Il lancio di AgenticOS di PubMatic segna un cambiamento nel modo in cui l’intelligenza artificiale viene resa operativa nella pubblicità digitale, spostando l’intelligenza artificiale da esperimenti isolati a una capacità a livello di sistema incorporata nell’infrastruttura programmatica.
Per i leader del marketing che gestiscono budget a sette cifre negli ambienti mediatici, le implicazioni sono pratiche e non teoriche, implicando cicli decisionali più rapidi e un riequilibrio dello sforzo umano verso la strategia e la differenziazione.
La pubblicità programmatica promette efficienza, ma in pratica accumula complessità operativa. Le campagne abbracciano formati, dispositivi, partnership di dati e vincoli normativi, il che rende problematica l’ottimizzazione manuale. PubMatic sta posizionando AgenticOS come risposta a tale pressione, presentandolo come un “sistema operativo” che consente a più agenti IA di effettuare transazioni e ottimizzare le campagne all’interno di obiettivi definiti dall’uomo e con quali barriere definite dall’azienda.
AgenticOS agisce attraverso l’infrastruttura e le applicazioni per coordinare le decisioni. Ciò è in linea con le attuali tendenze della ricerca che mostrano che i sistemi ad agenti superano l’automazione a modello singolo in contesti in cui le attività della campagna compromettono costi, prestazioni e analisi dei rischi inerenti all’acquisto di media.
Riduzione dei costi attraverso la compressione operativa
Per le organizzazioni di medie e grandi dimensioni, l’aumento dei costi di marketing è determinato dalle spese generali operative piuttosto che dai prezzi dei media. PubMatic riporta i primi test in cui le campagne guidate da agenti hanno ridotto i tempi di configurazione dell’87% e la risoluzione dei problemi del 70%. Anche tenendo conto dei pregiudizi, queste cifre sono coerenti con gli studi sull’automazione del flusso di lavoro assistita dall’intelligenza artificiale nel marketing aziendale. In genere, si riscontra una riduzione del 30-50% del lavoro manuale nella pianificazione e nel reporting.
L’opportunità a breve termine per chi detiene il budget non è necessariamente la riduzione dell’organico, ma l’aumento della capacità. I sistemi agenti assorbono il carico decisionale: aggiustamenti delle offerte, modifiche del ritmo e scoperta dell’inventario. Ciò consente ai team di eseguire più campagne contemporaneamente o di reindirizzare gli sforzi verso attività come sperimentazione e test.
Qualità delle decisioni su larga scala
L’affermazione di AgenticOS è che consente un processo decisionale continuo senza frammentazione, un fatto significativo poiché la maggior parte dell’inefficienza del marketing deriva da un’esecuzione ritardata o incoerente, non da una strategia scadente. I team umani operano in cicli di reporting, mentre i sistemi ad agenti operano in pochi secondi.
La ricerca sull’ottimizzazione in tempo reale suggerisce che i guadagni marginali a livello di asta possono aggravarsi con grandi spese. A livello aziendale, anche miglioramenti percentuali di una sola cifra nel CPM effettivo o nella conversione dell’efficienza di conversione possono avere un impatto sul budget. L’intelligenza artificiale agentica non elimina la necessità del giudizio umano, ma cambia dove e quando viene espresso il giudizio. Invece di una risoluzione reattiva dei problemi, i team definiscono obiettivi, vincoli e definizioni di obiettivi di successo.
Governance, controllo e sicurezza del marchio
Una preoccupazione persistente tra i professionisti del marketing senior è la perdita di controllo sui processi degli agenti. PubMatic afferma che AgenticOS funziona in base agli obiettivi degli inserzionisti, alle regole di sicurezza del marchio e ai parametri creativi, con gli agenti che operano all’interno di questi confini. Ciò riflette un consenso più ampio del settore secondo cui l’adozione dell’intelligenza artificiale sarà scalabile solo laddove la governance è incorporata a livello di sistema anziché integrata.
Per i decisori, la lezione pratica è investire tempestivamente nella codifica dell’intento di marketing, nel dettaglio delle gerarchie di performance, nell’impostazione dei vincoli del marchio e nelle soglie di escalation. Le organizzazioni che trattano l’intelligenza artificiale come un livello di esecuzione strategica, piuttosto che una scatola nera, probabilmente otterranno vantaggi più rapidamente e con rischi inferiori.
Previsioni per i prossimi 24 mesi
Le prove provenienti da funzioni aziendali adiacenti come la catena di fornitura, la finanza e l’assistenza clienti suggeriscono tre probabili sviluppi:
In primo luogo, l’intelligenza artificiale degli agenti diventerà un livello di esecuzione standard nella pubblicità programmatica, con il passaggio dall’automazione alla modellazione degli intenti di alta qualità e al coordinamento degli agenti.
In secondo luogo, i modelli operativi di marketing si appiattiranno, con team più piccoli che gestiranno portafogli ampi e più complessi. Gli esperti di marketing dedicheranno più tempo alla pianificazione degli scenari e meno ai meccanismi quotidiani delle campagne.
In terzo luogo, i fornitori che offrono piattaforme agentiche a livello di sistema (non soluzioni puntuali isolate) saranno in grado di garantire il ROI, poiché i risparmi sui costi e i miglioramenti delle prestazioni si accumulano lungo tutto il flusso di lavoro anziché in punti isolati.
Consigli pratici per i leader del marketing
I decisori del marketing potrebbero considerare AgenticOS e piattaforme simili come investimenti infrastrutturali. I programmi pilota dovrebbero concentrarsi su campagne ad alto volume e basate su regole in cui i miglioramenti in termini di efficienza sono più facili da misurare. Il successo può essere valutato in base ai parametri prestazionali e al tempo risparmiato.
Ancora più importante, la preparazione interna è di fondamentale importanza. Quanto più precisamente verranno definiti obiettivi e vincoli, tanto più efficace sarà il funzionamento dei sistemi autonomi. In questo senso, l’adozione dell’intelligenza artificiale rappresenta più una sfida disciplinare organizzativa che tecnologica.
AgenticOS di PubMatic illustra l’intelligenza artificiale degli agenti nel marketing che entra nelle fasi operative. La domanda è quanto velocemente le organizzazioni potranno adattare i propri processi per trarre vantaggio dalla tecnologia. Coloro che lo faranno probabilmente vedranno costi inferiori e un utilizzo più efficace della spesa di marketing in ambienti mediatici sempre più complessi.
(Fonte immagine: “market” di star-one è concesso in licenza sotto CC BY-SA 2.0.)
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Fonte: www.artificialintelligence-news.com
