Duomenų gausa virsta našta
Pastarąjį dešimtmetį rinkodaros skyriams atsivėrė galimybės kaupti milžiniškus duomenų kiekius. Kiekviena kampanija sugeneruoja šimtus rodiklių, socialiniai tinklai siunčia milijonus signalų, pardavimų sistemos fiksuoja klientų elgseną. Tačiau, kaip rodo „McKinsey“ ir „Gartner“ tyrimai, daugeliui įmonių ši informacija tampa našta, o ne pranašumu.
„Rinkodaros specialistai šiandien dirba su tokiais duomenų kiekiais, kokių prieš dešimt metų nebuvo galima net įsivaizduoti. Deja, didelė jų dalis taip ir lieka nepanaudota. Tyrimai rodo, kad daugiau nei pusė vadovų nėra patenkinti savo investicijų į analitiką grąža, o kai kurios studijos net įvardija – iki penktadalio biudžetų prarandama vien todėl, kad duomenys neteikia aiškių įžvalgų. Dėl šios priežasties vis daugiau organizacijų atsigręžia į dirbtinį intelektą, kuris geba ne tik apdoroti milžiniškus informacijos srautus, bet ir paversti juos scenarijais, leidžiančiais greičiau priimti sprendimus. Net didžiausioms komandoms tampa sudėtinga išlaikyti sprendimų priėmimo greit“į, – sako „Agenica“ vadovas Tomas Vasiliauskas.
Paklaustas, ar DI gali išstumti rinkodaros specialistus, jis ramina – ne technologija, o gebėjimas ja naudotis lems, kas išliks konkurencingas. „Dirbtinis intelektas nekeičia žmogaus – jis keičia darbo logiką. Vaidmenis išlaikys tie, kurie sugebės šią naują logiką priimti ir pritaikyti“, – teigia T. Vasiliauskas.
Šią mintį patvirtina ir akademiniai tyrimai. 2025 metais MIT mokslininkų Ju ir Aral atliktas eksperimentas parodė, kad komandos, kuriose žmonės dirbo kartu su DI agentais, pasiekė geresnių rezultatų. DI perėmė pasikartojančias užduotis, o žmonės galėjo 23 proc. daugiau laiko skirti kūrybai. Maža to, bendras komunikacijos intensyvumas komandoje padidėjo net 137 proc. „Kitaip tariant, didžiausia vertė atsiranda tada, kai DI ne pakeičia žmogų, o papildo jo stiprybes“, – sako ekspertas.
Regi pakitusią kasdienybę
Dirbtinio intelekto ir žmogaus bendradarbiavimas, apie kurį kalba tyrėjai ir ekspertai, jau tampa realybe ir Lietuvoje. Dalis bendrovių pradeda naudoti DI įrankius, galinčius atlikti dalį rinkodaros darbuotojo funkcijų – nuo konkurentų veiksmų stebėsenos iki duomenimis grįstų sprendimų rekomendacijų. Pasak „Profitus“ rinkodaros vadovės Miglės Grybinienės, šie pokyčiai neapsiriboja technologijomis – jie keičia ir pačios komandos darbo būdą.
„Rinkodaros bendruomenėje šiandien daug kalbama apie DI, norint suprasti, kaip jį įtraukti į realų darbą. Per pastaruosius metus matome, kaip komandos jį vis dažniau taiko labai konkrečioms užduotims – nuo duomenų analizės ir konkurentų stebėsenos iki turinio peržiūros ar net kampanijų testavimo. Tai ne vien technologinis pokytis, o visos darbo logikos pasikeitimas. Anksčiau daugybė sprendimų buvo priimami remiantis intuicija, o dabar turime galimybę tą nuojautą pagrįsti realiais duomenimis. Sprendimai priimami greičiau, mažiau laiko iššvaistoma diskusijoms, daugiau – analizei ir kūrybai“, – pasakoja M. Grybinienė.
M. Grybinienė priduria, kad siekdama sklandžios DI integracijos, komanda organizuoja aptarimus, kuriuose dalijamasi patirtimi, kaip DI taikomas kasdieniame darbe. „Siekiame, kad tai taptų įprastu įrankiu, tačiau kartu norime išlaikyti kritinį mąstymą ir nuolat ugdyti svarbius įgūdžius“, – tikina ji.
Pasak T. Vasiliausko, tokie pokyčiai rodo, kad Lietuvos rinka bręsta. Dirbtinio intelekto taikymas pereina iš eksperimentų fazės į brandesnį etapą – nuo technologinių bandymų prie brandžios integracijos.
„Lietuvoje matome pirmuosius ženklus, kai įmonės ne tik eksperimentuoja, bet ir ieško sprendimų, gebančių savarankiškai apdoroti duomenis ir generuoti įžvalgas. Vienu tokių pavyzdžių gali būti virtualus marketingo darbuotojas Agenica AI, gebantis rinkti ir analizuoti konkurentų veiksmus, sekti industrijos signalus ir padėti komandoms priimti kasdienius sprendimus. Iš esmės tai lyg ChatGPT, tik pritaikytas konkrečiai rinkodaros aplinkai: jis žino ne tik apie tavo prekės ženklą, bet ir apie visus konkurentus skaitmeninėje erdvėje. Tokios iniciatyvos rodo, kad inovacijos jau gimsta čia, Lietuvoje, ne tik yra importuojamos iš užsienio. Ir tai svarbu ne dėl paties įrankio, o dėl požiūrio, nes kai rinka ima pati formuoti savo atsakymus į globalius pokyčius, ji tampa konkurencingesn“ė, – sako jis.
Svarbūs trys žingsniai
Norint, kad DI taptų realia ir tvaria komandos dalimi, o ne trumpalaikiu eksperimentu, būtina aiški integracijos strategija. Pasak T. Vasiliausko, tam svarbūs ne tik technologiniai sprendimai, bet ir pokyčiai mąstyme ir darbo kultūroje.
„Pirma, itin svarbu investuoti į žmonių ir DI sąveiką, o ne vien technologiją. Įmonės, kurios žiūri į DI tik kaip į atskirą sistemą, dažnai nusivilia. Realią grąžą duoda ne algoritmų diegimas, o jų integravimas į komandos darbą taip, kad DI taptų pagalbininku kasdieniuose sprendimuose. Tam reikia ne tik techninių įrankių, bet ir mokymų, kaip efektyviai panaudoti gautas įžvalgas.
Antra – pradėti nuo sričių, kuriose informacijos kiekis sparčiausiai auga. Dažniausiai tai konkurentų veiksmų analizė ar rinkos tendencijų sekimas. Tokiose srityse DI gebėjimas automatiškai apdoroti duomenų srautus tampa realia pagalba – jis leidžia greitai išskirti, kas svarbiausia, ir paversti tai aiškiais kitais žingsniais.
Trečia – atsisakyti požiūrio, kad duomenys savaime sukuria vertę. Svarbiausia ne turėti kuo daugiau informacijos, o gebėti ją paversti sprendimais. Čia DI suteikia pranašumą, nes padeda matyti ne tik, kas vyksta dabar, bet ir kokie scenarijai gali susiformuoti toliau. Organizacijos, kurios mokosi dirbti būtent su tokiu prognoziniu požiūriu, ilgainiui tampa greitesnės ir konkurencingesnės, labiau pasiruošusios ateities iššūkiams“, – sako jis.
