Agentic AI започва да заема все по-важно място в маркетинговите процеси на компаниите, показва анализ на McKinsey & Company. Според консултантската компания маркетинговите операции все по-често се извършват чрез AI-медиирани системи, докато потребителите използват дигитални платформи за откриване и покупка на продукти, а очакванията за персонализация и бърза реакция продължават да растат.
Генеративните AI инструменти вече се използват активно за задачи като писане на текстове и създаване на изображения. Тези внедрявания обаче често остават ограничени до отделни случаи на употреба. В резултат компаниите изграждат фрагментирани системи, които увеличават обема на продукцията, но не винаги подобряват цялостното бизнес представяне.
McKinsey описва това като разлика между масовото експериментиране с AI и ограничения ефект върху бизнеса на корпоративно ниво. Една от основните причини е, че много пилотни проекти не са интегрирани в реалните работни процеси. Съществуващите маркетингови технологични стекове, включително системи за управление на съдържанието, платформи за дигитални активи, CRM системи и аналитични инструменти, не са създадени за споделени модели на данни или за agentic AI процеси в реално време.
Agentic AI и редизайнът на маркетинговите процеси
Agentic AI системите, способни да изпълняват многоетапни процеси, се изграждат върху foundation models. Те позволяват на организациите да структурират работни процеси, в които AI агенти изпълняват задачите, а човешките екипи контролират резултатите. В този модел един маркетинг специалист може да наблюдава няколко агента, отговорни за дейности като генериране и оптимизация на съдържание.
Докладът описва тази структура като хибридна работна сила от хора и агенти, при която хората определят целите и правилата, а агентите изпълняват задачите в няколко последователни стъпки.
Според McKinsey възприемането на този подход изисква унифицирани слоеве от данни, последователни identity frameworks и системи, които позволяват на агентите да взаимодействат чрез приложно-програмни интерфейси, или API. Докладът отбелязва, че системната съвместимост, а не способностите на AI моделите, често е основното ограничение пред внедряването на agentic workflows.
Необходими са също гъвкава инфраструктура за обслужване на различни модели и activation системи, които могат да предоставят надеждни API връзки. Това позволява на агентите да действат в среда за създаване, управление и разпространение на съдържание.
McKinsey изчислява, че agentic AI може да подпомогне до две трети от текущите маркетингови дейности. Това включва synthetic audience testing, при който AI-генерирани симулации на аудитории се използват за оценка на ефективността на кампании преди реалното им стартиране, както и автоматизирано създаване на съдържание и медийно планиране според аудиторията.
Компанията посочва още, че организациите, които внедряват подобни процеси, са отчели потенциално увеличение на приходите между 10 и 30% чрез по-прецизно таргетирано изпълнение.
Agentic AI системите могат също да ускорят кампанийни процеси между 10 и 15 пъти, включително при генериране на идеи и реално внедряване на кампании. Според доклада автоматизацията на оперативни задачи позволява маркетинговите бюджети да бъдат пренасочени от вътрешни процеси към директна ангажираност с клиентите.
Въпреки това внедряването остава ограничено. Данни, цитирани от McKinsey, показват, че близо 90% от маркетинг директорите тестват AI приложения, но под 10% са внедрили цялостни процеси от край до край, които създават измерима стойност. Според доклада тази разлика се дължи основно на сложността при редизайна на процесите и интеграцията на системите, а не на ограничения в самите AI модели.
Как се проектират agentic AI маркетингови процеси
Организациите, които внедряват agentic AI, преструктурират работните си процеси чрез детайлно картографиране на съществуващите дейности. Това включва идентифициране на зависимости от системи като CRM платформи, инструменти за управление на дигитални активи и аналитични канали.
Някои компании разделят процесите на стотици микрозадачи, за да определят къде може да бъде приложена автоматизация. Докладът посочва, че това картографиране включва и дейности, свързани с анализ и прозрения, като синтез на данни, генериране на хипотези и интерпретация на потребителски сигнали. Тези дейности все още остават частично зависими от човешката преценка.
След това задачите се групират във функционални категории като анализ на данни, създаване на съдържание и изпълнение. В пример, цитиран в доклада, потребителски бранд класифицира маркетинговите дейности в reusable agent archetypes.
Според McKinsey тази организация е идентифицирала близо 100 модулни агента в процесите, свързани със съдържание. Тези архетипи включват функции като генериране на съдържание, извличане на знания, локализация, анализ и изпълнение. Така агентите могат да бъдат използвани повторно в различни маркетингови процеси.
Внедряването зависи и от съвместимостта на системите. Интеграционни предизвикателства често възникват при свързване на агенти с платформи за данни и хранилища за съдържание. Някои доставчици, включително Adobe и HubSpot, вече въвеждат вградени AI агенти в маркетинговите си платформи. Те могат да генерират и актуализират съдържание въз основа на входящи данни в реално време.
Тези агенти могат да персонализират варианти на съдържание, да обновяват активи в различни канали и да реагират на поведенчески сигнали, без да е необходима ръчна намеса на всяка стъпка.
Редизайнът на процесите променя и ролята на маркетинговите екипи. Отговорностите вече включват валидиране на резултати, управление на качеството на данните и поддържане на съответствие с бранд и регулаторни изисквания.
Екипите трябва също да контролират metadata за съдържание, правила за orchestration и API governance, за да гарантират, че агентите работят последователно и безопасно. Човешките роли включват още преглед на AI-генерирани концепции, прецизиране на резултатите и осигуряване на съответствие с позиционирането на бранда и пазарния контекст.
Организациите инвестират в умения като prompt engineering, мониторинг на качеството и AI и data fluency, за да поддържат тези процеси. Тези функции помагат за управление на представянето на агентите и за гарантиране, че резултатите са в съответствие с бизнес целите. Допълнителните умения включват приложно машинно обучение, дизайн на експерименти и orchestration на работни процеси за непрекъсната оптимизация.
Обикновено внедряването се извършва поетапно. Един потребителски бранд е приложил своя agentic marketing system в три етапа. Първата фаза е била фокусирана върху непрекъснато генериране на идеи. Втората е въвела автоматизирано предварително тестване и проверки за бранд и риск. Третата е разширила локализацията и пазарното внедряване.
Според доклада този поетапен подход позволява на организациите да приоритизират процесите с най-висок ефект, докато подготвят основните системи за по-широко внедряване.
Ранните пилотни резултати показват съкращаване на производствените срокове. В някои случаи циклите за създаване на съдържание са били завършени до четири пъти по-бързо в сравнение с традиционните процеси.
Agentic AI системите се използват и в медийното изпълнение, където AI агенти коригират параметри на кампании като бюджети и creative variations в реално време. Тези системи могат да извършват непрекъсната оптимизация чрез малки последователни корекции в кампаниите, намалявайки нуждата от ръчна намеса.
Управление, контрол и предизвикателства при внедряването
Governance остава ключов фактор заради директното влияние на маркетинга върху съдържанието, което достига до потребителите. Данни от проучвания, цитирани от McKinsey, определят brand и legal governance, недостига на умения, недостатъчните технологични инвестиции и ограниченията, свързани с данните, като основни притеснения сред маркетинг ръководителите.
Докладът подчертава и необходимостта от механизми за валидиране, които да гарантират, че AI-генерираните прозрения отговарят на предварително определени прагове за точност, преди да бъдат използвани при вземане на решения.
Agentic AI се внедрява заедно с други технологии за автоматизация, включително robotic process automation и системи за машинно обучение. Според доклада организациите оценяват тези инструменти като част от обща технологична среда, а не разчитат единствено на agentic AI.
McKinsey допълва, че фокусът само върху agentic AI може да ограничи ефективността, ако други подходи за автоматизация не бъдат интегрирани в работните процеси.
Настоящите внедрявания комбинират автоматизирано изпълнение с човешки контрол, за да се управлява оперативната сложност и да се запази контролът върху бранд изискванията и регулаторното съответствие.
- ТЕМИ:
