Pazarlama Ekiplerinin Üretken Yapay Zekaların Tam Değerini Gerçekleştirme Becerilerini Yavaşlatan 6 Temel Engel

Pazarlama endüstrisinde Üretken Yapay Zekanın potansiyeli son birkaç ayda mide bulandırıcı bir şekilde hakkında yazıldı ve bunun iyi bir nedeni var — McKinsey & Company tarafından Üretken Yapay Zekanın küresel GSYİH'ya 2,6 trilyon ABD Doları ile 4,4 trilyon ABD Doları eşdeğerini ekleyebileceği tahmin ediliyor. ekonomi.

Aynı raporda McKinsey & Company, Üretken Yapay Zekanın etkili olacağı başlıca alanların müşteri operasyonları, yazılım mühendisliği, Ar-Ge ve - benim favorim - pazarlama ve satış olacağını öne sürüyor.

Generative AI'nın potansiyel olarak pazarlama ve satış üzerinde sahip olabileceği etki, Reddit'in ön sayfasını, günlük viral Twitter ileti dizisini ve LinkedIn'de çok sayıda gönderiyi oluşturdu.

Değişime yönelik ivme gerçek gibi görünse de, gerçek şu ki çoğu pazarlama ekibi yapay zekayı ellerinden geldiğince tam anlamıyla kucaklamış değil.

Pazarlama ekiplerini Üretken Yapay Zeka Teknolojisini benimsemekten ve bundan gerçek sonuçlar üretmekten alıkoyan önemli engellerden bazılarını burada bulabilirsiniz.

Engel 1: Ekip Koordinasyonu

Pek çok kuruluş, kariyer ekibi sayfalarına yüksek performanslı, son derece profesyonel bir spor takımı gibi nasıl faaliyet göstermek istediklerine dair güzel bir metin yazmaktan hoşlanır.

Ne yazık ki, bugün var olan ve faaliyet gösteren pazarlama ekiplerinin büyük çoğunluğu aslında okul öncesi futbol (futbol) takımları gibi çalışıyor.

Pek çok insan bir topun (golün) peşinde koşuyor ve birbirlerine tepki veriyorlar, oyuna gerçek bir planla ve ileriye doğru açık bir yolla giriyorlar.

Generative AI'nin ekipler için sonuç elde etme mücadelesine neden olan da işte bu koordinasyon eksikliğidir. Organizasyonlar insanlardan oluşur ve bu insanlar birlikte çalışmak için kendilerini koordine edemezlerse bu ciddi bir sorun olabilir.

Temel sorunlardan biri, tüm pazarlamacıların eşit yaratılmadığını kabul etmektir. Bazı kişilerin kendilerini yapay zeka konusunda eğitmeleri 2-3 haftayı bulabilirken, ekipteki diğer kişilerin 2-3 ay veya daha uzun sürebilir.

Bariyer 2: İnanç Eksikliği

Bir grup pazarlamacıdan iki parça içerik okumalarını ve ardından hangi parçanın bir yapay zeka tarafından, hangisinin bir insan tarafından yazıldığına inandıklarını belirlemelerini istediğimde, pazarlamacıların yalnızca %50'si doğru tahminde bulundu.

LinkedIn'deki bir grup insandan iki resme bakıp hangisinin bir yapay zeka tarafından oluşturulduğunu ve hangisinin gerçek bir fotoğraf olduğunu belirlemelerini istediğimde, teste katılanların yalnızca %50'si doğru tahminde bulundu.

Yine de birçok pazarlama ekibi, müşterilerin aradaki farkı anlayıp anlamadığından şüphe duyan insanlarla dolu.

Bariyer 3: Devlet Düzenlemesi

Bazı bölgeler yapay zekanın yükselişini çok ciddiye alıyor ve en önemli araçlardan bazılarına erişimi yasaklıyor.

Bazı durumlarda, araçlar, engellenmiş bir kullanıcı deneyimiyle sonuçlanan ve mümkün olan yenilik düzeyini sınırlayan belirli düzenlemeleri karşılamaya zorlanmaktadır.

Yapay zekanın dünya üzerindeki etkisi önemsizleştirilmemeli ve birçok bölgede hükümet, pazarlamacıların bu teknolojileri tam potansiyelleriyle kullanmalarını engelleyecek.

Bariyer 4: İçselleştirilmiş Teknoloji Korkusu

19. yüzyılda, İngiltere'deki işçiler, nihayetinde insan işçilerin yerini alacak makineleri benimseyen şirketleri protesto etti. Sonuç olarak, 1800'lerin başında Nottingham sokaklarında Ludditler olarak anılanlardan oluşan isyanlar çıktı.

Teknolojinin işlerimizi elimizden alma korkusu oldukça uzun bir süredir var ve dünyanın dört bir yanındaki pazarlamacılar da bu korkuyu içselleştirdi.

Bu korku, pazarlama alanındaki en büyük beyinlerden bazılarını geride tuttu ve yapay zekayı daha etkili ve verimli olmak için kullanma fikrini reddetmelerine neden oldu. Ayrıca bazı kuruluşların bu araçların kullanımını kendi ortakları için sınırlamasına neden oldu.

Bazı kuruluşlar ayrıca Midjourney veya Stablefusion gibi araçların yasallığı konusundaki belirsizliğin yeniden kendilerine musallat olabileceğinden korkuyor.

Buradaki korku, yalnızca yasal sonuçlarla ilgili değil, aynı zamanda izleyicilerinden gelen tepkilerle de ilgili. Bazı markalar içerik oluşturucuları hedefler ve birçok tasarımcının ve reklam öğesinin, sanatçılar tarafından oluşturulan derinlemesine bir görüntü analizinin ardından yaratıcılığı kopyalayan bu yapay zeka araçları tarafından tehdit edildiğini ve küçümsendiğini hissettiğini bilirler.

Bariyer 5: Veri Karmaşıklıkları

Bazı kuruluşlar, uygun güvenlik politikaları olmadan üçüncü taraflara kolayca aktarılamayan önemli verilerle uğraşmaktadır. Bu nedenle veriler, Üretken Yapay Zekadan yararlanmak isteyen pazarlamacılar için başarının önünde önemli bir engel oluşturabilir.

Araçlar, büyük veri kümelerini ve belgeleri analiz edebildiğinden ve bu veri kümelerinden önemli bilgileri birkaç saniye içinde çekebildiğinden, Üretken Yapay Zekanın ve büyük verilerin gücü oldukça büyüktür.

Bununla birlikte, veriler özel veya gizliyse kuruluşlar hazır Üretken Yapay Zeka kullanmaktan kaçınmalı ve kendi veri gölleri ve devreye alma ortamlarıyla dahili olarak yönetebilecekleri çözümler geliştirmeyi düşünmelidir.

Bariyer 6: Yanlış Anlatılar

İnternet, bir ton içerik oluşturmak için yapay zekayı kullanan en önde gelen markalardan bazılarının bu nedenle başarısız olduğunu öne süren hikayelerle dolu. Gerçekte, Foundation tarafından yakın zamanda yürütülen araştırmalar, Üretken Yapay Zeka ve SEO hakkında çevrimiçi olarak öne çıkan bazı "başarısızlık hikayelerinin" bile aslında yanlış anlatılar olduğunu göstermiştir.

Örnek olarak, CNET, birçok pazarlamacı tarafından yapay zekayı benimseyen ve başarısız olan markalardan biri olarak yazılmıştır.

CNET'in yapay zeka kullanarak ürettiği orijinal parçalara ve bunların ne kadar iyi performans gösterdiğine baktıktan sonra, yapay zeka tarafından üretilen bu parçaların (sıralamaları aynı kalırsa) bu yıl 5 milyondan fazla ziyaret elde etmesinin öngörüldüğü ortaya çıktı.

Bu çabalardan düşük yatırım getirisine sahip olduğu yazılan markaların çoğu, aslında ayda milyonlarca ziyaret oluşturuyor ve yapay zeka destekli içerik nedeniyle PPC harcamalarında yüz binlerce dolar tasarruf sağlıyor.

Son birkaç aydır Foundation, müşterilerimize yapay zekayı iş akışlarına nasıl dahil edeceklerini ve içerik oluşturma ve sonuçlarda yatırım getirilerini en üst düzeye çıkarmak için yapay zekayı nasıl kullanacaklarını anlamalarında destek veriyor.

Daha iyi SEO ve içerik sonuçları elde etmek için yapay zekayı kullanmada gördüğümüz başarı önemli ve ilk işaretler, Üretken Yapay Zekayı pazarlamada çalıştırmanın anahtarının, onu bir araç olarak değil, insanlar için bir büyütme aracı olarak kullanmak olduğunu gösteriyor. yenisiyle değiştirme.

Daha fazla istemek? Yapay zeka ve pazarlamanın yapılma şeklini nasıl şekillendireceği hakkında daha derinlemesine sohbet ettiğim Create Like the Greats'in bir podcast bölümü burada.