W ciągu ostatniej dekady sztuczna inteligencja zasadniczo zmieniła nasze podejście do marketingu. Może to brzmieć jak wyświechtany frazes, ale trudno z tym polemizować.
To, co zaczynało jako niszowe i ograniczone rozwiązania używane przez obeznanych z technologią profesjonalistów, przekształciło się w skomplikowane i powszechne narzędzia dostępne praktycznie dla każdego. AI jest wszędzie, a nawet osoby mające trudności z obsługą komputera mogą korzystać z chatbotów.
Zakres zadań również się rozszerzył. Na początku mieliśmy proste narzędzia automatyzacji do obsługi powtarzalnych zadań. Teraz te systemy analizują dane klientów, generują kreatywne treści, optymalizują wydajność kampanii i wykonują wiele innych zadań.
Obecnie 56% marketerów aktywnie korzysta z AI w swoich procesach. Ta liczba z pewnością wzrośnie wraz z pojawieniem się bardziej zaawansowanych rozwiązań.
Nic z tego nie wydarzyło się z dnia na dzień. Obserwowaliśmy stały postęp od marketingowej automatyzacji opartej na regułach przez analizę predykcyjną po generatywne systemy AI.
A teraz jesteśmy świadkami kolejnej ważnej zmiany: agentycznego AI - sztucznej inteligencji, która wykracza poza zadania niskiego poziomu. Nie tylko tworzy treści, ale może podejmować strategiczne decyzje dotyczące twoich kampanii.
Rzeczy takie jak określanie optymalnej mieszanki kanałów, dostosowywanie budżetów w czasie rzeczywistym i personalizowanie podróży klientów. Wszystko to bez stałego nadzoru ludzkiego.
Czym jest Agentyczne AI
Technologia ta stanowi znaczący krok naprzód w porównaniu do systemów AI, z których korzysta większość marketerów dzisiaj.
Agentyczne AI
to forma sztucznej inteligencji zdolna do autonomicznego działania, podejmowania decyzji i adaptacji do złożonych środowisk przy minimalnym nadzorze człowieka.
W przeciwieństwie do generatywnego AI, które tworzy treści na żądanie, ale w pełni polega na ludzkich wskazówkach, agentyczne AI może samodzielnie oceniać sytuacje, formułować strategie i realizować je bez stałego nadzoru.
Przy generatywnym AI musisz mieć jasno wyznaczony cel, a następnie dostarczyć mu instrukcji na każdym kroku w jego kierunku. Agentyczne AI, z kolei, potrafi podejmować te kroki samodzielnie, gdy tylko zostanie mu przekazany cel końcowy.
Trzy kluczowe cechy definiują te systemy:
- Autonomia: Agentyczne AI może działać niezależnie, podejmując decyzje na podstawie dostępnych danych, zamiast wymagać wskazówek krok po kroku od człowieka.
- Nastawienie na cel: Agentic AI dąży do osiągnięcia konkretnych celów, priorytetując działania, które przyczyniają się do pożądanych rezultatów.
- Zdolność do nauki: Agentic AI nieustannie się rozwija, analizując wyniki swoich działań i odpowiednio dostosowując strategie.
Załóżmy, że chcesz przeprowadzić kampanię e-mailową. Jeśli korzystasz z obecnych narzędzi AI, będziesz musiał osobno je zachęcać do stworzenia każdego e-maila w sekwencji, wymyślić segmenty, zoptymalizować terminy wysyłki, i tak dalej.
Tymczasem agentic AI przejmie od Ciebie wstępne dane wejściowe, a następnie samodzielnie wykona wszystkie zadania przy minimalnym nadzorze. Przekształca to AI z chętnego, ale trochę zagubionego stażysty marketingowego—który potrzebuje wskazówek na każdym etapie—w zdolnego i samowystarczalnego specjalistę.
Pięć etapów ewolucji w kierunku AGI—I gdzie pasuje Agentic AI
Każdy postęp w świecie AI ma jeden prosty cel—stworzyć ogólną sztuczną inteligencję (AGI). To AI zdolna do wszystkiego, co robią ludzie—i więcej.
Sam Altman z OpenAI przedstawił mapę drogową pięciu etapów, która wyjaśnia, jak możemy osiągnąć prawdziwą AI.
I chociaż droga do AGI nie jest krótka ani łatwa, framework Altmana pokazuje, dlaczego agentic AI jest tak ważna. Składa się z pięciu etapów.
Etap 1: Chatboty (Konwersacyjna AI)
Pierwszy etap jest dla nas najbardziej znajomy. Obejmuje systemy AI zdolne do rozmów z ludźmi, takie jak boty obsługi klienta i modele językowe jak ChatGPT. Te systemy doskonale odpowiadają na pytania, wykonują instrukcje i generują treści na podstawie określonych zapytań.
Jednak nie są one dokładnie inteligentne—konwersacyjne AI podatne są na błędy i mogą generować nonsens. Dlatego te systemy wymagają dokładnej obserwacji i stałej kontroly poprawności.
To podejście zaczęło zyskiwać na popularności pod koniec 2022 roku i jest szeroko stosowane przez dużą część firm.
Etap 2: AI Wnioskująca
Te systemy rozwiązują skomplikowane problemy, analizując dane i stosując logikę. Wykazują się wnioskowaniem zbliżonym do ludzkiego i potrafią rozwiązywać problemy krok po kroku, generując mądrzejsze odpowiedzi, które wykraczają poza zakres zwykłych chatbotów.
Systemy wnioskowania wciąż wymagają ludzkiego kierownictwa do działania na podstawie swoich wniosków.
Przykłady AI wnioskującej to modele o1 i o3 od OpenAI, Claude 3.7 Sonnet od Antropic oraz DeepSeek R1. Te modele zaczęły się pojawiać pod koniec 2024 roku i szybko zyskują popularność.
Etap 3: Agentic AI
Oto nasz bohater. Agentic AI potrafi nie tylko wnioskować, ale także podejmować autonomiczne działania w celu osiągnięcia zdefiniowanych celów. Te systemy mogą samodzielnie podejmować decyzje, je realizować i uczyć się na wynikach, aby poprawić przyszłe wyniki.
W przeciwieństwie do dwóch poprzednich etapów, agenticzne AI nie wymagają ciągłej interwencji człowieka.
Przejście od wnioskowców do agentów może nastąpić stosunkowo szybko. A to może stać się wielką zmianą w sposobie, w jaki interakcjonujemy z AI.
Etap 4: AI Innowacyjne
Innowatorzy to systemy AI, które będą aktywnie pomagać w wynalazkach i kreatywnym myśleniu, generując nowe rozwiązania problemów i współpracując z ludźmi przy zadaniach wymagających wyobraźni i kreatywności.
Ten etap może zrewolucjonizować przemysły poprzez przyspieszenie procesów badawczych i innowacyjnych.
Etap 5: AI Organizacyjna
Końcowy etap to systemy AI zdolne do realizacji pracy całej organizacji, zarządzające i wykonujące szeroki zakres zadań bez potrzeby nadzoru.
Na tym etapie osiągniemy AGI, gdzie AI przewyższy ludzką wydajność w większości zadań.
Obecnie znajdujemy się na etapie 2 i powoli zmierzamy w kierunku etapu 3, ponieważ systemy AI oparte na rozumowaniu zaczynają włączać zdolności do autonomicznych działań. Będzie to miało znaczący wpływ na automatyzację marketingu i nie tylko.
Jak działa Agentic AI?
Agentic AI to najnowsze osiągnięcie w bardzo złożonym i skomplikowanym obszarze. Ale nie musisz być naukowcem danych, aby zrozumieć podstawowy przepływ pracy.
Systemy te działają w oparciu o cztery powiązane kroki.
Pierwszy to percepcja i gromadzenie danych. Na tym etapie agentic AI nieustannie zbiera i przetwarza informacje z różnych źródeł. Mogą to być (ale nie ograniczają się do) dane klientów, wskaźniki efektywności kampanii i trendy rynkowe.
Kolejno przechodzimy do silnika rozumowania i podejmowania decyzji. Tutaj system ocenia nadchodzące dane w kontekście Twoich celów. Korzystając z zaawansowanych zdolności rozumowania, identyfikuje wzorce i możliwości, waży potencjalne działania i ustala optymalne następne kroki na podstawie przewidywanych wyników.
Komponent działań implementuje te decyzje autonomicznie. Na przykład, może przystąpić do regulacji wydatków na reklamy, personalizacji treści lub modyfikowania parametrów kampanii.
I na końcu, mamy system nauki i adaptacji. AI uczy się z wyników, dostosowując strategie w czasie rzeczywistym, aby poprawić wydajność i osiągać cele.
Ta ciągła pętla uczenia się jest główną siłą agentic AI. Po każdym działaniu system monitoruje wyniki i włącza te informacje zwrotne, aby poprawić przyszłe decyzje.
Na przykład podczas optymalizacji kampanii e-mailowej może zauważyć, że zmiana czasu wysyłki dla określonego segmentu klientów zwiększa wskaźnik otwarć. Następnie zastosuje te nauki do kampanii, stopniowo poprawiając wydajność w czasie.
W przeciwieństwie do tradycyjnej automatyzacji opierającej się na statycznych zasadach, agentic AI rozwija swoje podejście w oparciu o to, co najlepiej działa w zmieniających się warunkach—tworząc system marketingowy, który doskonali swoje podejście przy każdej interakcji z klientem.
Trzy poziomy realizacji marketingu—i jak Agentic AI przynosi korzyści marketerom
Aby zrozumieć, dlaczego agentic AI jest tak obiecująca, przyjrzyjmy się standardowemu podejściu do realizacji marketingu. Każda aktywność marketingowa, od jej rozpoczęcia po analizę post mortem, przechodzi przez trzy odrębne poziomy.
Na szczycie managerowie wyższego szczebla określają strategiczny kierunek—definiując pozycjonowanie marki, cele wzrostu i ogólne inwestycje w marketing. Decyzje te wymagają głębokiego zrozumienia biznesu, intuicji rynkowej i zgodności z szerszymi celami organizacyjnymi.
Na środku managerowie marketingu przekształcają te strategiczne cele w wykonalne plany. Określają strategie kampanii, podejścia do targetowania odbiorców, wybór kanału i przydział zasobów. Ten poziom wymaga zarówno strategicznego myślenia, jak i taktycznej wiedzy fachowej.
U podstawy,
Zespoły operacyjne ożywiają te plany poprzez tworzenie zasobów, pisanie tekstów, projektowanie treści wizualnych i realizację kampanii na różnych platformach. Ten poziom koncentruje się na umiejętnej realizacji i twórczej produkcji.
Pierwsza fala AI wpłynęła przede wszystkim na poziom operacyjny. Narzędzia generatywnej AI teraz pomagają tworzyć treści, projektować wizualia i generować kod. Poprawia to produktywność, ale nie zmienia sposobu podejmowania decyzji marketingowych.
Agentic AI wspina się po drabinie, aby wspierać poziom zarządzania marketingowego. Zamiast tylko tworzyć treści, te systemy mogą teraz pomagać w określaniu, które kanały będą się najlepiej sprawdzać, jak optymalizować czas kampanii, kiedy dostosować strategie w oparciu o wydajność oraz jak alokować budżety.
Nie oznacza to, że marketing będzie działał całkowicie autopilotem—nadal będzie potrzebna ludzka kontrola, zwłaszcza na poziomie strategicznym, gdzie kontekst biznesowy i wartości marki muszą kierować wszystkimi decyzjami.
Jednak dzięki AI obsługującemu coraz więcej zadań, ludzie będą mieli więcej przestrzeni dla kierunku strategicznego i twórczej innowacji—rzeczy, które mają największy wpływ.
Wniosek
Agentic AI to coś, na co warto zwrócić uwagę w ciągu najbliższych roku czy dwóch. Nadchodzi, i będzie duże.
I choć technologia jest fascynująca, to, co ma największe znaczenie dla zespołów marketingowych, to namacalne korzyści, jakie dostarcza. Wyposażeni w agentic AI, marketerzy będą mogli prowadzić hiperspersonalizowane kampanie na szeroką skalę, nieustannie optymalizować i testować kampanie, efektywnie alokować budżety i wiele więcej.
Choć może się to wydawać cudowne, ten nowy rodzaj AI nie wyeliminuje potrzeby na wykwalifikowanych marketerów. Ta technologia działa najlepiej, gdy otrzymuje jasne cele i ograniczenia od ludzkich ekspertów.
Najbardziej udane wdrożenia będą partnerstwami między ludzką kreatywnością i strategicznym myśleniem połączonym z analityczną mocą AI i zdolnościami wykonawczymi.
Jeśli chcesz być na bieżąco z najnowszymi wiadomościami ze świata marketingu i AI—zapisz się na nasz blog. I nie wahaj się z nami skontaktować, jeśli masz jakiekolwiek pytania dotyczące wdrożenia rozwiązań opartych na AI w swoim biznesie.