Agentic AI – ce este și de ce este următorul mare trend pentru marketeri

În ultimul deceniu, inteligența artificială a schimbat fundamental modul în care abordăm marketingul. Acest lucru poate suna ca un clișeu obosit, dar este dificil să te contrazici cu asta.

Ceea ce a început ca soluții de nișă și limitate utilizate de profesioniștii tehnologiați s-a transformat în instrumente complexe și omniprezente accesibile aproape oricui. AI este peste tot, și chiar și oamenii care au dificultăți în utilizarea computerelor pot folosi chatbot-uri.

Domeniul de aplicare al sarcinilor a crescut și el. La început, aveam instrumente simple de automatizare care se ocupau de sarcini repetitive. Acum, aceste sisteme analizează datele clienților, generează conținut creativ, optimizează performanța campaniilor și îndeplinesc zeci de alte sarcini.

Astăzi, 56% dintre marketeri folosesc activ AI în procesele lor. Acest număr va crește cu siguranță pe măsură ce soluții mai avansate devin disponibile.

Nimic din toate acestea nu s-a întâmplat peste noapte. Am asistat la o evoluție constantă de la automatizarea marketingului bazată pe reguli la analiza predictivă până la sistemele de AI generativ.

Și acum, asistăm la o altă schimbare majoră: AI agentic - inteligența artificială care depășește sarcinile de nivel scăzut. Nu doar creează conținut - poate lua decizii strategice despre campaniile tale.

Lucruri precum determinarea mixului optim de canale, ajustarea bugetelor în timp real și personalizarea traseelor clienților. Toate acestea fără supraveghere umană continuă.

Ce este AI Agentic

Această tehnologie reprezintă un salt semnificativ înainte față de sistemele AI pe care majoritatea marketerilor le folosesc astăzi.

AI Agentic

este o formă de inteligență artificială capabilă să funcționeze autonom, să ia decizii și să se adapteze la medii complexe cu o supraveghere umană minimă.

Spre deosebire de AI generativ, care creează conținut când i se solicită, dar se bazează în totalitate pe ghidarea umană, un AI agentic poate evalua situațiile în mod independent, poate formula strategii și le poate executa fără o supraveghere constantă.

Cu AI generativ, trebuie să ai un obiectiv clar și apoi să îi oferi instrucțiuni la fiecare pas către acesta. AI agentic, pe de altă parte, poate face aceste pași în mod independent odată ce îi este furnizat obiectivul final.

Trei caracteristici cheie definesc aceste sisteme:

1. Autonomie: AI agențial poate funcționa independent, luând decizii pe baza datelor disponibile, mai degrabă decât cerând ghidare umană pas-cu-pas.
2. Orientare spre obiective: Agentic AI lucrează spre obiective specifice, prioritizând acțiunile care contribuie la rezultatele dorite.
3. Capacitatea de învățare: Agentic AI se îmbunătățește continuu prin analizarea rezultatelor acțiunilor sale și ajustarea strategiilor în consecință.

Să zicem că vrei să derulezi o campanie prin email. Dacă folosești instrumentele AI actuale, va trebui să le soliciți separat pentru a scrie fiecare email din secvență, a crea segmente, a optimiza momentele de trimitere și așa mai departe. 

Între timp, agentic AI va lua inputul inițial de la tine și va continua să îndeplinească toate sarcinile de unul singur și cu minimă supraveghere. Acest lucru transformă AI dintr-un stagiar de marketing entuziast, dar neștiutor—care are nevoie de ghidare la fiecare pas—într-un specialist capabil și autosuficient. 

Cele Cinci Etape ale Evoluției Către AGI—Și Unde Se Încadrează Agentic AI

Fiecare avanat în lumea AI are un scop simplu—să creeze o inteligență generală artificială (AGI). Aceasta este o AI capabilă de orice fac oamenii—și mai mult.

Sam Altman de la OpenAI a schițat un plan în cinci etape care explică cum putem ajunge la o AI veritabilă. 

Și deși drumul către AGI nu este unul scurt sau ușor, cadrul lui Altman ne arată de ce agentic AI este atât de important. Este compus din cinci etape.

Etapa 1: Chatboturi (AI Conversațional)

Prima etapă ne este cea mai cunoscută. Implică sisteme AI capabile de conversații cu oamenii, cum ar fi boturi de serviciu pentru clienți și modele de limbaj ca ChatGPT. Aceste sisteme excelează la răspunsul la întrebări, la urmarea instrucțiunilor și la generarea de conținut pe baza solicitărilor specifice.

Totuși, nu sunt exact inteligente—AI-urile conversaționale sunt predispuse la erori și pot produce nonsensuri. De aceea, aceste sisteme necesită o observație atentă și o corectare constantă.

Această abordare a început să câștige popularitate la sfârșitul anului 2022 și este folosită pe scară largă de un număr mare de afaceri.

Etapa 2: AI de Raționament

Aceste sisteme rezolvă probleme complexe prin analizarea datelor și aplicarea logicii. Ele demonstrează un raționament asemănător cu cel uman și pot lucra prin probleme pas cu pas, producând răspunsuri mai inteligente care sunt dincolo de sfera chatboților obișnuiți.

Sistemele de raționament necesită încă direcții umane pentru a acționa pe baza insight-urilor lor. 

Exemple de AI de raționament includ modelele o1 și o3 de la OpenAI, Claude 3.7 Sonnet de la Antropic, și DeepSeek R1. Aceste modele au început să apară la sfârșitul anului 2024 și câștigă rapid popularitate.

Etapa 3: AI Agentic

Aici vine eroul nostru. AI Agentic nu numai că poate raționa, dar poate și să ia acțiuni autonome pentru a atinge obiectivele predefinite. Aceste sisteme pot lua decizii independent, le pot executa și pot învăța din rezultate pentru a îmbunătăți performanțele viitoare.

Spre deosebire de primele două etape, AI-urile agentice nu necesită intervenție umană constantă.

Tranziția de la raționatori la agenți poate avea loc relativ rapid. Și aceasta poate deveni o schimbare majoră în modul în care interacționăm cu AI. 

Etapa 4: AI de Inovație

Inovatorii sunt sisteme AI care vor ajuta activ la invenții și creativitate, generând soluții noi la probleme și colaborând cu oamenii la sarcini care necesită imaginație și creativitate.

Această etapă ar putea revoluționa industriile prin accelerarea proceselor de cercetare și inovație.

Etapa 5: AI Organizațional

Etapa finală reprezintă sisteme AI capabile să execute activitatea unei organizații întregi, gestionând și executând o gamă largă de sarcini fără a necesita supraveghere.

În această etapă, vom ajunge la AGI, unde AI depășește performanța umană în majoritatea sarcinilor.

În prezent, îmbrățișăm Etapa 2 și ne îndreptăm încet spre Etapa 3, pe măsură ce sistemele AI cu raționament încep să încorporeze capacități de acțiune autonomă. Acest lucru va avea un impact major asupra automatizării marketingului și nu numai.

Cum funcționează AI Agentic?

AI Agentic reprezintă cea mai recentă evoluție într-un domeniu foarte complex și complicat. Dar nu trebuie să fii om de știință în date pentru a înțelege fluxul de lucru de bază.

Aceste sisteme operează pe baza a patru etape interconectate.

Prima este percepția și colectarea datelor. La acest pas, AI-ul agentic colectează și procesează continuu informații din diverse surse. Acestea pot include (dar nu se limitează la) date despre clienți, metrici de performanță ale campaniilor și tendințe de piață.

Următoarea etapă este motorul de raționament și luare a deciziilor. Aici, sistemul evaluează datele primite în raport cu obiectivele tale. Folosind capacități sofisticate de raționament, identifică tipare și oportunități, cântărește acțiunile posibile și determină pașii următori optimi pe baza rezultatelor preconizate.

Componentea de acțiune implementează aceste decizii în mod autonom. De exemplu, poate continua cu ajustarea cheltuielilor pentru reclame, personalizarea conținutului sau modificarea parametrilor campaniei.

Și, în final, avem sistemul de învățare și adaptare. AI-ul învață din rezultate, adaptând strategiile în timp real pentru a îmbunătăți performanța și pentru a atinge obiectivele.

Această buclă continuă de învățare este principalul punct forte al AI-urilor agentice. După fiecare acțiune, sistemul monitorizează rezultatele și încorporează acest feedback pentru a îmbunătăți deciziile viitoare. 

De exemplu, atunci când optimizează o campanie de email, ar putea observa că schimbarea orelor de trimitere pentru un anumit segment de clienți crește rata de deschidere. Apoi va aplica această învățare la campanii, îmbunătățind constant performanța în timp.

Spre deosebire de automatizarea tradițională, care urmează reguli statice, AI-ul agentic își evoluează abordarea bazată pe ceea ce funcționează cel mai bine în condiții schimbătoare – creând un sistem de marketing care își rafinează abordarea cu fiecare interacțiune cu clienții.

Cele Trei Niveluri ale Execuției de Marketing – Și Cum Beneficiază AI Agentic Specialiștii în Marketing

Pentru a înțelege de ce AI-ul agentic este atât de promițător, să examinăm abordarea standard în execuția de marketing. Orice activitate de marketing, de la inițierea sa și până la analiza post-mortem, trece prin trei etape distincte.

La vârf, executivii de nivel C stabilesc direcția strategică – definind poziționarea brandului, țintele de creștere și investiția generală în marketing. Aceste decizii necesită o înțelegere aprofundată a afacerii, o intuiție de piață și aliniere cu obiectivele organizaționale mai largi.

La mijloc, managerii de marketing traduc aceste obiective strategice în planuri acționabile. Ei determină strategiile de campanie, abordările de targetare a publicului, selecția canalelor și alocarea resurselor. Acest nivel necesită atât gândire strategică, cât și expertiză tactică.

La bază, echipele operaționale aduc aceste planuri la viață prin crearea de materiale, scrierea de conținut, proiectarea de elemente vizuale și derularea de campanii pe diverse platforme. Acest nivel se concentrează pe execuția abilă și producția creativă.

Primul val de AI a avut un impact major la nivel operațional. Instrumentele de AI generativă au început acum să ajute la crearea de conținut, proiectarea de elemente vizuale și generarea de cod. Aceasta îmbunătățește productivitatea, dar nu schimbă modul în care se iau deciziile de marketing.

AI-ul agentic urcă pe scară pentru a susține nivelul de management al marketingului. În loc să creeze doar conținut, aceste sisteme pot ajuta acum la determinarea canalelor care vor performa cel mai bine, cum să optimizeze timpul campaniilor, când să ajusteze strategiile pe baza performanței și cum să aloce bugetele.

Nu înseamnă că marketingul va funcționa complet automatizat - va exista în continuare nevoie de supraveghere umană, mai ales la nivel strategic, unde contextul de afaceri și valorile brandului trebuie să ghideze toate deciziile. 

Totuși, cu AI preluând tot mai multe sarcini, oamenii vor avea mai mult spațiu pentru direcție strategică și inovație creativă - acele lucruri care au cel mai mare impact.

Concluzie

AI-ul agentic este ceea ce ar trebui să urmăriți în următorul an sau doi. Vine și va fi important.

Și, deși tehnologia sa este fascinantă, ceea ce contează cel mai mult pentru echipele de marketing sunt beneficiile tangibile pe care le oferă. Înarmați cu AI agentic, marketerii vor putea să lanseze campanii hiper-personalizate la scară, să optimizeze și să testeze continuu campaniile, să aloce eficient bugetele și multe altele.

Cât de miraculos ar părea, acest nou tip de AI nu va elimina necesitatea existenței unor specialiști în marketing. Această tehnologie funcționează cel mai bine atunci când i se oferă obiective clare și constrângeri de către experții umani. 

Cele mai reușite implementări vor fi parteneriate între creativitatea umană și gândirea strategică, combinate cu puterea analitică și capacitățile de execuție ale AI-ului.

Dacă doriți să fiți la curent cu ultimele noutăți din lumea marketingului și a AI-ului - asigurați-vă că vă abonați la blogul nostru. Și nu ezitați să ne contactați dacă aveți întrebări despre implementarea soluțiilor bazate pe AI în propria afacere.

Special Request Inline