Preloader
Назад

Заменит ли AI живого маркетолога…

Дальше

Развитие искусственного интеллекта (АI) ставит под угрозу исчезновение сотен профессий на рынке труда. По данным исследования консалтинговой компании McKinsey, к функциям, которые можно автоматизировать, имеют отношение более 1,1 млрд. рабочих мест в мире, из них – более 100 млн. в США и Европе.

Какие навыки легче всего заменить искусственным интеллектом, и какие новые знания осваивать, чтобы не проиграть роботам? Как выделить бизнес-процессы, которые можно поручить выполнять АI, а какие должны остаться за человеком? Как получить виртуального помощника, который возьмет на себя рутинную работу и освободит время человеку на решение креативных задач?

Кого легче заменить АI – продавца или юриста?

Некоторые ученые считают, что уже через полвека АI превзойдет человека в любом виде деятельности.

По оценкам экспертов, только в текущем десятилетии машины отнимут у людей более 400 млн. вакансий: в Китае АI потенциально может заменить около 77% рабочих, в других развитых странах – 40-50%  специалистам, возможно, придется менять сферу деятельности.

Согласно опросу BCG, 61% пользователей Интернета во всем мире обеспокоены тем, что искусственный интеллект может радикально повлиять на рынок труда. Еще 58% считают, что правительства должны регулировать внедрение AI для защиты рабочих мест, 32% выразили беспокойство по поводу потенциальных этических проблем и вероятного отсутствия прозрачности в принятии решений искусственным интеллектом. Чтобы защитить граждан от утраты дохода, правительства экспериментируют с различными формами субсидий. Самая обсуждаемая схема субсидирования – это «гарантированный базовый доход», который уже выносился на голосование в Швейцарии. Защиту от безработицы, связанной с автоматизацией рабочих мест, скорее всего, будут предоставлять эволюционные варианты нынешних полисов страхования от потери дохода.

Понимание того, какие профессии легче автоматизировать, дает классификация задач датского ученого Йенса Расмуссена. Он делит всю работу на 3 категории: «умения» (подразумевают физический труд: продавцы, грузчики, водители, охранники и т.д.), «правила» (бухгалтеры, офисные администраторы, трейдеры, юристы и т.д.) и «знания»: для выполнения минимум 50% работы нужна аналитическая деятельность, импровизация, творчество.

Профессии какой категории проще автоматизировать? На первый взгляд, это «умения». Кажется, что продавца из любого магазина проще заменить роботом, чем, например, бухгалтера или юриста. Но экономически это сегодня невыгодно. Чтобы заменить продавца, нужно разработать робота для этих задач, изготовить тысячи таких же, внедрить их в производственный процесс, а это огромные инвестиции.

Чтобы заменить одного юриста-консультанта, уже сегодня можно использовать чат-бот, который способен анализировать договора и давать к ним однотипные замечания и комментарии. Например, чат-бот уже помогает опротестовывать неправомерные штрафы.

Если деятельность специалиста относится к категории «правила», его можно заменить быстрее всего. Чтобы избежать высоких затрат на автоматизацию, компания будет стараться заменить то, на что тратит большие деньги. Если 50% работы можно перевести на язык алгоритма и автоматизировать, специалист рискует оказаться бесполезным на рынке труда в течение ближайших 10 лет.

Сфера коммуникаций — лидер по внедрению АI

Согласно исследованию McKinsey, сфера коммуникаций — лидер по внедрению искусственного интеллекта: его уже используют 32% мировых компаний. В индустрию вкладывают крупные инвестиции, направленные на автоматизацию процессов. Больше – только у финансового сектора.

По результатам анализа американского рынка маркетинговых технологий MarTech Today, в 2011 году было только около 150 компаний, которые занимались внедрением AI, в 2015-м – около 2000, а в 2017-м — 5 тысяч. Маркетинг тратит на технологии всё больше денег, и это влияет на требования к компетенциям, которыми должны владеть специалисты.

Поэтому эксперты все чаще говорят о том, что маркетинг превращается в технологическую дисциплину. Если в начале 2000-х у компаний было 2–3 канала информации о потребителе, то сейчас в среднем бизнес использует 20–30 источников, из которых получает информацию о клиентах, и 20–40 каналов коммуникации с ними. Компании стремятся собирать все больше и больше данных о потребителе, поэтому возникает все большая потребность в обработке этих данных с помощью искусственного интеллекта. И наиболее востребованными становятся те системы, которые результат анализа данных дают в виде конкретных советов бизнесу для создания маркетинговой стратегии.

Например, менеджерами по продажам уже применяется продукт People.ai, который на основе своей базы данных и анализа получаемой информации предлагает лучшие сценарии и возможные действия, повышающие продажи до 30%.

Кейсы успешного внедрения AI

Один из экспертов Forbes, Мэри Энн О’Брайан (OBI Creative), считает, что потенциально AI можно использовать в маркетинге благодаря возможности взаимодействовать с клиентом по всем каналам в режиме реального времени. «Немало примеров, когда неудачу и успех разделяет лишь то, насколько бренд способен корректировать свои тактики в зависимости от отклика клиентов», — говорит эксперт.

В маркетинговых агентствах видят две основные сферы применения AI: для клиента и для внутреннего использования. «С молниеносным ростом требований к скорости и качеству никто не хочет раздувать штат, — говорит Александра Кондраштина, Digital & innovations lead, MediaCom. — В ход идут любые способы автоматизации рутины. В этом и суть вопроса об автоматизации маркетинга – как и любой другой бизнес-процесс он включает в себя внушительное число рутинных задач, которые вполне могут быть решены машиной.

И даже такой креативный процесс, как создание слогана, включает в себя поверхностное анкетирование аудитории, анализ данных, тестирование вариантов, которое может быть сделано автоматически».

Запуск рекламных кампаний сегодня тоже возможно автоматизировать. Часто возникают ситуации, когда контент нужно создавать сегодня на вчера. Чтобы его разработать, нужно поставить задачу креативщикам, а иногда – сначала провести тендер, потом дать время сотрудникам подумать, рассмотреть идеи, прокомментировать и так далее. Когда вам нужно в течение дня на понятную тему запустить рекламную кампанию, эта схема не успеет сработать. Помочь сможет только искусственный интеллект. Он будет делать то, что не умеют люди — быстро получать информацию, обрабатывать ее и выдавать результаты.

Например, компания Algorithmics создала робота Альберта, который размещает рекламу. Производитель нижнего белья Cosabella, который был недоволен снижением продаж и работой performance-агентства, решил воспользоваться услугами Альберта.

Через месяц после начала работы искусственного интеллекта рентабельность инвестиций компании в цифровую рекламу увеличилась на 50%, а затраты снизились на 12%. Генерирование заказов в соцсетях с 5–10% увеличилось в 3 раза, а прирост покупок через Facebook – на 2000%. Через полгода клиентская база Cosabella выросла на 30%.

Альберт помог серьезно увеличить продажи и дилеру Harley-Davidson в Нью-Йорке. На основе быстрого анализа всех возможных данных о потребителе, AI сделал вывод, что целевая аудитория компании значительно шире той, о которой думали маркетологи бренда. В итоге дилер увеличил посещаемость сайта на 566%, а продажи выросли на 40%. Сотрудничество с рекламными агентствами не принесло таких результатов.

Искусственный интеллект также успешно может создавать и менять сайты согласно потребностей клиентов. В компании The Grid создали вебплатформу, которая на базе ИИ сама формирует сайт — мобильный и для десктопа. Она анализирует поведение пользователей, понимает, откуда они приходят на сайт и когда его покидают, и сама полностью его перестраивает. Нужно только давать ей контент.

По мнению экспертов, бизнес пытается в первую очередь автоматизировать сложные процессы, для выполнения которых трудно найти хороших специалистов, которые стоят больших денег. А малый и средний бизнес вообще не может их себе позволить. Вместо этого он идет на рынок маркетинговых услуг, но из-за отсутствия базового маркетингового мышления не в состоянии грамотно составить ТЗ для подрядчика.

Риски и вызовы внедрения AI в маркетинге

Но наряду с возможностями будущее принесет маркетологам и новые вызовы — недоверие людей к искусственному интеллекту и этика его применения (подробнее о рисках, связанных с AI здесь). Например, были случаи, когда AI предлагал авиакомпаниям устраивать небольшие авиакатастрофы, чтобы поднять продажи. А такая технологически продвинутая компания, как Amazon недавно потерпела неудачу со своим амбициозным инновационным проектом.

Е-commerce гигант решил войти в фэшн-сегмент и разработал инструмент StyleSnap для поиска по фотографиям похожих товаров на своем сайте. Фото может быть как с Instagram, так и с вечеринки у друга. Но вместо сарафана для подростка машина показывает платье для взрослой женщины. А в ответ на фото Селены Гомез в джинсовой куртке приходит рекомендация в виде голубой шали из искусственного меха фасона Улицы Сезам. Разочарование модников не было бы таким сильным, если бы не слоган Amazon «StyleSnap навсегда изменит ваш подход к покупкам».

Еще один серьезный риск использования AI — одна и та же ошибка программирования или хакерская атака может быть повторена на множестве роботов. Или одна машина может несколько раз повторить одно и то же ошибочное действие, что может привести к непредвиденным убыткам. Уже подсчитано, что крупная глобальная кибератака может принести потери, превышающие $50 млрд.