هوش مصنوعی فقط به اندازه سوخت داده ها و لمس انسان خوب است

حوزه‌های بی‌شماری وجود دارد که می‌توان از هوش مصنوعی در تبلیغات استفاده کرد – ضربه زدن به KPIهای مناسب، خرید در ترافیک ایمن برای برند یا استفاده از استراتژی‌های هدف‌گیری هوشمند.

هدف واقعی هوش مصنوعی این است که تا آنجا که ممکن است کار را خودکار کند و با تقلید از تصمیم گیری انسانی زندگی را برای بازاریابان آسان تر کند. انسان ها هنوز باید هوش مصنوعی را راهنمایی کنند و به آن بگویند که چه چیزی را هدف قرار دهد و چگونه به اهداف خاص نزدیک شود. با توجه به این جهت، هوش مصنوعی می تواند کارهای زیادی را انجام دهد، اما هنوز به نقطه ای نرسیده است که بتواند به طور کامل جایگزین نظارت انسانی شود. بازاریابان باید محدودیت های هوش مصنوعی را درک کنند و در عین حال با قابلیت های رو به رشد آن راحت باشند.

همانطور که هوش مصنوعی توسعه می یابد، بازاریابان باید ابزارهایی را بیابند تا وظایف بیشتری را به طور موثر انجام دهند، به خصوص زمانی که با داده های شخص اول ترکیب شوند. هرچه هوش مصنوعی بتواند از داده های بیشتری یاد بگیرد، عملکرد بهتری دارد. برای مثال، اگر هوش مصنوعی بتواند آنچه را که قبلاً در یک کمپین کار کرده است، درک کند، می‌تواند آن موفقیت‌ها را تکرار کند. بدون داده، هوش مصنوعی با مشکل «شروع سرد» مواجه است، جایی که انسان ها باید برای هدایت آن وارد عمل شوند.

مشارکت انسان هنوز در حوزه‌های خلاقانه‌ای که تصمیم‌ها کاملاً مبتنی بر داده‌ها نیستند، مورد نیاز است. به عنوان مثال، هوش مصنوعی تلاش می کند تا چیزی را کاملاً از ابتدا بسازد، زیرا سعی می کند کارهای زیادی را به یکباره انجام دهد. با این حال، اگر یک انسان تصویر یا دارایی خلاقانه موجود را ارائه دهد، هوش مصنوعی می‌تواند آن را با کارایی بیشتری نسبت به انسان‌ها تنظیم و بهینه کند.

مرتبط:استفاده از LLM برای شناسایی گفتگوهای بازیگران تهدید

نکته کلیدی این است که بدانید هوش مصنوعی کجا برتر است و آن را در مکان های مناسب قرار دهید. سازمان‌ها باید ساختار خود را با شناسایی وظایف بسیار داده‌محور و تکراری بازنگری کنند که برای هوش مصنوعی ایده‌آل هستند. بهینه‌سازی‌ها و فرآیندهای دستی با داده‌های قبلی برای یادگیری هوش مصنوعی، موارد استفاده عالی هستند.

اگر یک شرکت داده های زیادی ندارد، باید مشارکت را در نظر بگیرد. اولین سوالی که باید بپرسید این است که آیا مشکلی که آنها با آن روبرو هستند قبلا توسط شخص دیگری حل شده است؟ در این صورت، مشارکت با یک شرکت با داده ها و مدل های مورد نیاز برای حل مشکل می تواند در زمان و منابع صرفه جویی کند. با این حال، اگر مشکل منحصر به فرد باشد – مانند تبلیغات، جایی که یک نام تجاری ممکن است اهداف خاصی داشته باشد که هیچ کس اطلاعات کاملی برای آن ندارد – شرکت باید بهترین چیز بعدی را پیدا کند. این ممکن است به این معنی باشد که به دنبال مدلی باشید که در صنعت آنها مؤثر واقع شده باشد، حتی اگر مطابقت کاملی نداشته باشد. نکته اصلی این است که تشخیص دهید چالش چقدر منحصر به فرد است و ابزارها یا مشارکت های مناسب برای رسیدگی به آن را پیدا کنید.

هوش مصنوعی در سناریوهایی که شامل حجم انبوهی از داده‌ها می‌شود، مانند تصمیم‌گیری در چند ثانیه برای مناقصه در تبلیغات، که انجام دستی برای انسان غیرممکن است، پیشرفت می‌کند. اما انسان ها هنوز برای کارهای خلاقانه تر و بازتر ضروری هستند. این تعادل ممکن است با تکامل هوش مصنوعی مولد تغییر کند، اما در حال حاضر، همه چیز به این بستگی دارد که بدانیم هوش مصنوعی برای چه وظایفی مناسب‌تر است و ورودی‌های انسانی در کجا بیشترین ارزش را دارد.