Дело не в том, что с помощью технологий нельзя делать интересные вещи. Да, генеративный искусственный интеллект помогает вам выражать идеи быстрее и полнее. Вы можете «разговаривать» с документами, автоматизировать процессы общения, переводить, обобщать и структурировать данные. Другими словами, генеративный ИИ берет ваши идеи и выражает их экспоненциально быстрее и в большем масштабе.

В последнее десятилетие все они находились под растущим давлением с требованием сделать больше. Со времени первого Content Marketing World в 2011 году я слышал, как маркетологи требовали пресловутых «более быстрых» технологий. Но у вас есть новая машина, и она взята напрокат.

Стоит ли удивляться, что компании не знают, что делать с этим автомобилем? Конечно, ситуация улучшается с каждым водителем, садящимся за руль. Но у вас также есть серьезные опасения по поводу последствий вождения этого общественного транспорта. Противоречит ли обмен вашими данными юридическим, нормативным требованиям или проблемам конкуренции? Кроме того, общий автомобиль мешает вам выделиться и завоевать доверие аудитории.

Хорошо, тогда ты построишь свою собственную машину. Но подождите минутку. Если (и это большая проблема) у вас достаточно обучающих данных для создания собственной модели обучения ИИ, на ее правильную реализацию могут уйти месяцы, а возможно, и миллионы долларов. И если вы используете только свой «небольшой» набор данных, ответы не будут такими интересными и содержательными, как в случае с чем-то вроде ChatGPT.

Все эти соображения заставляют большинство компаний просто прикасаться к генеративному ИИ, как кошка, тыкающая в мяч, чтобы посмотреть, выйдет ли что-нибудь интересное на другом конце.

Что вы должны сделать?

Инновации против изобретений

Хотя инновации в области генеративного искусственного интеллекта являются прорывом, работа над по-настоящему функциональными и ценными изобретениями на основе искусственного интеллекта все еще находится в стадии разработки.

Генеративный ИИ — это настоящая инновация. Он улучшает существующую идею или продукт и делает его более эффективным, действенным или доступным. С другой стороны, изобретение воплощает идею или цель создать нечто, чего никогда не существовало.

За последние 25 лет цифровой эпохи изобретения, основанные на оригинальных, новаторских подходах, заполонили мир. Однако многие из этих изобретений не имели никакого отношения к ценности.

Телефон Motorola Iridium 1998 года выпуска представляет собой отличный пример. В то время мобильными телефонами пользовались около 300 миллионов человек. Motorola выпустила первый спутниковый телефон, который позволил людям совершать телефонные звонки из любой точки мира. Это работало хорошо, пока вы были на лодке или посреди пустыни. Но когда вы входите в зал заседаний в центре Манхэттена, вы держите в руках кирпич стоимостью 3000 долларов. Иридиум был действительно удивительным изобретением, основанным на великих инновациях, но мало кто понимал, какую реальную ценность он может принести.

Какое отношение изобретения и инновации имеют к тому, как прийти к лучшему плану создания генеративного ИИ? Что ж, чтобы воспользоваться инновациями генеративного ИИ, вам необходимо полностью понять его возможности – или возможности. все какие подходы он может внедрить.

Следовательно, вы не можете сделать генеративный ИИ стратегией. Инновационная практика – это возможности и возможности, а не направление. ИИ — это возможность в поисках стратегии.

Какой подход должен внедрять ИИ?

Не имеет значения, нанимаете ли вы главного специалиста по искусственному интеллекту или позволяете отдельным людям экспериментировать с возможностями до конца года. Если вы не будете применять ИИ с точки зрения инноваций, вам будет сложно принимать решения о продвижении комплексного подхода.

Недавно я услышал от клиента, который задавался вопросом, следует ли им полагаться на комплексную платформу Microsoft Copilot, интегрированную с инструментами их команды, или на более целевое, изолированное, лучшее в своем классе решение для обеспечения единообразия бренда, перевода, создания контента, автоматизации рабочих процессов и т. д. и т. д.

Мой ответ потребовал еще двух вопросов. Какой процесс вы хотели бы обновить и улучшить? Что еще более важно, понимают ли они нынешний подход достаточно хорошо, чтобы знать, где инновации могут быть ценными?

На последний вопрос о создании контента, управлении каналами, персонализации, A/B-тестировании, исследовании личности или бесчисленном множестве других подходов, в которых генеративный ИИ может изменить правила игры, ответ был (как это часто бывает): «Мы не делаем этого». не знаю.

Инновации в области генеративного искусственного интеллекта ищут контент-стратегию

Как команда по контенту и маркетингу, вы никогда не подумаете о разработке стратегии для телефонов или компьютеров. Подумайте об ИИ аналогичным образом. Понимая и оптимизируя подходы к созданию, управлению и измерению контента, вы сможете увидеть возможности для их инноваций. Проще говоря: вам не нужна генеративная стратегия ИИ. Вам нужна контент-стратегия, которая может быть оптимизирована или не оптимизирована с помощью генеративного ИИ.

Затем вы сможете понять приоритетные области применения, помимо того, какую выгоду человек получит от использования инструмента генеративного ИИ. Вы можете знать, что создает наибольшую ценность для команды, отдела, региона и, в конечном итоге, всей компании.

Покажите мне компанию, которая это понимает и имеет общую стратегию контента, и я покажу вам компанию, которая готова или уже пользуется инновациями, которые может принести генеративный ИИ.

Это твоя история. Скажи это хорошо.

ПОДБРАННЫЙ ПОХОЖИЙ КОНТЕНТ:

Изображение на обложке: Джозеф Калиновский/Институт контент-маркетинга.