O que há por trás da cortina do MarTechBot?

Todos nós experimentamos o ritmo sem precedentes das mudanças impulsionadas pela IA nos últimos seis meses. O catalisador dessa mudança foi o “acesso”.

O ponto de inflexão da AI foi a decisão da OpenAI de fornecer acesso gratuito e irrestrito ao ChatGPT - o resultado: 100 milhões de usuários em menos de dois meses.

Como líderes de operações de martech e marketing, esse acesso aberto é uma bênção e um desafio. Isso mudou drasticamente nossos planos e prioridades para 2023.

Foi aí que o MarTechBot entrou em cena há aproximadamente duas semanas. Agradeço a Marc Sirkin e à equipe da MarTech por me permitir ficar atrás da cortina do MarTechBot, fornecendo acesso privilegiado a como ele está sendo treinado, a tecnologia subjacente e os aprendizados em tempo real.

Sirkin e eu discutimos as implicações do prompt contextual “MMM” sobre o qual ele postou. Esse experimento demonstrou que o treinamento do MarTechBot com o conteúdo deste site resultaria em respostas personalizadas para os profissionais de marketing. O resultado era esperado, mas ainda assim impressionante. E levou a uma reflexão mais aprofundada. Aqui estão alguns dos insights com os quais me afastei.

• Comece agora. Aprender a treinar um bot de IA usando um modelo de linguagem específico da empresa deve estar no topo da sua lista de tarefas para 2023. Pode não ser divulgado ao público, mas os benefícios potenciais exigem que todos comecemos a tomar medidas tangíveis agora.
• Efeito ecocâmara . Observar o MarTechBot responder dentro da bolha do marketing e do martech foi incrível - como um bebê de duas semanas já sabendo dizer "mãe" e "pai!" No entanto, as implicações são graves. Os vieses podem surgir com a mesma rapidez. No mundo da tecnologia de marketing, o MarTechBot logo concluiria que a única solução para cada problema de marketing é adicionar uma nova ferramenta à pilha? 🙂
• Novas funções de operações de marketing. Descobrimos que o treinamento de um bot vem com todos os tipos de novos guarda-corpos. Um exemplo é a operacionalização dos limites de token GPT. Embora as contagens de palavras sejam uma metáfora aproximada, elas não são equivalentes exatos, dados os ciclos de feedback preditivo que são a base dos modelos de linguagem grandes (LLM). Outro exemplo seria novas funções de operações de conteúdo para editar transcrições de texto de áudio/vídeo. Anteriormente, pequenas imprecisões produzidas por legendas ocultas em tempo real seriam ignoradas. Essas imprecisões são consequentes quando o texto é alimentado em modelos de bot de treinamento.
• Pivôs. Se um bot pode ser treinado tão rapidamente para assumir um tom de voz, ele pode ser treinado novamente instantaneamente? E se uma marca treinou um bot em mensagens e tons que agora estão obsoletos por causa de uma nova direção de produto ou rebranding?

Mas espere, tem mais! Os itens a seguir são apenas a ponta do iceberg quando se trata de novos desafios MarTech e MOps (por exemplo, perguntas não respondidas!) Que o MarTechBot solicitou.

• Nova pilha sem um guia de instruções. Aqueles que criam sistemas de IA generativos admitem que não entendem exatamente por que e como respondem da maneira que o fazem às vezes. Como um profissional de operações de marketing explica isso aos clientes, equipe executiva, acionistas, etc.?
• Equilibrar velocidade e responsabilidade. A corrida para inovar revelará espinhosas questões legais, de direitos autorais e éticas. As novas tags de conteúdo como #train_on_this (ou #do_NOT_train_on_this) serão respeitadas?
• O potencial reacender da “briga interna” de marketing de TI. Nos últimos 10 anos, estabelecemos algumas normas nas divisões de funções/responsabilidades entre marketing e TI. Mas as ferramentas de IA serão usadas por toda a empresa. Os profissionais de marketing precisarão renovar sua parceria multifuncional com a TI ou correrão o risco de perder o acesso a importantes conjuntos de dados que a TI sempre controlará e deverá controlar para a empresa?
• Infusão rápida na automação de marketing. Como escrevi e falei em março, esses recursos também impulsionam o reinvestimento nas principais plataformas de CRM e automação de marketing como a base da pilha de martech. Abordarei o impacto no gerenciamento de dados na parte 2 da série em junho. Quanto mudará novamente ou será introduzido entre agora e depois? (Já modifiquei meu esboço três vezes!)

No passado, fornecedores e/ou consultores geralmente podiam nos ajudar a identificar onde algo estava errado em nossas pilhas. Esse não será o caso da pilha de bots de IA pelos próximos 6 a 12 meses. Temos que ser o operador por trás da cortina. Começa hoje.

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