Агентний ШІ — що це і чому він стане наступним проривом у маркетингу

Протягом останнього десятиліття штучний інтелект докорінно змінив підхід до маркетингу. Це може звучати як кліше, але з цим важко сперечатися.

Те, що починалось як вузькоспеціалізовані рішення для технічних профі, перетворилось на багатофункціональні й доступні майже кожному інструменти. ШІ всюди, і навіть ті, хто має мінімальні навички користування комп’ютером, вже можуть легко працювати з чат-ботами.

Зросла і кількість задач. Спочатку ШІ автоматизував повторювані дії, сьогодні ж він аналізує поведінку клієнтів, генерує креативний контент, оптимізує кампанії та виконує десятки інших задач.

Наразі 56% маркетологів активно використовують ШІ у своїй роботі. І ця цифра лише зростатиме з появою нових інструментів.

Цей процес не був миттєвим — ми поступово пройшли шлях від маркетингової автоматизації на основі правил до предиктивної аналітики та генеративного ШІ.

І тепер ми спостерігаємо ще одну велику зміну: агентний ШІ — штучний інтелект, який виходить за межі виконання низькорівневих завдань. Він не просто створює контент — він може приймати стратегічні рішення щодо ваших кампаній.

Такі завдання, як визначення оптимального міксу каналів, коригування бюджетів у реальному часі та персоналізація шляхів клієнтів. І все це — без постійного нагляду з боку людини.

Цей новий підхід — це не просто поступове покращення, а фундаментальна зміна в тому, як маркетингові команди працюватимуть у найближчі роки. І це трапиться набагато раніше, ніж ви думаєте.

Що таке агентний ШІ?

Ця технологія є значним кроком уперед порівняно з системами штучного інтелекту, які більшість маркетологів використовують сьогодні.

На відміну від генеративного ШІ, який створює контент за запитом, але повністю залежить від людського керівництва, agentic AI може самостійно оцінювати ситуації, формулювати стратегії та виконувати їх без постійного нагляду.

З генеративним ШІ ви повинні чітко визначити мету, а потім надавати йому інструкції на кожному кроці до її досягнення. З іншого боку, агентний ШІ може самостійно виконувати ці кроки, як тільки отримує кінцеву мету.

Три ключові характеристики, що визначають ці системи:

• Автономія: Agentic AI може працювати самостійно, приймаючи рішення на основі доступних даних, а не потребуючи покрокового керівництва людини.
• Цілеспрямованість: Agentic AI працює для досягнення конкретних цілей, пріоритезуючи дії, що сприяють бажаним результатам.
• Здатність до навчання: Agentic AI постійно вдосконалюється, аналізуючи результати своїх дій та коригуючи стратегії відповідно.

Припустимо, ви хочете провести email-кампанію. Якщо ви використовуєте поточні інструменти ШІ, вам потрібно буде окремо попросити їх написати кожен лист у послідовності, розробити сегменти, оптимізувати час відправки і так далі. Agentic AI вирішуючи ту саму задачу прийме ваші початкові вказівки і потім самостійно виконає всі завдання з мінімальним наглядом. Це перетворює ШІ з нетямущого, але старанного стажера відділу маркетингу, який потребує вказівок на кожному кроці, в здатного та самодостатнього спеціаліста.

П'ять стадій еволюції до штучного загального інтелекту (AGI) — і де в цьому флоу вписується агентний ШІ

Кожне досягнення у світі штучного інтелекту має одну просту мету — створити штучний загальний інтелект (artificial general intelligence, AGI). Це ШІ, здатний виконувати все, що роблять люди — і навіть більше.

Сем Альтман з OpenAI окреслив дорожню карту з п'яти етапів, яка пояснює, як ми можемо досягти створення справжнього, так би мовити, трушного ШІ.

І хоча шлях до AGI не є коротким чи легким, структура Альтмана показує нам, чому агентний ШІ настільки важливий. Вона складається з п'яти етапів.

Етап 1: Діалоговий ШІ (Conversational AI) 

Перший етап найбільш знайомий нам. Він включає системи ШІ, здатні спілкуватися з людьми, такі як боти обслуговування клієнтів та мовні моделі на кшталт ChatGPT. Ці системи чудово відповідають на запитання, виконують інструкції та генерують контент на основі конкретних запитів.

Однак вони не зовсім розумні — розмовні ШІ схильні до помилок і можуть видавати нісенітниці. Ось чому ці системи потребують пильного спостереження та постійної перевірки.

Цей підхід почав набирати обертів наприкінці 2022 року і широко використовується великою кількістю компаній.

Етап 2: ШІ з міркуванням (Reasoning AI)

Ці системи вирішують складні проблеми, аналізуючи дані та застосовуючи логіку. Вони демонструють людський підхід до міркування і можуть покроково вирішувати проблеми, генеруючи більш розумні відповіді, які виходять за межі можливостей звичайних чат-ботів (розмовних ШІ).

Системи з функцією міркування все ще потребують людського керівництва для втілення своїх ідей.

Прикладами ШІ з міркуванням є моделі o1 і o3 від OpenAI, Claude 3.7 Sonnet від Anthropic та DeepSeek R1. Ці моделі почали з'являтися наприкінці 2024 року і швидко набувають популярності.

Етап 3: Агентний ШІ (Agentic AI)

Ось і наш герой. Агентний ШІ може не лише мислити, але й самостійно діяти для досягнення визначених цілей. Ці системи можуть приймати рішення незалежно, виконувати їх і вчитися на результатах для покращення майбутньої продуктивності.

На відміну від попередніх двох етапів, агентний ШІ не потребує постійного втручання людини.

Перехід від систем мислення до агентів може відбутися відносно швидко (правду кажучи, ми вже ступили на цей шлях). І це буде значне зрушення у тому, як ми взаємодіємо з ШІ.

Етап 4: Інноваційний ШІ (Innovation AI)

Інноватори — це системи ШІ, які активно допомагатимуть у винахідництві та творчості, генеруючи нові рішення проблем і співпрацюючи з людьми над завданнями, що потребують уяви та креативності.

Цей етап може революціонізувати галузі, прискоривши процеси досліджень та інновацій.

Етап 5: Організаційний ШІ (Organizational AI)

Фінальний етап представляє системи ШІ, здатні виконувати роботу цілої організації, керуючи та виконуючи широкий спектр завдань без необхідності нагляду.

І саме на останньому етапі ми досягнемо AGI. В цей момент ШІ перевершить людську продуктивність у більшості завдань.

Як працює агентний ШІ?

Агентний ШІ — це найновіше досягнення у дуже складній та комплексній галузі. Але вам не потрібно бути спеціалістом з даних, щоб зрозуміти базовий принцип роботи.

Ці системи функціонують на основі чотирьох взаємопов'язаних кроків.

Перший — сприйняття та збір даних. На цьому етапі агентний ШІ постійно збирає та обробляє інформацію з різних джерел. Це можуть бути (але не обмежене цим) дані клієнтів, показники ефективності кампаній та ринкові тенденції.

Далі маємо механізм міркування та прийняття рішень. Тут система оцінює вхідні дані відповідно до ваших цілей. Використовуючи складні можливості міркування, вона виявляє закономірності та можливості, зважує потенційні дії та визначає оптимальні наступні кроки на основі прогнозованих результатів.

Компонент дії автономно реалізує ці рішення. Наприклад, він може коригувати рекламні витрати, персоналізувати контент або змінювати параметри кампанії.

І нарешті, маємо систему навчання та адаптації. ШІ вчиться на результатах, адаптуючи стратегії в реальному часі для покращення продуктивності та досягнення цілей.

Цей безперервний цикл навчання є головною силою агентних ШІ. Після кожної дії система відстежує результати і включає цей зворотний зв'язок для покращення майбутніх рішень.

Наприклад, оптимізуючи email-кампанію, система може помітити, що зміна часу відправлення для певного сегмента клієнтів збільшує частоту відкриття листів. Тоді вона застосує цей досвід до кампаній, поступово покращуючи продуктивність з часом.

На відміну від традиційної автоматизації, яка слідує статичним правилам, агентний ШІ розвиває свій підхід на основі того, що найкраще працює в умовах, що змінюються — створюючи маркетингову систему, яка вдосконалює свій підхід з кожною взаємодією з клієнтом.

Три рівні реалізації: як агентний ШІ приносить користь маркетологам

Щоб зрозуміти, чому агентний ШІ має такий великий потенціал, варто розглянути стандартний підхід до реалізації маркетингових активностей. Будь-яка маркетингова ініціатива — від ідеї до аналізу результатів — проходить через три чіткі рівні.

На верхньому рівні керівники вищої ланки (CEO, CMO тощо) задають стратегічний напрям — визначають позиціонування бренду, цілі зростання та загальний рівень маркетингових інвестицій.

Ці рішення потребують глибокого розуміння бізнесу, інтуїції щодо ринку та узгодження з глобальними цілями компанії.

Посередині, маркетинг-менеджери перетворюють ці стратегічні цілі на дієві плани. Вони розробляють кампанії, визначають підходи до таргетингу аудиторії, вибирають канали комунікації та розподіляють ресурси.

Цей рівень вимагає поєднання стратегічного мислення з тактичними навичками.

В основі, операційні команди втілюють ці плани в життя, створюючи матеріали, пишучи тексти, розробляючи візуальні елементи та реалізуючи кампанії на різних платформах. Цей рівень зосереджений на кваліфікованому виконанні та творчому виробництві.

Перша хвиля ШІ переважно вплинула на операційний рівень. Інструменти генеративного ШІ тепер допомагають створювати контент, розробляти візуальні матеріали та генерувати код. Це підвищує продуктивність, але не змінює способу прийняття маркетингових рішень.

Агентний ШІ піднімається на щабель вище для підтримки рівня маркетингового управління. Замість просто створення контенту, ці системи тепер можуть допомогти визначити, які канали будуть найефективнішими, як оптимізувати час проведення кампаній, коли коригувати стратегії на основі результатів, і як розподіляти бюджети.

Це не означає, що маркетинг працюватиме повністю на автопілоті — все ще буде потреба в людському нагляді, особливо на стратегічному рівні, де бізнес-контекст та цінності бренду повинні спрямовувати всі рішення.

Однак, коли ШІ візьме на себе ще більше завдань, люди матимуть більше простору для стратегічного спрямування та творчих інновацій — речей, які мають найбільший вплив.

Висновок

Агентний ШІ — це те, за чим варто стежити протягом наступного року чи двох. Він наближається, і це буде щось значне.

І хоча його технологія захоплююча, для маркетингових команд найважливішими є відчутні переваги, які він надає. Озброєні агентним ШІ, маркетологи зможуть запускати гіперперсоналізовані кампанії у великому масштабі, постійно оптимізувати та тестувати сценарії, ефективно розподіляти бюджети тощо.

Яким би дивовижним це не здавалося, цей новий тип ШІ не усуне потреби в кваліфікованих маркетологах. Ця технологія працює найкраще, коли отримує чіткі цілі та обмеження від людей-експертів.

Найуспішніші впровадження будуть партнерством між людською креативністю і стратегічним мисленням у поєднанні з аналітичною потужністю та виконавчими можливостями ШІ.

Якщо ви хочете бути в курсі останніх новин у світі маркетингу та ШІ — обов'язково підпишіться на наш блог. І не соромтеся звертатися, якщо у вас є будь-які запитання щодо впровадження рішень на базі ШІ у вашому власному бізнесі.

Special Request Inline