Din nya marknadsavdelning?

Att det är hög tid att ta tag i AI-användningen är uppenbart. En övervägande majoritet är redan i färd med att testa verktyg, eller har kommit ännu längre. Många har sett möjligheterna vilket leder stora förväntningar och frustration över att inte veta vad nästa steg är. Sam Altman hävdar att 95% av en det kreativa arbetet på byråer eller en marknadsavdelning arbete kan göras av AI. AI kan ju innebära så fundamentala produktivitetsökningar att hela affärsmodeller kullkastas.

Just nu är marknadsföring under förändring, där till exempel leveranskedjan av marknadsmaterial raseras när hela avdelningars arbete kan hanteras av en person. Att AI kommer stanna där är det väl ingen som tror, så att kunna styra i förändring blir en centralt hävdar vi på brainless. Men även IT drabbas, som redan har det tufft med att klara förändringstakten i omvärlden.

Den senaste generationen AI-verktyg är direkt användbara inom marknadsföring och kommunikation i stora delar av det arbete som tar tid eller kostar pengar. Vi ser fundamentalt ändrade förutsättningar med en helt annan produktivitet och kostnadsbild. Personalisering är nu möjligt att genomföra till kostnader som tidigare inte varit försvarbara. Analys ingår i många verktyg och är inbyggt i deras processer. I större organisationer finns stora vinster att göra i hur man arbetar, med produktioner in-house istället för hos byråer. Det frigör tid till strategiskt arbete. Tidstjuvar tar man bort. Småföretag som ofta inte ens har någon resurs för att sköta marknadsföringen utan gör det ad-hoc får en hel virtuell marknadsavdelning med bara några timmars insats per vecka genom att använda AI. Redan 80%, där vi är idag, är inget mindre än en revolution. Sam Altmans 95% innebär en helt ny spelplan.

Det måste hänga samman!

Så stora förändringar som AI innebär i det praktiska arbetet, är det rimligt att anta det kommer påverka såväl konkurrensläget som delar av den egna värdekedjan. Om företagets övergripande strategi behöver anpassas, behöver man veta det snabbast möjligt då det kan vara en långsam process att landa ändrade strategier. Ju snabbare man kan få en första bild, desto bättre. Nästan alla har redan skaffat sig intryck av möjligheterna med AI och har olika bilder av vad som skulle behöva göras och är på väg åt olika håll.

Därför är det bråttom med en gemensam bild. En syn på var AI gör mest nytta eller störst skillnad, var marknadsstrategier påverkas mest, blir en bas för samordning av enskilda initiativ AI och förenklar nödvändiga eller prioriterade förändringar. Väl utforskade innovationsmetoder kommer väl till pass för att hantera utmaningarna med förändringstakt och informationsgap. Iterativa arbetssätt ökar takten på att testa, lära sig och införa nya idéer, vilket är avgörande i ett snabbrörligt landskap. Att experimentera för att snabbt lära sig är kritiskt viktigt. Men experimenten behöver ett syfte och där blir samordning mot önskad effekt centralt.

Den grundläggande frågan är trots allt hur marknaden och konkurrensläget påverkas, och om något ändras fundamentalt genom AI, såsom högre effektivitet, bättre produkter eller bättre kundinteraktion.

Samtidigt gäller det att inte kullkasta marknadsstrategier bara för att vissa förutsättningar ändrats. Lite av samma panik fanns när e-handel först spred sig och set allmänt pratades om att marknadskrafterna sattes ur spel, medan vad vi egentligen såg bara var justeringar i värdekedjan i vissa branscher och i sig inget okänt. Det gick bara fortare än vi vant oss vid. Lustigt nog pågår strukturförändringen i handeln fortfarande –30 år senare.

AI kan göra nytta här och nu är skapa välstrukturerade utkast till marknadsplaner och konkurrentanalys, göra delar av annonser, banners, bilder och sociala mediainlägg, liksom stöd i sökordsoptimering. Vissa typer av bilder, illustrationer eller videor går också bra, medan andra där du behöver ha en stor kontroll över detaljerna ännu inte är där. Besparingarna i tid ligger på upp till 80%.

Vi använder väl beprövade metoder baserade på forskning i innovation och IT och utvalda genom mångårigt strategiarbete för att fånga de delar vi anser vara viktiga i en AI roadmap. Snabbt lärande, och hypotesdrivna angreppssätt utgör grunden för långsiktigt värde och välgrundade slutsatser.

Förvänta dig inte 100%!

Många gör misstaget att tro att AI ska göra hela jobbet, och blir besvikna, men så är det (ännu?) inte. Istället gäller det att bryta ner arbete i delar som AI gör galant och delar som görs av människor.

Första försöket med Midjourney till omslagsbilden till den här bloggposten är längst till vänster. Prydligt, men ett fel jag inte accepterade – att människan i bilden hade en robothand. Sandra försöket var bättre (bilden i mitten). Ett försök att få Midjourney att justera handen fungerade inte (tredje bilden). Man får ofta leva med det resultat som är acceptabelt istället för att försöka kontrollera detaljerna. Ibland och i viss utsträckning kan det gå, men snart har man lagt lika mycket tid som att göra arbetet i Photoshop. Sen kanske man vill putsa i Photoshop i alla fall. Hursomhelst en bra illustration på att när man ser det AI producerar som ett halvfabrikat, kommer man mer rätt i var AI kommer till nytta – liksom vi gör i vår metod.

Att kvalitetssäkra och anpassa materialet AI producerar kräver fortfarande manuellt arbete för att vara användbart. En marknadsplan kommer till exempel vara välstrukturerad och innehålla många goda element, men den kommer inte kunna producera en plan baserad på dina konkurrensfördelar och utnyttja dem på bästa sätt. För det krävs mer kontextuell förståelse än dagens AI-verktyg har. Här jobbar bolag som Numenta (länk) på nya tankesätt, men vi är inte i mål där ännu.

Sen är det fortfarande människor som initierar arbetet och bestämmer vad som ska utföras. Att “prompta”, dvs skriva instruktioner, för att få ut det mesta av AI är manuellt arbete. Generativ AI är som en supereffektiv assistent, så ju bättre du kan briefa och återkoppla, desto bättre blir resultatet. När alla kan producera text och bilder snabbt, alla kan göra egna videor höjs baskraven för vad kampanjer måste innehålla liksom vad som krävs i sociala medier. När alla skriver automatiska mejl som frågar ”…har du missat mitt mejl från förra veckan…” måste man snart komma upp med andra aktiviteter för att bli uppmärksammad. Vi kommer behöva ifrågasätta hur vi arbetar, så även mer indirekt marknadsföringsåtgärder såsom omvärldsbevakning eller iterativa arbetssätt bli mer relevanta.

Med AI:s intåg står också vi inför en snabb förändring med stora strukturella konsekvenser och nya krav på kompetens och kreativitet.

Därför fokuserar brainless AI ignition lab på att sätta samman en bild av vad i verksamheten som berörs, hur det påverkar arbetet och hur det kopplar till den övergripande strategin. Vi blir konkreta i såväl vad som påverkas som vilka möjligheter till förändring som finns här och nu, och sammanställer det till en konkret översikt. Vill du veta mer? Kolla in vårt whitepaper om hur vi snabbt bygger en levande handlingsplan för AI.

Om brainless

Vilka är vi? Över 50 års erfarenhet av marknadsföring och digital transformation inom olika branscher. Eva-Mia Westergren, strategisk rådgivare inom marknadsföring och kommunikation inom Tech, varav de senaste sex åren som Microsofts marknadschef i Sverige. Michael Buczek,  lång karriär som strategikonsult på bland annat Accenture och chef för IT-strategiavdelningar inom Telekom och designer av kreativa tekniska lösningar på svåra IT-problem.