Штучний інтелект (AI) швидко перейшов від експериментальних пілотів до мандатів залів засідань у маркетингу. Однак, незважаючи на широке ентузіазм, реальність твереза: 95% організацій, що інвестують у генеративний звіт про ШІ, не бачачи вимірюваної віддачі від своїх зусиль, повідомляє MIT Nanda. Для багатьох підприємств AI залишається більш обіцянкою, ніж практика.

Завдання полягає не в потенціалі технології, а в виконанні. Лідери з маркетингу знаходяться під тиском, щоб продемонструвати результати, але Sheled Data, відключені інструменти та фрагментовані робочі процеси залишають команди, що застрягли в тому, що часто викликають аналітики пілот.

Питання зараз вже немає якщо AI може трансформувати маркетинг, але як зробити це діючим у масштабі.

Чому маркетинг зараз потребує AI більше, ніж будь -коли

Сьогодні маркетологи стикаються з звичним набором викликів, які AI має однозначно вирішити. До них належать:

• Обмеження часу та ресурсів: Виробництво високоякісних, специфічних для каналів творчості є трудомістким та дорогим.
• Непослідовні повідомлення: Підтримка голосу бренду через електронну пошту, соціальну, SMS та поштових сповіщень часто розбивається без централізованого нагляду.
• Відсутність спритності: Швидко реагувати на ринкові зміни або зміни поведінки споживачів майже неможливо за допомогою ручних процесів.

У той же час маркетингові бюджети залишаються рівними або зменшуються. Опитування Forrester 2025 року показало, що дві третини маркетингових команд повідомили про застійні або скорочені бюджети другий рік поспіль. Аналогічно, опитування на основі технологій підкреслює неефективні процеси як єдиний найбільший виклик, що стоять перед агенціями у всьому світі. У цьому середовищі AI пропонує спосіб маркетологам “робити більше з меншим”.

Загадка AI: від пілотів до впливу

Незважаючи на терміновість, прийняття ШІ залишається непослідовним у цій галузі. Компанії експериментують з генеративними інструментами AI для копірайтингу, генерації контенту та аналізу кампанії, але багато хто з них не в змозі підключити ці експерименти до значущих результатів бізнесу.

Це результат кількох наполегливих бар'єрів для усиновлення. Коли інструменти AI реалізуються, вони часто використовуються як точкові рішення замість оновлень у цілому організації, що призводить до фрагментованих та розрізнених робочих процесів. Крім того, багато команд просто не мають великої внутрішньої експертизи AI. Команди лідерства знають, що інструменти AI корисні, але вони не мають чіткості, щоб зрозуміти, як змусити ці інструменти працювати для їх унікальних організаційних потреб. І нарешті, є страх ризику. Без сильного забезпечення якості, випуски, що генеруються AI, ризикують пошкодити цілісність бренду та довіру клієнтів.

Для цих організацій зовнішні партнери можуть бути життєвим прутом для прийняття ШІ. Цікаво, що те саме дослідження NANDA MIT, в яких було встановлено, що лише 5% організацій, що інвестують у Genai, бачать позитивну рентабельність інвестицій, також встановили, що організації, які спільно розвивають рішення AI із зовнішніми партнерами, досягають успіху в розмірі 67% часу, порівняно з лише 33% для внутрішньо побудованих інструментів. Це говорить про те, що масштабування AI вимагає не просто програмного забезпечення, а вбудованого досвіду в маркетингових робочих процесах.

Де AI вже надає цінність

Серед викликів та невизначеностей ми бачимо, що чіткі тенденції виникають у тому, як AI створює вплив на маркетингові функції:

Генерація та персоналізація вмісту: Інструменти все більше здатні виробляти копію, готову до бренду, за лічені хвилини. Крім швидкості, AI забезпечує персоналізовані варіанти в масштабі, пошлячи теми, заголовки або копію AD до мікросегментів аудиторії. Ранні приймачі звітують про 10-13% більш високих показників взаємодії, коли персоналізація автоматизована.

Оперативна ефективність: Автоматизація ручних процесів, таких як забезпечення якості, переклад та коротке створення кампанії, скорочує час повороту. Тематичні дослідження показують 30-40% більш швидких циклів виробництва та зниження витрат на 23% або більше.

Експерименти та оптимізація: AI прискорює цикли тесту та навчання, швидко генеруючи творчі варіації та аналізуючи ефективність. Це дозволяє маркетологам визначити стратегії виграшу та впроваджувати їх на 25-50% швидше, ніж при ручному аналізі.

Локалізація в масштабі: Переклад та культурна адаптація, колись вимагають днів зусиль, тепер можуть бути завершені лише за години за допомогою інструментів AI-AI. Це дає можливість глобальним кампаніям швидше запускати без шкоди.

Прогностичні уявлення: Моделі машинного навчання все частіше використовуються для прогнозування скорочення клієнтів, оптимізації термінів кампанії та визначення спорідненості аудиторії – маркетинг від реактивного до активного.

Переосмислення маркетингових робочих процесів

Що стає зрозумілим, що найбільша цінність AI не має ізольованих завдань, але в перетворенні весь робочий процес від початку до кінця. Замість того, щоб просто генерувати контент, AI може живити інтегрований маркетинговий двигун, де:

• Корис кампанії автоматично генерується на основі KPI та історичних показників;
• Копія та креативні активи створюються з брендами Guardrails;
• QA процеси працюють автоматично, перевірка відповідності, доступності та точності; і
• Кампанії розгортаються на декількох каналах лише за кілька днів, а не тижні.

Одне тематичне дослідження в реальному світі чітко підкреслює цю зміну. Глобальна програма, яка бореться з плоскими бюджетами, використовувалась робочим процесом з підтримки AI для скорочення часу повороту на 36%, зменшення кількості виробництва на 20%та досягнення 46%зростання програми, все з невеликим зниженням витрат.

Це вказує на більш широку тенденцію: AI є найбільш ефективним, коли вбудований у системи, а не використовується як окремі інструменти.

Будівля огородження для довіри

Звичайно, масштабування AI представляє нові організаційні ризики. Маркетологи повинні підтримувати довіру споживачів під час прийняття автоматизації. Найбільші практики збереження цієї довіри неушкоджені включають:

• Встановлення рамок управління забезпечити, щоб результати AI відповідали стандартам бренду, регуляторних та доступності;
• Залучення до валідації людини в петлі для кампанії з високими ставками або чутливими повідомленнями; і
• Побудова прозорого спілкування З споживачами про те, коли та як використовується AI, узгоджуючись із більш широкими закликами до відповідальності AI.

Як зазначає Deloitte у своєму 2025 році Стан генеративного ШІ в підприємстві Звіт, менше 25% організацій очікують, що АІ безпосередньо збільшить дохід у найближчій перспективі, але понад 50% організацій передбачають підвищення ефективності та продуктивності праці.

Це дає зрозуміти, що успіх залежить від будівельних систем, які є як масштабованими, так і надійними.

Майбутнє: від ефективності до творчості

Незважаючи на те, що значна частина сьогоднішньої уваги для AI з маркетингу-на скорочення витрат та часів повороту, реальна довгострокова можливість полягає в творчому. При правильному впровадженні на організаційному рівні AI має потенціал:

• Поверхневі розуміння Люди можуть пропустити, аналізуючи величезні набори даних споживачів;
• Увімкнути експерименти в масштабі, що сприяє сміливих інноваційних ідей; і
• Звільнити людські таланти від завдань повторюваної виконання, щоб вони могли зосередитись на стратегії та розповіді.

У цьому сенсі AI не є заміною для маркетологів, а співробітником, який може збільшити творчість, посилювати розуміння та дозволити швидше прийняття рішень.

Перехід від галасу до реальності

Роль AI у маркетингу вже не є гіпотетичною. Це вже переробляє робочі процеси, розблокування організаційної ефективності та забезпечення персоналізації в масштабі, яка була неможливою лише кілька років тому. Але усвідомлення його потенціалу вимагає переходу за межі фрагментованих пілотів до інтегрованого, керованого та орієнтованого на результати прийняття.

Підприємствами, які досягають успіху, будуть ті, які розглядають не як разовий інструмент, а як система, вбудована в тканину маркетингових операцій-перетворюючи цикл AI Hype в реальний, стійкий вплив.

Marie Aiello є SVP клієнтських послуг у Continuumglobal, де вона веде високоефективні команди та глобальні партнери з доставки, щоб забезпечити масштабовані багатоканальні маркетингові програми. Маючи понад 25 років досвіду роботи з маркетингу залучення, життєвого циклу, операцій та послуг з клієнтами, вона тепер зосереджується на застосуванні творчого інтелекту та генеративного ШІ для сприяння персоналізації, ефективності та вимірюваному впливу на шляху до подорожі клієнтів та маркетингового робочого процесу.