Автоматизация маркетинга происходит в сейсмическом смене. Тот, кто когда-то полагался на статические рабочие процессы и триггеры, основанные на правилах, теперь продуман через AI-специфический для AG-AI, предсказуемое моделирование и генеративный контент-двигатель (Genai), который стал неотъемлемой частью кампании. Центром этого преобразования является появление MCP: нового уровня оркестровки, предназначенного для подключения, маршрутизации и активации специализированных моделей искусственного интеллекта, инструментов и систем данных в режиме реального времени.

Но поскольку компании спешат принять возможности ИИ, многие задержаны — не из -за отсутствия амбиций, а с основными ошибками, которые они уже совершили в своих программах автоматизации маркетинга. Эти ошибки создают трение, фрагментацию и риск, что ограничивает эффективность ИИ и снижает обещание более умной, самозащитной маркетинговой системы.

В этой статье описываются наиболее распространенные неудачи реализации, которые препятствуют принятию систем маркетинга нативных искусственных технологий и способах подготовки кучи, данных и команд для будущего MCP.

Аудит входных точек и повышение качества структурированных данных

Первый и самый важный шаг в подготовке к автоматизации, вызванным ИИ, -это гарантировать, что ваши данные оба являются обоими структурированный и надежныйВ этом районе большинство маркетинговых свай собирают данные из десятков различных входных точек — веб -формы, роботов в чате, CRM, порталов обслуживания клиентов, рекламных платформ, автономных событий и ручного импорта. Но лишь несколько организаций регулярно проверяют эти источники, чтобы обеспечить последовательность, полноту и семантическую ясность.

Модели ИИ — особенно те, которые связаны через MCP, так же хороши, как и данные, которые они потребляют. Основные инвестиции могут быть приняты в соответствии с неакулыми, пустыми полями, не нормализованными значениями или неоднозначными таксономиями. В этом случае ваши прогнозирующие модели будут мешать, генеративные системы создадут неадекватный выход, а ИИ агента может выполнять неправильно информированные действия.

MCP полагается на структурированные данные для маршрутизации подсказок, активации инструментов и поддерживать знания во всех сессиях. Плохие данные не только ухудшают производительность модели, но и вводятся автоматизация долг Со временем это становится дороже.

Профилактика индивидуальных пунктов неудачи в архитектуре

Унаследованные кучи автоматизации маркетинга часто хрупкие в дизайне. Они могут рассчитывать на один CRM, устаревший ESP или запатентованный разъем Inter -Software, который, если он разобрался, нарушает критический рабочий процесс миссии. Эти единственные точки отказа были не идеальными раньше, но в мире, где агент ИИ вызван автономным, они неприемлемы.

CDP, Data Lakes и MCP вводят модульность. Вместо того, чтобы протягивать логику через центральную платформу, они рассматриваются каждый инструмент, модель и назначение как изменяемый узел в более широкой системе. Тем не менее, это работает только в том случае, если ваш стек предназначен Замена и долговечностьВ этой области, если ваша маркетинговая логика глубоко встроена в запатентованные системы или недоступна из -за лицензионных пределов, вы не можете развиваться против оркестра подключенного ИИ.

Подвергаться риску и вознаграждению раннего усыновления ИИ

Соревнование по созданию наиболее способного к фонду ИИ заключается в ускорении, и до сих пор им способствует Rich Capital, Impulse и ценовой конкуренции с открытым исходным кодом. Независимо от того, экспериментируете ли вы с LLM, RAG (генерация на основе ретрита) или поиск вектора, нет инструментов или функциональности API по низкой стоимости.

Но это окно не будет открыто. Экосистема движется к консолидации. Победители будут получены, стандарты будут усиливаться, и затраты на использование, вероятно, увеличатся с увеличением требований к вычислению и бесплатных кредитов. Ранние последователи, которые в настоящее время разрабатывают институциональные знания и инфраструктуру, будут в гораздо более сильной ситуации, чем те, кто откладывается.

Что еще более важно, MCP вознаграждает тех, кто тестирует рано. Им нужны рабочие прототипы, тестовые случаи и сравнения моделей для оптимизации процессов маршрутизации и принятия решений. Без исторических данных о производительности или журналов быстрого регулировки вы просто угадаете.

Переход к AORED -кампаниям с использованием MCP

Традиционное управление кампаниями опиралось на то, что/тогда правила и E -Past падают. Напротив, слой MCP представляет модель оркестратиоN, где выходы одной модели становятся входами в другую, создавая динамические последовательности на основе поведения клиентов, контекстных данных и принятия решений реальным времени.

Например:

• Поведение свинца может вызвать векторный поиск с использованием opensearch
• Результаты поиска сообщают точную скорректированную LLM
• LLM состоит из персонализированных E -пастов, чьи обзоры (HITL)
• Вторая модель оценивает вероятность взаимодействия и отправляет в оптимальное время

Все идет Через несколько секундВ нескольких моделях, инструментах и API, скоординированных через MCP. Но это работает только в том случае, если ваша маркетинговая команда мигрировала с твердых поездок в Динамическая логика оркестровкиБольшинство маркетинговых отделов не готовы в этом районе. Кампании все еще линейные. Инструменты все еще разделены. Триггеры все еще статичны.

Переход к готовности MCP означает:

• Логическая формация, это делать-Дюст, не инструмент— —
• Интеграция ваших моделей (LLMS, точечный выигрыш, доступ) с постоянными уровнями контекста
• Отделение логики оркестровки от пользовательского интерфейса (пользовательского интерфейса) или кампании за строителей
• Использование быстрого инженера, отступления и повторных выдержанных потоков
• Авторизовать трейдеров с низким кодом/без кодовых интерфейсов для настройки модели модели

Невозможно настроить многофункциональные команды вокруг целей искусственного интеллекта

Усыновление ИИ не является маркетинговой инициативой — это изменение в компании. Продажи ожидаемых эффектов оценки. Генеративные ответы влияют на обслуживание клиентов. Операционные петли, основанные на агенте, влияют на продукт, законные, соответствие и ИТ. Тем не менее, большая часть реализации ИИ начинается и заканчивается маркетингом, часто с небольшой координацией за пределами департамента.

Запрос платформ подключения моделей Многофункциональное сглаживаниеВ моделях местности вам нужен доступ к данным выше маркетинг. Слой оркестровки может потребоваться разрешения на создание операций на вашей CRM, торговой платформе или системе поддержки. Влияние зажигания больше не ограничивается Плохое время… Они могут включать ошибочные транзакции, нарушения конфиденциальности или остановить пользовательский опыт.

Рекомендации по многофункциональному управлению:

• Создайте внутренние советы по ИИ, охватывающие маркетинг, продажи, ИТ и законные
• Определите стандарты управления модели: версия, оценка, проверка предрассудков
• Назначить владение доступом к данным, удержанию и преобразованию
• Убедитесь, что все взаимодействия на основе модели имеют аудиторские тропы и логику отказа
• MAP MCP предложил действия по показателям влияния бизнеса и обзорный квартал

Последние мысли: автоматизация теперь живая система

Маркетинговый стек, возглавляемый ИИ, больше не является статическим блоком. Это живая, обучающаяся, самоконтролирующая система, которая должна постоянно придерживаться, скорректировать и регулировать. Появление модельных платформ соединений не только соединяет модели — они заставляют организации развить свою практику данных, модулизуют свою инфраструктуру и оркестр для сотрудничества с новой скоростью и масштабом.

Компании, которые рассматривают MCP как винты, потерпят неудачу. Компании, которые пересматривают свои трубопроводы данных с коэффициентом со своими логическими уровнями и принимают на себя ранние эксперименты, будут ведущими.

Вам не нужна каждая модель. Вам не нужен каждый инструмент. Но тебе действительно нужно правильныйСегодня построено, чтобы поддержать завтрашние местные системы ИИ.