Суперкубок долгое время был культурным барометром для новых тенденций. Если что -то создает дисплей Суперкубка, это официально мейнстрим. В этом году игра прояснилась: искусственный интеллект уже не просто нишевая технология — она ​​на фронте и в середине. Из Google показывает, как Generative KI (Genai) улучшает повседневные деловые задачи до OpenAAI и подчеркивает, что мы вступаем в новую эру. Сообщение было ясно: ИИ меняет нашу работу, создание и рынокПолем

От генерации контента до интеллектуальной автоматизации

Через два года после роста Чатта остаются наиболее заметные приложения, суммируют, переводы и переписываются. Хотя это ценные варианты использования, они вряд ли поцарапают поверхность навыков ИИ. Следующая эволюция — агент AI — готов пересмотреть способ, которым компании, особенно маркетологи, используют ИИ.

Что такое агент ИИ?

Агенты ИИ относится к моделям ИИ, которые автономно работают в рабочих процессах и принимают решения о следующих шагах без вмешательства человека. В отличие от обычных инструментов искусственного интеллекта, которые генерируют контент по потребностям, агенты ИИ действуют в рамках процесса и динамически определяют действия на основе контекста.

В розничной среде это, например, постепенные улучшения, которые можно быстро достичь с агентским ИИ:

• ИИ может оценить, сигнализирует ли комментарий потребителя намерение купить в чате, а затем рекомендовать следующий шаг.
• Рейтинг свинца может быть автоматизирован, с различием между запросами на спам и высококачественными взглядами, которые требуют последующего наблюдения.
• ИИ может динамически управлять персонализированными рекомендациями по продукту и адаптироваться к основанию поведения клиентов в режиме реального времени.

Почему это важно для маркетологов в 2025 году

Сдвиг к агентскому ИИ означает, что автоматизация маркетинга становится умнее и автономнее. Сегодня AI-чат-боты и рекомендательные двигатели работают со статическими деревьями принятия решений. С агентским ИИ эти инструменты разрабатываются в динамические активные ингредиенты, основанные на продолжающихся взаимодействиях.

Помимо персонализации в режиме реального времени, агент AI предоставляет возможности в более сложных областях:

• Предложение и генерация кампании: ИИ может разработать астровые поля на основе публичных данных.
• Глубокая автоматизация исследований: Агенты ИИ могут синтезировать знания в нескольких источниках, как показывают инициативы Openais Deep.

В то время как полностью автономные решения для искусственного интеллекта требуют времени, чтобы волноваться, компаниям не нужно ждать «идеальной» системы ИИ. Фактическая вероятность теперь состоит в том, чтобы определить небольшие, постепенные возможности, интегрировать ИИ в существующие рабочие процессы. Это означает, чтобы выйти за рамки текстовой автоматизации и включить ИИ в процессы принятия решений, чтобы запросить специальную команду искусственного интеллекта.

Практический следующий шаг

Для маркетологов основное внимание должно быть в поисках прагматических, низких лифтов агента AI. Вместо того, чтобы использовать только ИИ для создания контента, ищите способы улучшения квалификации, взаимодействия с клиентами или персонализированных рекомендаций. Эти небольшие победы приводят к следующему уровню эффективности, контролируемой ИИ, без сложности полной автоматизации.

ИИ официально прибыл в мейнстрим, а агенты -KI -следующий этап. Вопрос больше не в том, изменит ли ИИ маркетинг, а как быстро компании будут корректировать эти интеллектуальные системы принятия решений. Компании, которые в настоящее время используют этот сдвиг, будут иметь преимущество в 2025 году и далее.

Seymour Dunker — исполнительный стратег, AI и ML, Совет по принятию решенияКомпания по контент -маркетингу и стратегии, которая известна своими динамическими активациями и инновационными стратегиями роста.