제너레이티브 AI의 완전한 가치를 실현하는 마케팅 팀의 능력을 저해하는 6가지 주요 장벽

마케팅 업계에서 제너레이티브 AI의 잠재력은 지난 몇 달 동안 광고 구역질에 대해 작성되었으며 그럴 만한 이유가 있습니다. McKinsey & Company는 제너레이티브 AI가 전 세계 GDP에 2조 6,000억 달러에서 4조 4,000억 달러에 해당하는 GDP를 추가할 수 있다고 추정합니다. 경제.

동일한 보고서에서 McKinsey & Company는 Generative AI가 영향을 미칠 주요 영역이 고객 운영, 소프트웨어 엔지니어링, R&D, 그리고 제가 가장 좋아하는 마케팅 및 판매가 될 것이라고 제안합니다.

제너레이티브 AI가 잠재적으로 마케팅 및 판매에 미칠 수 있는 영향으로 인해 Reddit의 첫 페이지, 일일 바이럴 Twitter 스레드 및 LinkedIn의 수많은 게시물이 만들어졌습니다.

변화를 향한 모멘텀이 실재하는 것처럼 보이지만 사실 대부분의 마케팅 팀은 아직 AI를 완전히 수용하지 못하고 있습니다.

다음은 마케팅 팀이 제너레이티브 AI 기술을 수용하고 실제 결과를 생성하는 것을 방해하는 주요 장벽 중 일부입니다.

장벽 1: 팀 조정

많은 조직은 경력 팀 페이지에 고성능, 고도로 전문적인 스포츠 팀처럼 운영하는 방법에 대한 아름다운 카피를 작성하는 것을 좋아합니다.

불행히도 오늘날 존재하고 운영되는 대부분의 마케팅 팀은 실제로 유치원 축구(풋볼) 팀처럼 운영됩니다.

많은 사람들이 공(목표)을 쫓으며 뛰어다니고 서로 반응하며 실제 계획과 명확한 경로를 가지고 경기에 임합니다.

Generative AI가 팀을 위한 결과를 도출하는 데 어려움을 겪는 것은 이러한 조정 부족 때문입니다. 조직은 사람들로 구성되어 있고, 그 사람들이 함께 일하기 위해 스스로를 조정하지 못한다면 심각한 문제가 될 수 있습니다.

주요 문제 중 하나는 모든 마케터가 평등하게 태어난 것은 아니라는 사실을 인식하는 것입니다. 어떤 사람들은 AI에 대해 스스로 훈련하는 데 2-3주가 걸릴 수 있지만 팀의 다른 사람들은 2-3개월 이상이 걸릴 수 있습니다.

장벽 2: 믿음의 부족

마케터 그룹에게 두 개의 콘텐츠를 읽은 다음 어떤 부분이 AI에 의해 작성되고 어떤 부분이 인간에 의해 작성되었다고 생각하는지 식별하도록 요청했을 때 마케터의 50%만이 정확하게 추측했습니다.

LinkedIn의 사람들에게 두 개의 이미지를 보고 어떤 것이 AI에 의해 생성되고 어떤 것이 실제 사진인지 결정하도록 요청했을 때 퀴즈에 참여한 사람들 중 50%만이 올바르게 추측했습니다.

그러나 많은 마케팅 팀은 여전히 ​​고객이 실제로 그 차이를 구분할 수 있는지 의심하는 사람들로 가득 차 있습니다.

장벽 3: 정부 규제

일부 지역에서는 인공 지능의 부상을 매우 심각하게 받아들이고 가장 눈에 띄는 일부 도구에 대한 액세스를 금지하고 있습니다.

어떤 경우에는 도구가 사용자 경험을 방해하고 가능한 혁신 수준을 제한하는 특정 규정을 충족해야 합니다.

인공 지능이 세계에 미칠 영향을 사소하게 여겨서는 안 되며 많은 지역에서 정부는 마케터가 이러한 기술을 최대한 활용하지 못하도록 할 것입니다.

장벽 4: 내부화된 기술 두려움

19세기에 영국 전역의 노동자들은 궁극적으로 인간 노동자를 대체할 기계를 채택한 기업에 항의했습니다. 그 결과 1800년대 초 노팅엄의 거리에서 러다이트라고 불리는 자들로 구성된 폭동이 일어났습니다.

기술이 우리 일자리를 빼앗는 것에 대한 두려움은 꽤 오랫동안 존재해 왔으며 전 세계 마케터들도 이러한 두려움을 내면화했습니다.

이러한 두려움은 마케팅 분야에서 가장 뛰어난 인재 중 일부를 제지하여 인공 지능을 보다 효과적이고 효율적으로 사용한다는 아이디어를 거부하게 만들었습니다. 또한 일부 조직에서는 자체 파트너를 위해 이러한 도구의 사용을 제한했습니다.

또한 일부 조직은 Midjourney 또는 Stablefusion과 같은 도구의 합법성에 대한 불확실성이 다시 돌아와서 괴롭힐 수 있다고 우려합니다.

여기서 두려움은 법적 결과의 위험뿐만 아니라 청중의 영향과도 관련이 있습니다. 일부 브랜드는 크리에이터를 대상으로 하며, 많은 디자이너와 크리에이터가 아티스트가 만든 이미지에 대한 심층 분석을 통해 창의성을 복제하는 이러한 AI 도구로 인해 위협을 받고 무시당하고 있음을 알고 있습니다.

장벽 5: 데이터 복잡성

일부 조직에서는 적절한 보안 정책 없이는 단순히 제3자에게 전달할 수 없는 중요한 데이터를 처리하고 있습니다. 따라서 데이터는 제너레이티브 AI의 이점을 얻으려는 마케터의 성공에 중대한 장벽이 될 수 있습니다.

제너레이티브 AI와 빅 데이터의 힘은 ​​상당히 강력합니다. 이 도구는 대규모 데이터 세트와 문서를 분석하고 몇 초 안에 해당 데이터 세트에서 중요한 정보를 가져올 수 있기 때문입니다.

즉, 데이터가 비공개이거나 기밀인 경우 조직은 기성 제너레이티브 AI를 사용하지 말고 자체 데이터 레이크 및 배포 환경에서 내부적으로 관리할 수 있는 솔루션 개발을 고려해야 합니다.

장벽 6: 거짓 내러티브

인터넷은 AI를 활용하여 수많은 콘텐츠를 생성한 가장 유명한 브랜드 중 일부가 AI로 인해 실패하고 있다는 이야기로 가득 차 있습니다. 실제로 Foundation에서 최근 수행한 연구에 따르면 Generative AI 및 SEO에 대한 온라인에서 가장 두드러진 "실패 사례" 중 일부는 실제로 잘못된 이야기입니다.

예를 들어, CNET은 인공 지능을 수용하고 실패하는 브랜드 중 하나로 많은 마케터에 의해 작성되었습니다.

CNET이 AI를 사용하여 제작한 원본 작품과 그 성과를 살펴본 결과 AI로 생성된 작품은 올해 500만 명 이상의 방문을 생성할 것으로 예상됩니다(순위가 동일하게 유지된다면).

이러한 노력으로 인해 ROI가 좋지 않은 것으로 기록된 많은 브랜드는 실제로 매월 수백만 건의 방문을 생성하고 AI 지원 콘텐츠로 인해 PPC 지출에서 수십만 달러를 절약하고 있습니다.

지난 몇 달 동안 Foundation은 고객이 인공 지능을 작업 흐름에 도입하고 인공 지능을 사용하여 콘텐츠 생성 및 결과에 대한 ROI를 극대화하는 방법을 이해하도록 지원해 왔습니다.

인공 지능을 사용하여 더 나은 SEO 및 콘텐츠 결과를 도출하는 데 성공하고 있으며, 초기 징후는 Generative AI를 마케팅에서 작동시키는 열쇠가 그것을 사람을 위한 증강 도구로 사용하는 것임을 보여주고 있습니다. 대사.

더 원해? 다음은 인공 지능과 그것이 마케팅 수행 방식을 형성하는 방법에 대해 더 깊이 있는 대화를 나누는 Create Like the Greats의 팟캐스트 에피소드입니다.