Что скрывается за занавесом MarTechBot?

Мы все испытали на себе беспрецедентные темпы изменений, вызванных ИИ, за последние шесть месяцев. Катализатором этого изменения стал «доступ».

Переломным моментом для ИИ стало решение OpenAI предоставить бесплатный и неограниченный доступ к ChatGPT — результат: 100 миллионов пользователей менее чем за два месяца.

Для руководителей маркетинговых и маркетинговых операций этот открытый доступ является одновременно и благословением, и вызовом. Это кардинально изменило наши планы и приоритеты на 2023 год.

Именно здесь MarTechBot появился примерно две недели назад. Спасибо Марку Сиркину и команде MarTech за то, что позволили мне заглянуть за кулисы MarTechBot, предоставив инсайдерский доступ к тому, как он обучается, к базовой технологии и к получению знаний в режиме реального времени.

Сиркин и я обсудили значение контекстной подсказки «МММ», о которой он писал. Этот эксперимент показал, что обучение MarTechBot содержанию этого сайта позволит маркетологам получить индивидуальные ответы. Результат был ожидаемым, но тем не менее впечатляющим. И привело к дальнейшим размышлениям. Вот некоторые из выводов, с которыми я ушел.

• Начать сейчас. Изучение того, как обучать ИИ-бота с использованием языковой модели, характерной для конкретной компании, должно быть в верхней части вашего списка дел на 2023 год. Возможно, он не будет обнародован, но потенциальные выгоды требуют, чтобы мы все начали предпринимать реальные шаги прямо сейчас.
• Эффект эхокамеры . Наблюдать за тем, как MarTechBot реагирует в пузыре маркетинга и martech, было потрясающе — как двухнедельный ребенок, уже умеющий говорить «мама» и «папа!» Однако последствия серьезные. Так же быстро могут появиться предубеждения. Сможет ли MarTechBot в мире маркетинговых технологий вскоре прийти к выводу, что единственным решением каждой маркетинговой проблемы является добавление в стек нового инструмента? 🙂
• Новые роли в маркетинговых операциях. Мы обнаружили, что обучение бота сопряжено со всевозможными новыми препятствиями. Одним из примеров является ввод в действие лимитов токенов GPT. Хотя количество слов является грубой метафорой, оно не является точным эквивалентом, учитывая циклы прогнозирующей обратной связи, лежащие в основе больших языковых моделей (LLM). Другим примером могут быть новые роли управления контентом для редактирования транскрипций аудио/видео текста. Раньше небольшие неточности, вызванные скрытыми субтитрами в реальном времени, игнорировались. Эти неточности являются следствием, когда текст вводится в модели обучающих ботов.
• Повороты. Если бота можно так быстро научить менять тон голоса, можно ли его переобучить мгновенно? Что, если бренд обучил бота обмену сообщениями и тону, которые теперь устарели из-за нового направления продукта или ребрендинга?

Но подождите, есть еще! Нижеследующее является лишь верхушкой айсберга, когда речь заходит о новых проблемах MarTech и MOps (например, вопросы без ответов!), которые вызвал MarTechBot.

• Новый стек без инструкции. Те, кто создает генеративные системы искусственного интеллекта, признают, что они не совсем понимают, почему и как они реагируют так, как иногда реагируют. Как специалист по маркетингу объясняет, что клиентам, руководящему составу, акционерам и т. д.?
• Баланс между скоростью и ответственностью. Гонка за инновациями обнажит острые юридические, авторские и этические проблемы. Будут ли учитываться новые теги контента, такие как #train_on_this (или #do_NOT_train_on_this)?
• Потенциальное возрождение маркетингово-ИТ «распри». За последние 10 лет мы установили некоторые нормы распределения ролей/ответственности между маркетингом и ИТ. Но инструменты ИИ будут использоваться всем предприятием. Потребуется ли маркетологам возобновлять межфункциональное сотрудничество с ИТ-отделом или они рискуют потерять доступ к важным наборам данных, которые ИТ-отдел всегда должен контролировать для предприятия?
• Быстрое внедрение в автоматизацию маркетинга. Как я писал и говорил в марте, эти возможности также стимулируют реинвестирование в основные платформы CRM и автоматизации маркетинга как основу стека martech. Я расскажу о влиянии на управление данными во второй части серии в июне. Что изменится снова или будет введено между этим и потом? (Я уже изменил свой план три раза!)

В прошлом поставщики и/или консультанты обычно могли помочь нам определить, где что-то не так в наших стеках. Этого не произойдет со стеком ИИ-ботов в ближайшие 6-12 месяцев. Мы должны быть оператором за кулисами. Начните сегодня.

Получите МарТех! Ежедневно. Бесплатно. В вашем почтовом ящике.

Рабочий адрес электронной почты

Подписаться Обработка...

См. условия.