La vice-présidente du marketing technologique décrypte les flux de travail marketing fondés sur l’IA qui propulsent son organisation

Kathleen Booth est vice-présidente du marketing chez Sequel.io, où elle se concentre sur un marketing axé sur l’IA et porté par la marque. Elle est également la créatrice de la newsletter Code Meets Creed, dans laquelle elle explore comment devenir axé sur l’IA sans devenir exclusivement dépendant de l’IA.

Nous nous sommes entretenus avec Kathleen pour comprendre dans quels cas l’IA constitue un atout pour les équipes marketing — et dans quels cas elle représente un risque. Au fil de la conversation, elle nous a présenté ses flux de travail marketing faisant appel à l’IA les plus utiles. Voici ce qu’elle a expliqué.

La confiance, la clarté et la pertinence l’emporteront toujours

Je n’ai pas commencé ma carrière en pensant au marketing tel que nous le définissons aujourd’hui. J’ai commencé en tant que fondatrice.

J’ai créé et dirigé Quintain Marketing pendant plus de dix ans, en travaillant avec des entreprises issues de secteurs très différents. Cette expérience a façonné ma manière de penser la croissance plus que toute autre chose. Quand on est aussi proche du travail, on voit ce qui génère des résultats, et j’ai constamment observé le même schéma : les mécanismes du marketing changent sans cesse, mais les fondamentaux ne changent pas. La confiance, la clarté et la pertinence l’emporteront toujours.

Après avoir quitté l’agence, j’ai occupé des postes de direction au sein d’entreprises, notamment chez Pavilion, où j’ai pu observer au premier rang comment des milliers de responsables de la mise sur le marché s’adaptaient au changement. C’est là que j’ai compris que les anciennes méthodes ne fonctionnaient plus. Les entonnoirs devenaient plus bruyants, les canaux arrivaient à saturation et il était plus difficile d’atteindre les acheteurs — et encore plus difficile de les convaincre.

Désormais, chez Sequel.io, je suis au cœur d’une seconde remise à zéro. Je suis arrivée avec pour mission de construire le marketing depuis le début, selon une approche axée sur l’IA et portée par la marque. L’entreprise connaît une croissance rapide — nous avons triplé notre chiffre d’affaires l’année dernière — et nous bénéficions d’une forte adéquation produit-marché avec un produit très différencié. J’ai donc de la chance, et le vent gonfle les voiles de mon marketing.

Chez Sequel, l’IA n’est pas simplement un outil ou un canal supplémentaire. Elle transforme notre manière de travailler, de créer du contenu et d’être évalués par les acheteurs. Elle raccourcit le cycle de vente, réduit le coût du développement produit et nous aide à publier de nouvelles versions du produit à un rythme insensé. Mais l’IA inonde également le marché de plus de bruit que jamais, ce qui crée un paradoxe.

Plus nous pouvons produire de contenu, plus le goût, le discernement et la connexion humaine prennent de la valeur. J’explore ce thème dans ma newsletter Substack, Code Meets Creed. Il ne s’agit pas seulement de savoir comment utiliser l’IA, mais aussi comment diriger à l’ère de l’IA. Comment constituer des équipes axées sur l’IA sans qu’elles deviennent exclusivement dépendantes de l’IA. Comment préserver la marque, la créativité et l’éthique à un moment où la rapidité et l’échelle sont récompensées.

Si je devais dégager un fil conducteur dans ma carrière, ce serait celui-ci : je suis passée de l’exécution du marketing à sa direction, puis à une réflexion sur ce qu’il signifie dans un monde guidé par l’IA. Je ne pense pas que nous soyons au terme de cette transformation. Je pense que nous en sommes encore aux tout débuts et que nous cherchons tous à comprendre les choses en temps réel.

Une équipe marketing légère et à fort effet de levier

Je dirige le marketing et le développement commercial chez Sequel.io, au sein d’une équipe volontairement légère et à fort effet de levier.

Nous sommes une entreprise financée par le capital-risque, en phase de série A, l’organisation n’est donc pas importante. Elle comprend quelques spécialistes du marketing à temps plein, deux représentants du développement commercial et un ensemble de ressources à temps partiel et de soutien d’agences. Notre périmètre est toutefois large. Nous sommes responsables de la marque, de la génération de la demande, du marketing produit, du marketing terrain et partenaire, ainsi que de la prospection sortante. Les fonctions ne sont pas nettement séparées ; il s’agit d’un seul système qui génère 100 % du pipeline de l’entreprise.

Nous avons consciemment délaissé les canaux payants au profit de ce qui génère actuellement de la confiance et du pipeline pour nous : les événements terrain, les dîners de dirigeants, la prospection sortante, les partenariats et les réseaux sociaux organiques. Le référencement évolue pour nous, notamment à mesure que l’IA transforme la découverte. Nous investissons également massivement dans l’utilisation de notre propre produit comme canal, en exploitant les données d’engagement pour orienter notre stratégie de mise sur le marché.

La complexité ne réside pas dans l’échelle, mais dans l’ambition. Nous repositionnons l’entreprise, qui passe d’une plateforme de webinaires à une couche d’engagement du site web alimentée par l’IA. Parallèlement, nous construisons une organisation marketing axée sur l’IA. Cela implique de repenser la manière dont le travail est effectué, les domaines dans lesquels les humains apportent le plus de valeur et la façon d’intégrer le discernement et le goût aux côtés de l’automatisation.

Ce que nous construisons est emblématique de la direction que prennent les organisations marketing. Nous constatons un doublement, voire un triplement, du pipeline sans augmentation correspondante des dépenses ou des effectifs. L’IA fournit cet effet de levier, non pas en remplacement des personnes, mais comme multiplicateur de force. Cela se reflète dans des indicateurs qui avaient moins d’importance auparavant, notamment le chiffre d’affaires annuel récurrent par ETP. À mes yeux, cet indicateur devient l’un des signaux les plus clairs de l’efficacité marketing dans cette nouvelle ère.

Comment l’IA a entraîné trois grands changements dans le marketing

L’IA a changé notre façon de travailler de nombreuses manières. Voici les trois principaux exemples qui me viennent à l’esprit :

Redéfinir le processus de marketing de contenu

Le changement le plus important n’a pas été l’adoption d’outils d’IA, mais la transformation du flux de travail. Nous sommes passés à un modèle « en encadrement » pour le contenu. L’IA intervient au milieu, mais les humains maîtrisent les deux extrémités. Chaque contenu commence par un point de vue exprimé par une personne réelle. L’IA synthétise ensuite cette réflexion et génère un premier brouillon. Avant toute publication, un humain le façonne, l’affine et le soumet à un examen rigoureux.

Cela a rapidement changé le rôle du spécialiste du marketing. Moins de temps à fixer une page blanche, davantage de temps consacré à la réflexion, à la révision et aux décisions. La production est plus rapide, mais elle semble aussi plus réfléchie, car elle repose dès le départ sur une véritable perspective.

Révéler les problèmes liés aux ICP et au message

Un autre changement majeur concernait la structuration des convictions de notre entreprise. Nous avons créé des documents de formation qui servent de sources de vérité uniques pour nos personas, notre ICP, notre message et notre voix de marque. Cela semble élémentaire, mais c’est l’une des initiatives les plus efficaces que nous ayons mises en place.

L’IA a révélé leur flou précédent. Si vos données d’entrée ne sont pas claires, les résultats s’effondrent.

Désormais, cette base commune accomplit plusieurs choses à la fois. Elle garantit la cohérence de tout ce que nous commercialisons. Elle accélère l’intégration, car les nouvelles recrues disposent d’un point de départ clair. Et elle permet à toute l’équipe d’avancer plus vite avec l’IA, puisque nous travaillons tous à partir des mêmes définitions.

Repenser la capacité disponible

Le troisième changement concerne notre façon de considérer la capacité disponible. Le marketing a toujours été soumis à des contraintes. Il n’y a jamais assez de temps ni de personnel, mais la réponse par défaut consistait autrefois à réduire les priorités ou à demander davantage de ressources humaines. Désormais, la première question est différente : « Cela peut-il être automatisé ? »

Nous avons commencé à examiner chaque flux de travail à travers le prisme des tâches à accomplir. Quelles sont les étapes distinctes, et lesquelles nécessitent réellement le jugement humain, par opposition à la reconnaissance de schémas ou à la synthèse ? L’IA ne remplace pas le travail, mais elle redéfinit la manière dont les humains y consacrent leur temps.

Ce changement est subtil, mais il transforme beaucoup de choses. Il nous pousse à protéger les aspects du travail qui exigent du goût, du contexte et de la créativité, et à automatiser agressivement le reste.

Comment l’IA peut dynamiser la veille concurrentielle

Nous avons construit l’un de nos flux de travail les plus utiles autour de la veille concurrentielle. Elle était auparavant manuelle et irrégulière. Quelqu’un vérifiait périodiquement les sites web des concurrents, parcourait les communiqués de presse et mettait peut-être à jour une ou deux diapositives. Au moment où ces informations arrivaient dans les conversations commerciales, elles étaient déjà obsolètes.

Désormais, il s’agit d’un système hebdomadaire alimenté par l’IA, qui fonctionne de bout en bout.

Tout d’abord, l’IA assure une surveillance continue. Elle recueille les mises à jour des sites web des concurrents, des pages produits, des changements de tarifs, des offres d’emploi, des actualités liées au financement, des annonces clients et des contenus. Au lieu que quelqu’un recherche les signaux, l’IA nous les transmet.

Ensuite, l’IA synthétise les éléments importants. Il ne s’agit pas seulement de savoir ce qui a changé, mais aussi pourquoi cela compte. Un concurrent monte-t-il en gamme ? Modifie-t-il son positionnement ? Se lance-t-il dans une nouvelle catégorie ? Recrute-t-il pour une compétence qui signale un changement de feuille de route ?

Cela devient une note hebdomadaire de veille concurrentielle destinée à toute l’entreprise. Elle est lisible, assume un point de vue et se concentre sur les implications, pas seulement sur les informations.

Mais l’élément le plus important se produit en coulisses. Ces mêmes résultats alimentent des fichiers structurés de connaissances sur les concurrents. Chaque concurrent dispose d’un profil évolutif mis à jour chaque semaine. Positionnement, forces et faiblesses, capacités produits, signaux tarifaires, personas cibles et évolutions récentes. La confiance, la clarté et la pertinence l’emporteront toujours.

Ces fichiers alimentent ensuite tout le reste, notamment des fiches de bataille qui se mettent à jour automatiquement, des présentations commerciales qui restent à jour sans reprise manuelle et des cadres de traitement des objections qui reflètent ce qui se passe sur le marché, et non ce qui était vrai il y a six mois. Même le travail de message et de positionnement côté marketing s’appuie sur la même source.

Ainsi, la veille concurrentielle devient un système dynamique plutôt qu’un artefact statique. L’IA prend en charge la surveillance et la synthèse à grande échelle. Les humains examinent, affinent et décident des mesures à prendre.

Résultat : toute l’entreprise fonctionne avec une compréhension plus actuelle et partagée du marché. Les commerciaux entament les conversations mieux préparés, sans avoir besoin d’une nouvelle initiative d’accompagnement chaque fois que quelque chose change.

Les réflexions de Kathleen

L’IA prend en charge la surveillance et la synthèse à grande échelle. Les humains examinent, affinent et décident des mesures à prendre. 

Pourquoi les spécialistes du marketing doivent passer à une approche systémique

L’exécution des campagnes se prête parfaitement à une réinvention fondée sur l’IA.

La plupart des équipes mènent encore leurs campagnes comme elles le faisaient il y a quelques années : de manière linéaire, propre à chaque canal, lente à lancer et à adapter.

Ce modèle ne fonctionne plus dans un monde augmenté par l’IA.

Nous avons commencé à repenser les campagnes comme des systèmes plutôt que comme des lancements ponctuels. Chaque campagne commence par un point de vue central, mais à partir de là, l’IA nous aide à générer presque immédiatement un ensemble complet de contenus pour tous les canaux. E-mails, séquences de prospection sortante, pages d’atterrissage, variantes pour les réseaux sociaux, intégrations à des événements. Ce n’est pas parfait, mais c’est suffisant pour être rapidement présents sur le marché.

Le changement le plus important intervient après le lancement. Au lieu de mettre une campagne en ligne et d’attendre les résultats, nous réinjectons continuellement les données de performance dans le système. L’IA nous aide à les synthétiser et suggère les ajustements à effectuer — du message et du ciblage à l’enchaînement des actions et au calendrier — afin que la campagne évolue presque en temps réel.

Nous avons constaté deux résultats évidents. Premièrement, la rapidité. Les campagnes qui prenaient auparavant des semaines à planifier et à lancer se déroulent désormais en quelques jours. Deuxièmement, la vitesse d’apprentissage. Nous réalisons davantage de tests, obtenons plus rapidement des retours et itérons alors que la campagne est encore active, au lieu de procéder à une analyse rétrospective une fois celle-ci terminée.

Ce n’est pas entièrement autonome. Les humains décident toujours de ce qu’il faut tester et modifier, mais le système est plus cohérent. Et cela impose un état d’esprit différent — on ne lance plus des campagnes ; on gère des systèmes vivants qui s’améliorent au fil du temps.

Quand l’IA éclaire les données, les humains exercent leur jugement

Ne réfléchissez pas en termes de ce que fait l’IA par rapport à ce que font les humains. Il s’agit plutôt de déterminer où le jugement est important et où il ne l’est pas.

L’IA fait désormais partie intégrante de tout ce qui bénéficie de la synthèse, de la reconnaissance des schémas ou de la rapidité. Nous l’utilisons pour analyser les données d’engagement liées à nos webinaires et à notre site web, faire émerger des signaux au niveau des comptes et des contacts, et aider à déterminer les priorités commerciales. Elle soutient la recherche, l’analyse concurrentielle, la structure SEO, la planification des campagnes et la génération de premières versions pour les contenus et la prospection sortante.

Elle façonne également de plus en plus notre approche du calendrier et de la pertinence : quels sujets trouvent un écho, quels comptes montrent une dynamique positive et sur lesquels nous devrions accentuer nos efforts. Ce type de traitement des signaux prenait autrefois plusieurs jours. Il s’effectue désormais presque en temps réel.

Mais les décisions qui comptent restent entre les mains des humains. Cela inclut le positionnement, la narration et la voix de la marque : ce que nous choisissons de dire et, tout aussi important, ce que nous choisissons de ne pas dire. Ces éléments nécessitent un contexte qui ne se trouve pas dans un ensemble de données. Ils nécessitent du discernement.

Il en va de même pour la hiérarchisation au plus haut niveau : où nous plaçons nos paris, quels marchés nous ciblons et comment nous équilibrons le chiffre d’affaires à court terme avec la marque à long terme. L’IA peut éclairer ces décisions, mais elle ne devrait pas les prendre.

Tout ce qui implique la confiance reste également humain. Les relations avec les clients, les échanges avec les dirigeants, la création d’une communauté — la subtilité de ces interactions compte. On ne peut pas externaliser cela sans dégrader précisément ce que l’on cherche à construire.

La limite n’est donc pas fixe, mais le principe reste constant. Si le travail consiste à traiter des informations, à augmenter la production ou à identifier des schémas, l’IA devrait en prendre en charge la majeure partie. Si le travail implique du jugement, du discernement ou de la confiance, il reste humain.

Les inconvénients de l’utilisation de l’IA dans le marketing

Le principal avantage évident de l’IA réside dans la production et l’efficacité.

Nous menons davantage de campagnes, produisons plus de contenus, lançons davantage de produits et soutenons plus rapidement les ventes sans augmenter les effectifs. Cela se traduit par une hausse significative de la couverture du portefeuille commercial, avec des dépenses relativement stables. Les chiffres exacts évoluent encore, mais nous avons constaté une progression qui nous permet de doubler le portefeuille commercial avant de ressentir la nécessité de doubler l’équipe. Ce n’était pas possible auparavant.

L’IA améliore également les délais d’exécution. Les tâches qui prenaient autrefois des jours ne prennent désormais que quelques heures. Les campagnes arrivent plus rapidement sur le marché. Le suivi commercial est plus rigoureux. Nous réagissons aux évolutions du marché presque en temps réel au lieu de nous appuyer sur les enseignements du mois dernier. Notre équipe BDR en est un bon exemple ; auparavant, elle passait chaque lundi à préparer la prospection sortante. Cela représentait une journée entière chaque semaine. Désormais, elle arrive le lundi et commence immédiatement la prospection sortante. Cela représente un gain d’efficacité de 20 %, ce qui est considérable.

Mais il y a des contreparties.

La principale contrepartie est que le niveau d’exigence en matière de qualité augmente. Lorsque tout le monde peut produire davantage, la qualité moyenne diminue. Nous constatons davantage de contenus génériques, davantage de similitudes. Si nous ne sommes pas vigilants, nous pouvons rapidement déployer la médiocrité à grande échelle.

L’IA déplace également les goulots d’étranglement. La production n’est plus la contrainte ; c’est le jugement qui l’est. La révision, le discernement et la prise de décision mobilisent désormais une part disproportionnée du temps. Tout le monde ne s’adapte pas naturellement à ce changement.

Nous risquons également de développer une fausse confiance. L’IA peut donner l’impression qu’une chose est juste alors qu’elle ne l’est pas. Sans solide connaissance du domaine ou points de vue clairement définis, nous pouvons facilement publier un travail qui semble abouti, mais qui manque de substance.

L’impact net est positif, mais il présente des défis. Nous gagnons en effet de levier, en rapidité et en capacité de mise à l’échelle, mais nous assumons également la responsabilité d’être plus intentionnels quant à ce que signifie faire du bon travail et plus rigoureux dans la protection de cette qualité.

Pourquoi l’IA remet en question l’état d’esprit actuel

L’IA m’a forcé à abandonner l’idée selon laquelle plus de contenu équivaut à plus de résultats. Pendant la majeure partie de ma carrière, je croyais implicitement que si je produisais suffisamment de contenu, quelque chose finirait par percer. Le volume servait de proxy à l’élan dans les blogs, les e-mails, les campagnes, etc. Mais cette approche reflète des cadres décisionnels défaillants sur lesquels de nombreuses équipes marketing continuent de s’appuyer.

L’IA a rapidement fait voler cette hypothèse en éclats. Désormais, n’importe qui peut produire à grande échelle. La valeur marginale d’un contenu supplémentaire est devenue quasi nulle s’il ne dit rien d’original ou de pertinent.

L’avantage s’est déplacé. Il ne s’agit plus de savoir qui peut créer le plus. Il s’agit de savoir qui peut créer quelque chose qui mérite qu’on s’y intéresse.

Cela a imposé un changement dans notre façon de travailler. Nous passons moins de temps à nous demander : « Comment pouvons-nous produire davantage ? » et davantage à nous demander : « Est-ce distinctif ? Est-ce que cela reflète un véritable point de vue ? Est-ce que quelqu’un se soucierait de l’absence de ce contenu ? »

L’IA n’a pas tué le contenu en tant que canal ; elle a simplement dissipé l’illusion selon laquelle le volume était la réponse.

L’IA montre ses limites là où cela compte le plus

L’IA n’a pas été à la hauteur dans les domaines qui définissent l’excellence du marketing. Je m’attendais à ce qu’elle nous aide davantage à nous différencier. Ce n’est pas le cas. Si quoi que ce soit, elle a produit l’effet inverse. Lorsque tout le monde utilise des outils similaires entraînés sur des données similaires, les résultats commencent à converger. On obtient un contenu techniquement correct, mais fade. Il répond à la question, sans pour autant donner envie de s’y intéresser.

Et puis il y a la marque. L’IA peut imiter une voix si on l’entraîne suffisamment bien, mais elle n’en crée pas une. Elle n’a ni goût ni conviction. Ces éléments viennent de l’expérience vécue, du fait de prendre des décisions et d’en assumer les conséquences.

Un bon exemple est la fois où nous avons essayé d’utiliser l’IA pour réécrire notre page d’accueil. Nous lui avons tout fourni. Notre positionnement, les détails du produit, notre ICP, le contexte concurrentiel, et même des exemples de messages que nous appréciions. Sur le papier, elle disposait de tous les ingrédients nécessaires pour produire quelque chose de solide. Et le résultat était… bon.

Il disait les bonnes choses sur notre produit et notre catégorie, et il aurait tout à fait tenu la comparaison avec de nombreux concurrents.

Mais c’était justement le problème — il ressemblait aux pages d’accueil de nombreux concurrents. Il n’avait aucun mordant. Aucune tension. Aucun point de vue qui vous fasse vous arrêter et penser : « C’est différent. » Il expliquait ce que nous faisons, mais ne vous faisait pas ressentir pourquoi cela comptait et ne créait pas de différenciation significative par rapport à nos concurrents.

Nous avons finalement utilisé certaines parties comme point de départ, mais la version finale a nécessité une intervention humaine importante. Nous avons réécrit les titres, affiné le récit, introduit des opinions plus affirmées et été beaucoup plus délibérés quant à ce que nous mettions en avant et à ce que nous omettions.

Cette expérience a changé ma façon de voir l’IA dans le travail de marque. Elle est très douée pour atteindre un niveau de compétence convenable. Elle est moins douée pour atteindre la singularité. Et sur un marché où tout le monde a accès aux mêmes outils, « suffisamment bon » est précisément ce qui vous rend invisible.

Comment l’IA façonne la trajectoire future des équipes marketing

L’IA n’a pas tant changé la composition de notre équipe que sa trajectoire. Il y a un ou deux ans, lorsque les objectifs de pipeline augmentaient, nous aurions recruté : un responsable marketing produit, un responsable du marketing du cycle de vie et un responsable des événements terrain. Les équipes marketing ont historiquement évolué de cette manière.

Nous ne l’avons pas fait. À la place, nous avons complété notre équipe actuelle avec l’IA, repoussant les limites de ce que nous pouvons accomplir sans recruter de nouvelles personnes. Cela nous a obligés à être plus rigoureux quant à ce qui nécessite réellement un humain et aux domaines dans lesquels l’IA peut étendre les capacités de notre équipe.

Le résultat est une équipe plus réduite, fonctionnant à un niveau qui nécessitait auparavant des effectifs beaucoup plus importants.

La direction que prend l’avenir est encore plus intéressante. Notre prochain recrutement ne sera probablement pas celui d’un spécialiste marketing fonctionnel traditionnel. Il s’agira vraisemblablement d’un ingénieur chargé de la mise sur le marché — quelqu’un capable de travailler au sein de toute l’organisation marketing pour identifier les possibilités d’automatiser, d’intégrer et de créer un effet de levier grâce à l’IA. C’est un profil très différent.

Il s’agit d’un recrutement offrant un effet de levier bien supérieur à l’ajout d’un autre contributeur individuel dans un canal ou une fonction unique. Si ce rôle est bien exécuté, il libère de l’efficacité dans tous les domaines. Il crée de la capacité, ce qui nous permet ensuite de recruter des spécialistes là où l’IA ne peut véritablement pas remplacer l’expertise humaine.

L’équipe ne s’agrandit donc pas nécessairement en premier lieu ; elle devient davantage automatisée et outillée par l’IA.

Pourquoi un trait de caractère l’emporte sur le savoir-faire technique dans l’adoption de l’IA

Les équipes marketing ont besoin de davantage de personnes possédant ce que j’ai toujours appelé un facteur élevé de débrouillardise. Ces personnes rencontrent un obstacle, mais ne s’arrêtent pas là. Elles vont plus loin, testent et cassent des choses, et tirent sur les fils jusqu’à ce que quelque chose fonctionne. Ce trait compte davantage dans un monde de l’IA que n’importe quel ensemble de compétences particulier, car les outils évoluent trop rapidement pour être maîtrisés.

Ce qui compte, c’est la curiosité — un véritable désir de comprendre comment fonctionne quelque chose et ce que cela pourrait devenir. Les membres de notre équipe qui s’épanouissent avec l’IA ne sont pas nécessairement les plus techniques. Ce sont ceux qui ouvrent un nouvel outil et commencent immédiatement à expérimenter. Ils n’attendent ni autorisation ni cas d’usage parfait ; ils essaient, tout simplement.

Cela crée un effet de levier et évite le plus grand risque que je vois actuellement : un manque d’imagination. Les organisations qui l’emporteront ne seront pas celles qui disposeront des meilleurs outils. Ce seront celles qui compteront le plus de personnes curieuses.

Les réflexions de Kathleen

Les outils évoluent trop vite pour être maîtrisés. Ce qui compte, c’est la curiosité.

Pourquoi les responsables marketing doivent commencer par se concentrer sur les bases

Voici mon conseil :

Premièrement, posez des bases solides avant de vous lancer à la poursuite des outils. Il est tentant de commencer par des cas d’utilisation et des expérimentations, de nouvelles plateformes, de nouvelles requêtes ou de nouveaux flux de travail. Mais si votre ICP manque de précision, si votre positionnement n’est pas clair ou si votre équipe ne partage pas une compréhension commune de votre marque, l’IA ne fera qu’amplifier cette incohérence.

Commencez par là.

Deuxièmement, recrutez et récompensez la curiosité. Les personnes qui créent un effet de levier grâce à l’IA n’attendent pas de guides opérationnels. Elles expérimentent, mettent les choses à l’épreuve et trouvent elles-mêmes des solutions. Cet état d’esprit produit des résultats cumulatifs plus rapidement que n’importe quel outil pris individuellement.

Troisièmement, protégez ce qui ne devrait pas être automatisé. Nous risquons d’optimiser la rapidité et de perdre ce qui permet au marketing de fonctionner. Cela inclut la pensée originale, le discernement et le lien humain. L’IA peut augmenter la production, mais elle ne peut pas remplacer le jugement ni la confiance. Si vous ne les protégez pas activement, ils s’érodent. Utilisez donc l’IA sans réserve là où elle crée un effet de levier, mais faites preuve de discipline quant aux domaines auxquels elle ne doit pas s’appliquer.

Enfin, acceptez qu’il ne s’agisse pas d’un changement ponctuel. C’est une réécriture permanente du fonctionnement du marketing. Les dirigeants qui réussiront ne feront pas tout parfaitement. Ils continueront à s’adapter sans perdre leur point de vue.

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