Buduj swoją strategię AI, ale inwestuj w walutę zaufania

Istnieje pewna wersja opowieści o AI, w której dyrektor ds. marketingu pojawia się, wysadza w powietrze stary schemat działania, automatyzuje wszystko, co tylko się da, i nazywa to transformacją. Na szczęście Jennifer Tomlinson nie opowiada tej historii.

Mając za sobą niemal 30 lat doświadczenia w marketingu, zdobywanego między innymi w Ford Motor Company i Microsoft, Tomlinson jest obecnie wiceprezeską wykonawczą ds. marketingu w QorusDocs — platformie do automatyzacji ofert i odpowiedzi na zapytania ofertowe (RFP), wykorzystującej AI i zdobywającej pozycję na rynku oprogramowania dla przedsiębiorstw.

Widziała wystarczająco wiele zmian w branży, by wiedzieć, które z nich rzeczywiście zmieniają charakter pracy, a które tylko tworzą wokół niej więcej szumu.

A jej rola w QorusDocs daje jej więcej powodów niż większości osób, by być zwolenniczką maksymalnego wykorzystania AI. Jej firma sprzedaje rozwiązania AI. Jej inżynierowie budują agentów. A zespół produktowy już teraz dostarcza klientom funkcje agentowe. Mimo to filozofia, do której wciąż powraca, jest niemal uparcie staroświecka.

Znajomość odbiorców

Niezależnie od tego, w którą stronę zmierza rozmowa, jest jedna rzecz, do której Tomlinson i inni liderzy marketingu wciąż wracają.

Wzmacnianie tego, co już istnieje

Najważniejsza rzecz, jakiej nauczyła się o AI, dotyczy w mniejszym stopniu technologii, a w większym tego, co ona ujawnia. Zobaczyła na własne oczy, że AI nie naprawia słabej strategii — przyspiesza działania zmierzające w niewłaściwym kierunku. Jeśli bowiem przekaz był wcześniej nietrafiony, ponownie będzie błędny, tyle że szybciej. „AI wzmacnia każdą klarowność lub dezorientację, które już istnieją. Strategia wciąż musi być na pierwszym miejscu”.

Ta obserwacja wpływa na sposób, w jaki postrzega możliwości AI we wspieraniu wspólnych celów. Jej zespół w QorusDocs wykorzystuje je do usuwania przeszkód z pracy marketingowej.

Używamy AI, aby pomagało nam planować, prowadzić i komunikować kampanie, dostrzegać wzorce w wynikach oraz aktualizować systemy, takie jak automatyzacja marketingu, a także wspierać tworzenie i ponowne wykorzystywanie treści.

Wewnętrznie wykorzystują AI również do weryfikowania komunikatów przed ich publikacją. Dzięki temu mogą „szybciej przekładać decyzje strategiczne na realizację i analizować scenariusze „co by było, gdyby” bez kosztów i ryzyka związanego z ich wdrażaniem”. Usuwanie przeszkód różni się jednak od podejmowania decyzji. A ta granica, jak uważa, nie podlega negocjacjom.

To, co pozostaje domeną człowieka, to decyzje kształtujące postrzeganie — takie jak pozycjonowanie, wartość i zaufanie.

W tym miejscu jej 30 lat doświadczenia staje się prawdziwą przewagą konkurencyjną, a nie tylko pozycją w profilu na LinkedInie. QorusDocs obsługuje bardzo konkretną grupę odbiorców — osoby, które zawodowo piszą oferty i odpowiedzi na zapytania ofertowe (RFP). Często pracują pod ogromną presją czasu i bez pewności, czy odnoszą sukces. Dlatego Tomlinson nie potrzebuje AI, by powiedziało jej, czym martwią się ci ludzie, ponieważ sama razem z nimi pracowała w najtrudniejszych warunkach.

A zaufanie, gdy raz zostanie utracone przez odbiorców, zwłaszcza tych z konkretnej niszy, często jest niemożliwe do odbudowania.

Argumenty za pozostaniem pośrodku krzywej

Jedną z cech wyróżniających podejście Jennifer jest to, jak świadomie podchodzi do miejsca, które QorusDocs zajmuje na krzywej adopcji AI. Jej zespół nie chce być ani na absolutnym czele, ani opóźniać się z wdrażaniem — jego pozycja jest zdecydowanie przemyślana.

„Jeśli pomyślisz o krzywej adopcji AI, staramy się zajmować mniej więcej środkowe miejsce” — mówi. „Nie chcemy rezygnować z testowania nowych rzeczy. Cały czas posuwamy wszystko do przodu, ale niekoniecznie chcemy znajdować się na samym czele, ponieważ jeszcze po prostu nie wiemy.

Część tej ostrożności wynika z odbiorców. W badaniu porównawczym dotyczącym świata ofert i zapytań ofertowych (RFP), przeprowadzonym przez QorusDocs, około 60–70% respondentów stwierdziło, że korzysta ze sztucznej inteligencji, ale jeszcze nie do rozumowania. Wykorzystywali ją do zwiększania szybkości, a nie do strategicznej transformacji.

„Wiemy, że nasi odbiorcy nie są jeszcze na tym etapie” — mówi. „A jeśli mamy być ze sobą szczerzy, my również jeszcze na nim nie jesteśmy”.

Tego rodzaju samoświadomość — wiedza zarówno o tym, gdzie znajduje się organizacja, jak i o tym, gdzie są jej klienci — jest rzadsza, niż mogłoby się wydawać. Większość firm albo przecenia swoją gotowość, albo zakłada, że ich klienci są bardziej zaawansowani, niż są w rzeczywistości. Jennifer nie robi ani jednego, ani drugiego i utrzymuje profesjonalną więź z osobami, którym służy jej zespół, aby weryfikować swoje decyzje. To uczłowieczone i budzące zaufanie podejście pozwala jej działać dalej bez przesadnych korekt.

„Jednego dnia jest to Claude, innego dnia ChatGPT, a czasem wszystko się zmienia i każdy robi coś innego, szczególnie w marketingu” — mówi. „Musimy jednak pamiętać o naszych odbiorcach i o tym, na jakim etapie swojej drogi wdrażania się znajdują”.

Wnioski przed pierwszym pilotażem AI

Jennifer chętnie dzieli się również tym, co się nie sprawdziło. Na początku eksperymentów z AI jej zespół popełnił błąd niemal uniwersalny w przypadku pierwszych pilotaży AI: skupił się na tym, co technologia potrafi, zamiast zdefiniować, jak powinien wyglądać dobry rezultat.

To nowe spojrzenie — traktowanie AI jak nowo zatrudnionej osoby na młodszym stanowisku, a nie magicznego rozwiązania — zmienia wszystko w sposobie podejścia do wdrożenia. Młodszy członek zespołu potrzebuje wdrożenia i stałego napływu wskazówek. Potrzebuje kontekstu dotyczącego marki, odbiorców, tonu komunikacji i ograniczeń. Musi też wiedzieć, kiedy eskalować problem, a kiedy nie improwizować. Nie powierzylibyście mu zadania o wysokiej stawce, a następnie nie zostawilibyście go samego. W przypadku AI obowiązuje dokładnie ta sama zasada.

Ponadto zmienia to również sposób postrzegania kwestii zarządzania. Problemem związanym z korzystaniem z AI jest to, czy zapewniliście jej wystarczająco dużo struktury, aby była użyteczna, a jednocześnie nie wymknęła się spod kontroli. Tomlinson wyjaśnia, że zrozumiała, iż AI ma swój czas i miejsce.

Na początku próbowaliśmy wykorzystywać AI do udzielania jednoznacznych odpowiedzi zbyt wcześnie w procesie. Lepiej sprawdziło się używanie jej do badania możliwości i ujawniania pytań — a nie do podejmowania ostatecznych decyzji.

Przejście od AI jako maszyny udzielającej odpowiedzi do AI jako partnera w myśleniu jest zarówno subtelne, jak i doniosłe. Bezpośrednio odpowiada też temu, gdzie wyznacza ona wyraźną granicę ludzkiego zaangażowania.

Granica, której zespoły nie powinny przekraczać

Jak mówi wprost Tomlinson, istnieją decyzje, za które AI nie może ponosić odpowiedzialności. Jej zespół nie może sobie pozwolić na utratę kluczowych punktów styku z odbiorcami. Przyznaje, że decyzje te dotyczą tego, jak firma wspiera swoich odbiorców i jak demonstruje wartość w ostatecznych decyzjach dotyczących pozycjonowania.

Te wybory wiążą się z ryzykiem reputacyjnym i długofalowymi konsekwencjami dla marki, których AI nie jest w stanie w pełni zrozumieć. AI może pomóc w podjęciu decyzji, ale nie powinna za nią odpowiadać.

W trakcie rozmowy wielokrotnie powraca do kwestii kruchości zaufania, szczególnie na niszowym rynku.

„Budowanie tego zaufania trwa tak długo” — mówi. „A w tej branży pojawia się też wiele startupów AI, które dopiero wchodzą do świata ofert i zapytań ofertowych, pojawiając się właściwie znikąd. Prawdziwe zrozumienie — można bardzo szybko stracić to zaufanie, jeśli zrobi się coś niewłaściwego i nadużyje się go”.

Nie sposób przecenić znaczenia tej kwestii. Zaufanie ma kluczowe znaczenie dla marketerów, a większość liderów dostrzega, jak ważne jest budowanie i podtrzymywanie zaufania odbiorców. 

Rozwiązaniem niekoniecznie jest zwolnienie tempa, choć warto to zrobić, aby zyskać jasność. Chodzi o to, aby ludzie mieli wpływ w miejscach, które mają największe znaczenie. Dla Tomlinson obejmuje to wszystko, co jest skierowane do klientów i może sprawiać wrażenie zautomatyzowanego, wszystko, co dotyka tonu marki, oraz wszystko, co zawiera twierdzenie dotyczące wartości lub wyróżnienia na tle konkurencji.

Bitwa o powściągliwość

Jedna z najtrafniejszych obserwacji Tomlinson, która nie pojawiła się jeszcze w rozwijających się podręcznikach dotyczących AI, dotyczy tego, gdzie AI zawodzi. AI potrafi poradzić sobie z rozumowaniem, tonem i dokładnością, pod warunkiem że dostarczysz jej właściwych informacji, ale nie wyznacza granicy.

AI ma trudności z powściągliwością. Bardzo dobrze wypełnia przestrzeń i bardzo źle rozpoznaje, kiedy mniej znaczy więcej. Wiedza o tym, co pominąć, kiedy się zatrzymać i jak coś zostanie odebrane, nadal wymaga ludzkiego osądu.

W świecie, w którym AI może generować nieskończoną ilość treści przy zerowym koszcie krańcowym, przewaga strategiczna coraz częściej należy do marketerów, którzy wiedzą, czego nie mówić. Nadal potrzebujesz ludzi, którzy potrafią spojrzeć na treść wygenerowaną przez AI i powiedzieć, czy jest dobra, czy może jest jej zbyt dużo. Diabeł może tkwić w szczegółach, a nawiązanie kontaktu z odbiorcami często wymaga ludzkiej weryfikacji, a nie dłuższego polecenia.

Tomlinson uważa, że instynktu redakcyjnego nie można zlecić na zewnątrz — nie dlatego, że AI nie jest do tego zdolna, lecz dlatego, że ocena marki jest z natury kontekstowa, relacyjna i budowana z czasem. To skumulowana wiedza o odbiorcach, własnym głosie, tym, co się sprawdziło, oraz tym, co przyniosło problemy.

„Człowiek jest naprawdę ważny” — mówi. „Chcemy, aby ludzie uwolnili swój czas na opowiadanie historii i wykonywanie wnikliwej pracy — a nie grzęźli w poszukiwaniu tego, gdzieś w organizacji, znajduje się dany fragment treści, i w tego rodzaju sprawach”.

Agenci działający ramię w ramię z ludźmi

Żeby było jasne, Tomlinson nie sprzeciwia się kierunkowi, w którym zmierza AI. Jest nią naprawdę podekscytowana, szczególnie warstwą agentową, którą rozwija jej własny produkt.

Najbardziej ekscytuje mnie AI oparta na agentach, która działa w ramach zdefiniowanych przepływów pracy, z ludźmi zdecydowanie zaangażowanymi w proces. Gdy AI może przejąć odpowiedzialność za konkretne zadania, pozostając jednocześnie przejrzysta i możliwa do skontrolowania, staje się użyteczna operacyjnie, a nie tylko robi wrażenie.

To ujęcie — użyteczna operacyjnie, a nie tylko robiąca wrażenie — dobrze podsumowuje całą jej filozofię. AI zyskuje miejsce przy stole, czyniąc pracę bardziej spójną, skalowalną i ludzką w tych obszarach, które mają znaczenie.

Obserwuje, jak jej własne zespoły inżynieryjne i produktowe budują funkcje agentowe, i wykorzystuje tę perspektywę z pierwszego rzędu, aby odróżnić rzeczywistość od szumu marketingowego. „Możemy działać w eksperymentalnym zespole wraz z naszą własną firmą przechodzącą na rozwiązania agentowe” — mówi. „Obserwowanie tego procesu, zarówno od strony zespołu inżynieryjnego, jak i produktowego, bardzo pomogło w zrozumieniu, co może być rzeczywiste, a co nie, jeśli chodzi o produkty i stos technologiczny, które nabyliśmy”.

Część pracy, której AI nie może dotknąć

U podstaw tego wszystkiego kryje się pytanie, do którego Tomlinson powraca, nawet gdy nie zostaje ono wyraźnie zadane: po co właściwie jest marketer?

Jej odpowiedź, ukształtowana przez niemal trzy dekady pracy w branży motoryzacyjnej, technologicznej i oprogramowania B2B, niewiele się zmieniła.

Podkreśla znaczenie właściwego przekazu. Zrozumienie odbiorców i odniesienie się do ich problemów. To podstawy marketingu, które były prawdziwe jeszcze przed pojawieniem się AI i nadal będą prawdziwe, gdy pojawi się kolejna nowinka. A obecnie, gdy LLM-y wciąż indeksują starsze treści, a zasady widoczności w wyszukiwarkach podlegają zmianom, uważa ona, że podstawy są jeszcze cenniejsze, a nie mniej istotne.

AI nie okazała się skutecznym skrótem do wyróżnienia się. Potwierdziła, że technologia może przyspieszyć tworzenie treści, ale nie jest w stanie zapewnić strategicznej klarowności tam, gdzie wcześniej jej nie było.

Stabilne ramy, które leżą u podstaw wszystkiego

Tomlinson dzieli się radą, której nie poświęca się wystarczająco dużo uwagi w rzeczywistości pełnej narracji o transformacji i podejścia „AI przede wszystkim”. „Jedna rzecz pozostawała niezmienna w każdej pracy, którą miałam” — mówi — „to kwestia organizacji. Masz ogromną stertę rzeczy do zrobienia, ale co powinno być dziś twoim priorytetem? Spójrz na tę listę i pomyśl o przychodach, gdy będziesz się przez nią przedzierać”.

Tej rady udziela swoim nastoletnim dzieciom i sama stosowała ją w branży motoryzacyjnej, oprogramowaniu dla przedsiębiorstw oraz we wszystkich dziedzinach pomiędzy nimi. Logiczne byłoby więc, że ten sposób myślenia ma zastosowanie również do strategii AI.

Nie pozwól, by narzędzie wyznaczało plan działania, ani nie dopuść do tego, by możliwości stały się substytutem klarowności. Najpierw nadal samodzielnie myśl i wspieraj swoje zespoły, aby robiły to samo. Najpierw wykonaj trudną, ludzką i opartą na własnych przekonaniach pracę — zastanów się, dla kogo działasz i co chcesz powiedzieć — a następnie pozwól AI pomóc ci przekazać to lepiej, szybciej i na dużą skalę.

W rzeczywistości marketingowej pełnej osób obiecujących transformację zwycięży stabilne, uporządkowane myślenie kierowane przez ludzi, a AI powinna towarzyszyć ci w tej podróży, a nie zasiadać za kierownicą.

Co dalej? 

Zarejestruj bezpłatne konto w The CMO Club i obserwuj nas, aby poznać więcej rozmów z liderami, którzy przeprowadzają transformację AI.