Почему успех ИИ в маркетинге определяется не только технологиями, но и образом мышления

ИИ меняет все — особенно принятие решений, обучение и лидерство. Как перейти от оптимизации к переосмыслению?

Помните, когда «цифровая трансформация» означала, что все должны пользоваться электронной почтой? Сейчас те дни кажутся странными. В прошлом году на конференции Marketing AI меня поразило, что лидеры ИИ задавали принципиально другие вопросы. Не «Может ли ИИ сделать это быстрее?», а «Что становится возможным сейчас, чего не было раньше?»

В советах директоров по всему миру руководители сосредоточены на внедрении ИИ, но часто упускают из виду более глубокую истину: ни одна технология не может быть успешной без изменения мышления. Аппаратное и программное обеспечение могут появиться в одночасье, но обновление того, как мы думаем, занимает гораздо больше времени.

Переход от «линейной» организации к «гиперадаптивной»

Наши нынешние маркетинговые организации работают с точностью индустриальной эпохи. Информация движется вверх для одобрения. Решения текут вниз с пересмотрами. Полномочия коррелируют с позицией. Это «линейная организация», страдающая от трения (задержки) и потери точности (дрейф).

Проблемы запускают предопределенные решения из (иногда) пыльных цифровых книг. К сожалению, этот подход, столь хорошо отлаженный для индустриальной эпохи, дает сбои в мире, ориентированном на скорость.

Сравните это с «гиперадаптивными организациями», которые функционируют как живые системы, а не как статичные. Они:

• Ощущают окружающую среду
• Обрабатывают информацию совместно
• Отвечают с поразительной скоростью

Помимо простой реализации стратегии, они постоянно развиваются на основе аналитики в режиме реального времени.

Когда McDonald’s внедрил инфраструктуру периферийных вычислений, он воплотил гиперадаптивную организацию, начиная с ее инфраструктуры. Отдельные локации обрабатывают данные локально, одновременно передавая информацию в коллективные интеллектуальные сети. Эта передовая архитектура позволяет принимать маркетинговые решения с беспрецедентной скоростью, поддерживая общесистемное обучение.

Эти подходы требуют изменения мышления, чтобы перейти от попыток внести коррективы и переосмыслить то, какой может быть организация с ИИ.

Переход от маленьких шагов к большим прыжкам

Маркетинговые команды, в частности, сталкиваются с переломным моментом между совершенствованием и переосмыслением процессов. Хотя изучение роста производительности имеет ценность, такое мышление ограничивает трансформационный потенциал ИИ.

В недавнем отчете McKinsey была рассказана история дистрибьютора промышленных материалов, который не просто делал маленькие шаги с ИИ, он делал прыжки. Вместо того чтобы просто автоматизировать оценку лидов, они продумали весь процесс привлечения клиентов.

В старом процессе люди ездили по городу на своих машинах, искали строительные площадки (это были лиды!), а затем привозили их «обратно в офис» для оценки. Их новый движок ИИ не просто расставляет приоритеты среди существующих лидов; он переосмысливает процессы продаж и маркетинга, используя общедоступные источники данных для:

• Анализируют разрешения на строительство
• Определяют тенденции в строительстве
• Затем организуют персонализированную рассылку по электронной почте.

Результатом стали ранее невиданные бизнес-возможности на сумму более 1 миллиарда долларов и удвоение показателей вовлеченности клиентов.

Это демонстрирует скачок мышления от «делать вещи лучше» к «делать лучшие вещи». Вопрос смещается с «Как ИИ может улучшить наш маркетинг?» на «Что, если мы полностью переосмыслим то, как мы взаимодействуем с клиентами в мире, интегрированном с ИИ?»

Novartis аналогичным образом преобразовала свой подход к организационным функциям. Их стратегия заключалась не просто в наложении ИИ на сломанные фармацевтические процессы. Вместо этого они составили карту критических рабочих процессов, выявили узкие места и оптимизировали основные операции, прежде чем стратегически внедрять целевые решения ИИ. Их усилия дали:

• Сокращение времени обработки на 30%
• Повышение эффективности на 25%
• Сокращение времени приема данных для коммерческой аналитики на 600%.

Помимо метрик, их исследователи обрели свободу от рутинных задач. Ученые, ранее застрявшие в управлении данными, теперь сосредоточены на открытии лекарств, меняющих жизнь. Создание ценности изменилось фундаментально, а не постепенно.

Это предполагает захватывающий путь вперед. Продолжайте экспериментировать с ИИ, но также запланируйте время для рассмотрения новых возможностей с ИИ как основополагающим элементом. Маркетинговые организации, которые совершат этот ментальный скачок, выйдут за рамки более быстрой работы и создадут совершенно новые способы маркетинга.

Мышление роста, в котором обучение никогда не прекращается

Подумайте о своем личном опыте. В линейных организациях:

• Обучение рассматривается как эпизодическое
• Обучение проводится через запланированные интервалы
• Передача знаний осуществляется по формальным каналам
• Экспертиза закрепляется в специализированных отделах.

С другой стороны, гиперадаптивные среды требуют постоянного обучения. Знания непрерывно перетекают между людьми и системами ИИ, создавая двунаправленные обучающие отношения, где люди обучают алгоритмы, а алгоритмы освещают новые идеи для людей.

Это мышление постоянного роста превосходит изначальную концепцию мышления роста Кэрол Дуэк. Помимо веры в то, что вы можете учиться, оно требует принятия того, что постоянная адаптация представляет собой единственный вариант в мире, интегрированном с ИИ.

Революция эго в принятии решений

Нигде ИИ не требует большего изменения мышления, чем в процессах принятия решений. Руководители с благими намерениями регулярно принимают решения, основанные на ограниченной информации, когнитивных предубеждениях и личном опыте, плохо соответствующем текущим условиям.

Большинство организаций страдают от «эффекта HiPPO», когда «мнение самого высокооплачиваемого человека» имеет больший вес, чем доказательства. Статус преобладает над пониманием, иерархия преобладает над данными, а угловой офис опережает исследования.

Принятие решений с использованием ИИ в корне бросает вызов этому статус-кво. Когда системы мгновенно анализируют огромные наборы данных и генерируют основанные на доказательствах рекомендации, ценность резко меняется от наличия мнений к постановке проницательных вопросов и вдумчивой интерпретации доказательств.

Этот сдвиг бросает вызов лидерам, чей авторитет долгое время зависел от ответов. Это разница между командами, запертыми в дебатах о том, какую фотографию использовать, и теми, кто использует ИИ для одновременного тестирования тысяч вариантов. Гиперадаптивные лидеры отдают приоритет созданию сред, в которых лучшие вопросы и доказательства, а не эго, определяют решения.

Пересечение быстрого и медленного мышления

Правда в том, что ИИ движется быстрее, чем человеческий мозг может обработать. Различие Дэниела Канемана между быстрым интуитивным мышлением (Система 1) и медленным, обдуманным рассуждением (Система 2) приобретает новую актуальность для маркетологов, интегрирующих ИИ, но с новым сложным поворотом.

Системы ИИ обрабатывают информацию с поразительной скоростью, генерируя идеи, рекомендации и контент со скоростью, которая превосходит когнитивные способности человека. Когда маркетологи получают аналитические панели в реальном времени, показывающие тысячи поведений клиентов, показатели эффективности кампаний по десяткам каналов и обновления конкурентной разведки каждую минуту, мышление Системы 2 (наш совещательный, аналитический режим) быстро перегружается.

Другими словами, технология, призванная улучшить процесс принятия решений, ухудшает его, вызывая когнитивную перегрузку.

Успешные маркетинговые команды меняют свое мышление, чтобы распознать эту динамику и разработать свои интеграции ИИ для поддержки, а не подавления человеческого суждения. Они работают над созданием интерфейсов, которые:

• Фильтруют сигналы от шума
• Выделяют полезные идеи
• Представляют информацию в темпе, совместимом с осознанным мышлением.

Самые мощные маркетинговые приложения ИИ ограничивают результаты и создают условия для повышения нашей способности мыслить в рамках Системы 2. Они делают это, снимая когнитивную нагрузку и расширяя нашу способность участвовать в сложных рассуждениях, когда это наиболее важно.

Вместо того чтобы заменять человеческое суждение, эффективные системы создают пространство для лучшего суждения посредством:

• Улучшения доступности информации
• Уменьшения предвзятости
• Расширенных когнитивных возможностей для принятия действительно важных решений.

Изменение мышления подразумевает переход от «Насколько быстро наш ИИ может анализировать данные?» к «Насколько эффективно наш ИИ может повысить способность нашей команды глубоко мыслить о том, что наиболее важно?» Когда маркетологи осуществляют этот переход, они создают возможности для прорывных инноваций, а не просто ускоряют существующие процессы.

Мышление как ключевой компонент интеграции ИИ

Переход к гиперадаптивной организации подразумевает технологическую интеграцию, но успех или неудачу определяет эволюция мышления.

Маркетологи должны выйти за рамки ИИ как инструмента для выполнения задач и увидеть в нем катализатор для переосмысления своей повседневной работы. Лидерам необходимо принять постоянное обучение вместо эпизодического обучения. Самое сложное, что каждый должен провести революцию эго от оценки доказательств, а не мнений.

Я ценю доказательства выше мнений.

Что вы сделаете, чтобы преодолеть гравитационное притяжение устаревшего мышления в нашем новом мире?

 

martech.org/why-mindset-not-just-tech-defines-ai-success-in-marketing/