utilizzare l'intelligenza artificiale per massimizzare il ROI sulla creazione di contenuti e sui risultati.

Il successo che stiamo riscontrando nell'utilizzo dell'intelligenza artificiale per ottenere migliori risultati SEO e di contenuto è significativo e i primi segnali mostrano che la chiave per far funzionare l'IA generativa nel marketing è utilizzarla come strumento di potenziamento per le persone piuttosto che come sostituzione.

Voglio di più? Ecco un episodio podcast di Create Like the Greats in cui parlo più approfonditamente dell'intelligenza artificiale e di come modellerà il modo in cui viene fatto il marketing.