Lou Cohen, Chief Digital Officer van EY, zegt dat veel marketeers nog steeds niet kunnen profiteren van de voordelen van kunstmatige intelligentie.
Cohen, die ook professor is aan de New York University, Yeshiva University en Baruch College, zei dat marketing zich op een ‘keerpunt’ bevindt, waarbij investeringen verschuiven van algemene digitale innovatie naar AI-transformatie.
Cohen zegt dat marketeers die begrijpen hoe ze AI op een nuttige manier kunnen gebruiken, door zich te concentreren op de beste resultaten die het oplevert, toegang zullen krijgen tot een dieper niveau van doelgroepsegmentatie, targeting en testen. Hij werd geïnterviewd voor CMO Insider in de studio van Business Insider in New York City.
Uiteindelijk, aldus Cohen, zal de marketingfunctie profiteren van deze nieuwe kansen. “Marketeers zijn niet bang om dingen te proberen”, zei Cohen. “We zullen meer leren van dingen die falen en niet werken dan van dingen die dat wel doen.”
Het volgende transcript is voor de duidelijkheid bewerkt.
We staan op een interessant keerpunt. In de huidige marketingomgeving moet je echt begrijpen hoe je AI voor je kunt laten werken; anders zul je ervoor werken.
Er zijn efficiëntie- en operationele voordelen te behalen. Maar als je nadenkt over de resultaten die AI vanuit marketingperspectief kan opleveren, kunnen we slimmer zijn in het segmenteren van doelgroepen voor verschillende campagnes. We kunnen efficiënter worden in het uitvoeren van onze advertenties. We kunnen sneller testen om inhoud van betere kwaliteit voor de juiste doelgroep, op het juiste moment en op de juiste plaats te krijgen.
Toch zijn de meeste marketingteams nog niet klaar om dit potentieel te benutten. De investeringen van de afgelopen vijftien jaar in digitale transformatie verschuiven nu naar AI-transformatie.
Het is nu een beetje onbekend. Marketeers voelen zich hier niet helemaal op hun gemak omdat we zo bang zijn dat het ons gaat hallucineren of ons iets geeft dat niet klopt. Marketeers zijn niet bang om dingen te proberen. We leren meer van dingen die mislukken en niet werken dan van dingen die wel slagen.
Mijn collega heeft een geweldige manier gevonden om de kwaliteit van onze inhoud te evalueren met behulp van AI. We kunnen artikelen insluiten die onze partners schrijven, en zij zullen ons aanbevelingen geven over hoe we die inhoud kunnen verbeteren. Maar we zullen nooit – ik zou nooit nooit moeten zeggen – we zullen nooit door AI gegenereerde inhoud gebruiken. Maar we kunnen AI zeker gebruiken om onze contentmakers te verbeteren en feedback te geven.
Hallucinaties zijn echt. De uitdaging is dat we als consumenten van deze technologie het verschil tussen probabilistische en deterministische uitkomsten nog niet begrijpen. Probabilistisch is de waarschijnlijkheid van het juiste antwoord dat de AI ons probeert te geven. deterministisch is “één plus één is twee”, en er kan worden gezegd dat één plus één altijd gelijk is aan twee.
Als je bijvoorbeeld op Google of Bing zoekt, krijg je een deterministisch antwoord. U krijgt wat u denkt dat het antwoord op uw vraag is. Vergeleken met de LLM’s, ChatGPT’s, Lama’s en Gemini’s van de wereld krijg je probabilistische antwoorden. Dit model brengt veel verschillende bronnen samen om te bepalen welk antwoord u denkt te moeten krijgen op basis van uw verzoek.
Dit betekent dat als we deze tools gebruiken voor de doeleinden waarvoor ze zijn ontworpen, we nog steeds een zoekmachine nodig hebben om te navigeren naar de dingen die we zoeken, of om een speld in een hooiberg op internet te vinden. Maar LLM geeft ons een andere kans. Het kunnen assistenten zijn. Dat zijn enkele van de eerste ideeën achter deze AI-tools, om mensen te helpen verschillende taken uit te voeren.
Ik beschouw deze LLM meer als een marketingassistent die mij in realtime ideeën, feedback of suggesties geeft, dan dat hij taken voor mij doet. Het zijn mensen die AI gebruiken om sneller betere resultaten te behalen dan wanneer ik het zelf zou doen.
