Tra tutti i tanti settori, è proprio il marketing quello in cui l’intelligenza artificiale non è più un progetto secondario di un “laboratorio di innovazione”, ma è integrata nei brief, nelle pipeline di produzione, nelle approvazioni e nell’ottimizzazione dei media. Un post di WPP iQ pubblicato a dicembre, basato su un webinar con WPP e Stability AI, mostra come si presenta l’implementazione dell’IA nelle operazioni quotidiane.
Qui stiamo parlando di un focus sui vincoli pratici che determinano se l’intelligenza artificiale cambia il lavoro quotidiano o semplicemente aggiunge un altro livello di complessità o strumenti.
L’accuratezza del marchio è una capacità ripetibile
L’intelligenza artificiale delle agenzie di marketing considera l’accuratezza del marchio come qualcosa da progettare. WPP e Stability AI sottolineano che i modelli standard “non vengono formati sull’identità visiva del tuo marchio”, quindi gli output possono spesso sembrare generici. Il rimedio delle aziende è il perfezionamento, ovvero l’addestramento dei modelli su set di dati specifici del marchio in modo che il modello impari il playbook del marchio, inclusi stile, aspetto e colori. Quindi, questi elementi possono essere riprodotti in modo coerente.
Argos di WPP è un ottimo esempio. Dopo aver messo a punto un modello per il rivenditore, il team ha descritto come il modello ha raccolto dettagli oltre i personaggi, comprese luci e ombre sottili utilizzate nelle animazioni 3D del marchio. La riproduzione di questi dettagli più fini può essere il momento in cui il tempo scompare nella produzione, sotto forma di nuovo rendering e diversi cicli di approvazioni. Quando i risultati dell’intelligenza artificiale iniziano a essere quasi “finiti”, i team dedicano meno tempo alla correzione e più tempo a modellare le narrazioni e ad adattare i media per i diversi canali.
Il tempo del ciclo crolla (e i calendari cambiano)
WPP e Stability AI sottolineano che l’animazione 3D tradizionale può essere troppo lenta per il marketing reattivo. Dopotutto, i momenti culturali richiedono contenuti immediati, non cicli definiti in settimane o mesi. Nel caso di studio di Argos, WPP ha addestrato modelli personalizzati su due personaggi giocattolo 3D in modo che i modelli imparassero il loro aspetto e il loro comportamento, compresi dettagli come le proporzioni e il modo in cui i personaggi tengono gli oggetti.
Il risultato sono state “immagini di alta qualità… generate in pochi minuti invece che in mesi”.
Il flusso di lavoro accelerato sposta anziché rimuovere i colli di bottiglia della produzione. Se la generazione di variazioni diventa rapida, allora la revisione, la conformità, la gestione dei diritti e la distribuzione diventano i vincoli. Questi problemi sono sempre stati presenti, ma la velocità e l’efficienza dell’intelligenza artificiale in questo contesto mostrano la differenza tra ciò che è possibile e i sistemi che sono stati integrati e accettati nei flussi di lavoro. Le agenzie che desiderano che l’intelligenza artificiale cambi le operazioni quotidiane devono riprogettare il flusso di lavoro attorno ad essa, non limitarsi ad aggiungere la tecnologia come nuovo strumento.
Il “front-end AI” diventa essenziale
WPP e Stability AI evidenziano un “problema dell’interfaccia utente”, in cui i team creativi perdono tempo perché le interfacce con gli strumenti comuni sono “sconnesse, complesse e confuse”, costringendo soluzioni alternative e un costante movimento delle risorse tra gli strumenti. Spesso, le risposte sono front-end personalizzati e specifici del marchio con flussi di lavoro complessi nel back-end.
Posizioni del WPP WPP aperto come piattaforma che codifica la conoscenza proprietaria di WPP in “agenti AI accessibili a livello globale”, che aiuta i team a pianificare, produrre, creare media e vendere. I vantaggi operativi derivano da trasferimenti più puliti tra gli strumenti, poiché il lavoro si sposta dai brief alla produzione, dalle risorse all’attivazione e dai segnali di performance alla pianificazione.
La capacità self-service cambia le operazioni dell’agenzia
Anche le piattaforme di marketing basate sull’intelligenza artificiale stanno diventando rivolte ai clienti. Dal punto di vista operativo, ciò spinge le agenzie a concentrarsi sulle parti del flusso di lavoro che i loro clienti non possono autogestire facilmente, come progettare il sistema del marchio, realizzare messe a punto e garantire che la governance sia incorporata.
La governance si sposta dalla politica al flusso di lavoro
Affinché l’intelligenza artificiale possa essere utilizzata quotidianamente, la governance deve essere integrata laddove si svolge il lavoro. Dentsu descrive la costruzione di “giardini recintati”, che sono spazi digitali in cui i dipendenti possono prototipare e sviluppare soluzioni basate sull’intelligenza artificiale in modo sicuro, e commercializzare le idee migliori. Ciò riduce il rischio di esposizione di dati sensibili e consente agli esperimenti di spostarsi nei sistemi di produzione.
Anche la pianificazione e l’insight si comprimono
L’impatto operativo non si limita alla produzione. Publicis Sapient descrive la strategia e la pianificazione dei contenuti basata sull’intelligenza artificiale che “trasforma mesi di ricerca in minuti di intuizione” combinando ampi modelli linguistici con conoscenza contestuale e librerie di prompt (PDF). La ricerca e lo sviluppo di brief comprimono i programmi di lavoro, in modo che possa essere svolto più lavoro con i clienti e l’agenzia abbia risposte più rapide ai cambiamenti della cultura e degli algoritmi della piattaforma.
Cosa cambia per le persone
Considerando questi esempi, l’impatto sui professionisti del marketing è quello del riequilibrio e del cambiamento delle descrizioni delle mansioni. Meno tempo viene dedicato al disegno meccanico, al ridimensionamento e al controllo delle versioni, e più tempo viene dedicato alla gestione del marchio. Si espandono nuovi ruoli operativi, con titoli come formatore di modelli, progettista di flussi di lavoro e responsabile della governance dell’intelligenza artificiale.
L’intelligenza artificiale fa la più grande differenza operativa quando le agenzie utilizzano modelli personalizzati, front-end utilizzabili che rendono l’adozione (soprattutto da parte dei clienti) semplice e piattaforme integrate che collegano pianificazione, produzione ed esecuzione.
Il vantaggio principale è la velocità e la scalabilità, ma il cambiamento più profondo è che l’erogazione del marketing inizia ad assomigliare a una catena di fornitura basata su software, standardizzata, flessibile dove necessario e misurabile.
(Fonte immagine: “Solar Wind Workhorse Marks 20 Years of Science Discoveries” della NASA Goddard Photo and Video è concesso in licenza con CC BY 2.0.)
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Fonte: www.artificialintelligence-news.com
