Ryzyko i korzyści związane z wykorzystaniem generatywnej sztucznej inteligencji do tworzenia treści: co marketerzy marki powinni wiedzieć

Jeśli nie masz 10 minut na przeczytanie tego w całości, oto TL;DR:

Generatywna sztuczna inteligencja rozwinęła się do tego stopnia, że ​​generuje treści z wystarczającą biegłością, aby rywalizować z ludzkimi twórcami. Pomimo tych postępów marketerzy powinni być świadomi zagrożeń i ograniczeń związanych z generatywną sztuczną inteligencją, zanim zaczną wykorzystywać ją do tworzenia treści. Jego skłonność do fabrykowania cytatów, przedstawiania niewiarygodnych faktów i generowania nieoryginalnych treści pozbawionych spostrzeżeń na poziomie eksperta to czynniki, które należy wziąć pod uwagę.

Publiczne wydanie ChatGPT spowodowało gwałtowny wzrost zainteresowania treściami generowanymi przez sztuczną inteligencję, ale należy zauważyć, że wiodący wydawcy mediów od lat korzystają z automatycznego raportowania, co zapewnia pewien wgląd w początkowe przypadki użycia i reakcje opinii publicznej na tę technologię.

Możemy przewidywać, że wraz z postępem i dostępnością tej technologii, rynek zaleje więcej treści generowanych przez sztuczną inteligencję, co sprawi, że marketerom będzie coraz trudniej konkurować o widoczność cyfrową.

Jednak, jak widzieliśmy wraz ze wzrostem i późniejszą erozją skuteczności płatnych mediów, ci, którzy stają się nadmiernie uzależnieni od treści generowanych przez sztuczną inteligencję, mogą łatwo znaleźć się w znacznie niekorzystnej sytuacji, gdy nadrobią zaległości algorytmy wykrywania, narzędzia blokujące i przepisy dotyczące wykorzystania danych zrównoważyć skalę na korzyść popytu konsumentów na autentyczne treści wysokiej jakości.

Dla mnie cała ta debata tylko podkreśla utrzymujący się od dawna fakt, że tak naprawdę nie ma skrótów do tworzenia najwyższej jakości treści marketingowych. Lider na rynku wymaga wiodących na rynku treści, które obejmują oryginalne myślenie, wyjątkową wartość i pomoc wykraczającą poza to, o co proszą kupujący i co oferują konkurenci. Sztuczna inteligencja będzie niezbędna do przyspieszenia tworzenia i dostarczania wysokiej jakości treści, ale nie jest rozwiązaniem samym w sobie.

Celem tego artykułu jest dostarczenie marketerom informacji potrzebnych do podejmowania świadomych decyzji, jeśli chodzi o wykorzystanie generatywnej sztucznej inteligencji, przedstawiając zalety i wady generatywnej sztucznej inteligencji, szczególnie jeśli chodzi o tworzenie treści marki.

Zanim przejdziemy do szczegółów, zdefiniujmy kilka kluczowych terminów.

Generative AI to podzbiór sztucznej inteligencji. Jest to rodzaj uczenia maszynowego, który obejmuje algorytmy programowania, które „uczą się” z istniejących treści i stosują te nauki do autonomicznego generowania „nowych” treści (obrazów, tekstu, muzyki itp.).

ChatGPT to aplikacja chatbota opracowana przez OpenAI, która wykorzystuje generatywną sztuczną inteligencję do interpretowania podpowiedzi użytkownika i odpowiadania na nie z płynnością podobną do ludzkiej.

GPT-3 (Generative Pre-trained Transformer 3) to generatywny model AI, którego używa ChatGPT. Został przeszkolony, aby specjalizować się w generowaniu tekstu podobnego do ludzkiego w odpowiedzi na monit tekstowy, taki jak pytanie, polecenie uzyskania informacji lub oświadczenie.

DALL-E (Deep Algorithmic Learning Library - Experimental) to kolejny generatywny model sztucznej inteligencji opracowany przez OpenAI, który specjalizuje się w generowaniu obrazów na podstawie podpowiedzi tekstowych.

Jaki jest szum wokół ChatGPT?

OpenAI wywołało szaleństwo w mediach, kiedy otworzyło swój interfejs ChatGPT, aby publiczność mogła się z nim zaangażować. Fakt, że chatbot może odpowiadać na szeroki zakres pytań i poleceń z ludzką płynnością i spójnością, wywołał falę zainteresowania potencjalnymi zastosowaniami GPT-3 i podobnych modeli sztucznej inteligencji.

Publiczne „testy” ChatGPT i jego siostrzanego produktu, DALL-E, ujawniły również niektóre znaczące ograniczenia i implikacje prawne związane z generatywnymi modelami sztucznej inteligencji, z których część od lat jest włączana do narzędzi wspomagających twórców.

Centralne pytanie w branży content marketingu: czy generatywna sztuczna inteligencja jest wystarczająco dobra, aby przyjmować zadania i tworzyć treści tak dobrze i wydajnie jak ludzie? W szczególności dyskutuje się, czy generatywne modele sztucznej inteligencji, takie jak te używane w ChatGPT i DALL-E, całkowicie zastąpią twórców treści ludzkich. Krótka odpowiedź: po prostu jeszcze tam nie jesteśmy.

Wykorzystanie zautomatyzowanych treści w mediach

Jak wspomniano powyżej, przez ponad dekadę duże firmy medialne wykorzystywały generatywną sztuczną inteligencję — zarówno stworzoną samodzielnie, jak i dostarczaną przez firmy zewnętrzne — do obsługi zadań związanych z rutynowym raportowaniem. Niektóre przykłady obejmują:

• Associated Press i Bloomberg wykorzystują sztuczną inteligencję do generowania artykułów na temat raportów o zarobkach firmy i relacji sportowych.
• The Washington Post i The Guardian w Australii wykorzystują sztuczną inteligencję do generowania relacji z lokalnych wydarzeń sportowych oraz krótkich raportów i alertów dotyczących wyników wyborów i igrzysk olimpijskich.
• Los Angeles Times wykorzystuje sztuczną inteligencję do informowania o trzęsieniach ziemi i innych klęskach żywiołowych.
• Forbes wykorzystuje sztuczną inteligencję do wspierania pisarzy za pomocą wstępnych wersji roboczych i szablonów historii.

Kluczową korzyścią, jaką zapewnia automatyczne raportowanie w takich przypadkach, jest skala. Dzięki sztucznej inteligencji firmy te były w stanie wygenerować więcej artykułów (tysiące więcej, jak podano w przypadku Bloomberga) i więcej kliknięć, niż byłyby w stanie osiągnąć w inny sposób.

Aplikacje polegają głównie na syntezie znormalizowanych danych w znormalizowane szablony: podsumowania zysków firm, wyniki gier, statystyki klęsk żywiołowych itp., Zwiększając ilość i szybkość publikowania wiadomości bez uszczerbku dla jakości i integralności bardziej dogłębnych dziennikarstwa publikacji.

Sztuczna inteligencja sprawdziła się (w większości) w tego typu aplikacjach do tworzenia wąskich treści, w których podsumowanie danych i zdarzeń — a nie grafika czy opinia — wystarczy, aby zaspokoić oczekiwania czytelników.

CNET to niedawny wyjątek i przestroga. Ich wewnętrzny model sztucznej inteligencji popełniał błędy, które wymknęły się spod biurka kopiarki, takie jak transponowanie liczb, literówki w nazwach firm i plagiat bez odpowiedniego cytowania podczas syntezy wiadomości finansowych. W rezultacie konkurenci postawili firmę na nogi i prawdopodobnie ucierpiała jej reputacja.

Stosowanie wśród wydawców mediów pokazało, że nadzór redakcyjny jest niezbędny, jeśli chodzi o treści generowane przez sztuczną inteligencję, bez względu na to, jak podstawowe jest przypisanie treści. A najlepszą praktyką dziennikarską jest cytowanie wkładu AI w wierszach, aby zachować przejrzystość etyczną.

Zrozumienie ograniczeń generatywnej sztucznej inteligencji

Osiągnęliśmy teraz nowy poziom możliwości dzięki modelom generatywnym, takim jak GPT-3, którego zaawansowana moc przetwarzania i uczenia pozwala na dostosowanie się do znacznie szerszego zakresu monitów i przypadków użycia tworzenia treści, niż byłyby w stanie obsłużyć jego poprzednicy-robot-reporter.

Jednak generatywne modele sztucznej inteligencji mają fundamentalne ograniczenia, które uniemożliwiają im całkowite zastąpienie jakości, wiedzy i oryginalności, które twórcy-ludzie mogą wnieść do procesu tworzenia treści. Oto kilka powodów:

1. Zmyślą fakty i przedstawią je z pewnością i kompetencją. Szczególnie w branżach podlegających ścisłym regulacjom, takich jak finanse i opieka zdrowotna, nawet nieumyślne rozpowszechnianie dezinformacji poprzez niedbałe korzystanie z automatycznego tworzenia treści może skutkować publiczną krytyką i wysokimi karami ze strony organów regulacyjnych.

2. Nie cytują źródeł ani nie informują o wiarygodności swoich twierdzeń.

3. Jeśli nie przyswajają i nie uczą się na podstawie danych w czasie rzeczywistym, nie będą w stanie interpretować ani uwzględniać świadomości bieżących wydarzeń.

4. Duże modele językowe mogą wzmacniać stronniczość, uprzedzenia i dezinformację z powodu nieodłącznej stronniczości i niedokładności informacji zawartych w danych, na których zostały przeszkolone (tj. w Internecie – „nic nie powiedziane”).

5. Nie można na nim polegać w zakresie prognoz, porad ani zaleceń, ponieważ jego algorytm nie może zastosować krytycznego myślenia, oceny ryzyka ani doświadczenia z życia w tych działaniach. Predykcyjne modele sztucznej inteligencji istnieją, ale stanowią zupełnie inny obszar uczenia maszynowego.

Założyciel OpenAI, Sam Altman, otwarcie przyznał się do wielu z tych zagrożeń na Twitterze:

Oczywiście wszystkie te ograniczenia stwarzają znaczne ryzyko utraty reputacji, jeśli generatywna sztuczna inteligencja jest wykorzystywana do generowania przywództwa myślowego, treści opartych na radach lub konsultacjach – co jest naprawdę siłą napędową marketingu treści marki.

Ograniczenia te również zmniejszają wydajność, biorąc pod uwagę, że za każdym razem, gdy sztuczna inteligencja jest wykorzystywana do tworzenia merytorycznych treści od podstaw, niezbędny jest czujny nadzór nad marką ludzką, edycja i sprawdzanie faktów.

Konkluzja tutaj: generatywna sztuczna inteligencja jest wyszkolona do syntezy informacji i naśladowania pisemnej interakcji człowieka, co oznacza, że ​​jest naprawdę dobra w stosowaniu krytycznego myślenia i samoregulacji, ale tak naprawdę nie jest do tego zdolna.

Jak więc marketerzy mogą skorzystać z generatywnej sztucznej inteligencji?

Kluczem jest myślenie o generatywnej sztucznej inteligencji jako o narzędziu umożliwiającym tworzenie treści, a nie o samym twórcy treści. Jako firma specjalizująca się w tworzeniu treści, Skyword już teraz aktywnie wykorzystuje i eksploruje generatywną sztuczną inteligencję w następujących obszarach:

Planowanie treści:

Generatywna sztuczna inteligencja może analizować tekst z materiałów źródłowych, takich jak artykuły, książki, a nawet rozmowy, w celu zidentyfikowania odpowiednich motywów i tematów. Zebrane dane mogą następnie posłużyć do zbudowania ram pomysłu i zasugerowania możliwych kierunków rozwoju.

Generowanie pomysłów i tematów:

Na przykład: sporządzenie transkrypcji wywiadu i wygenerowanie listy tematów do zbadania w treści na podstawie wywiadu.

Generowanie przypisań treści:

Na przykład: podjęcie określonego tematu i wygenerowanie zarysu podtematów lub punktów, którymi należy się zająć w fragmencie treści na ten temat.

Włączenie twórcy:

Zdolność generatywnej sztucznej inteligencji do syntezy informacji i interpretowania wskazówek stylistycznych jest potężnym narzędziem wspierającym ludzi w organizowaniu nieustrukturyzowanych pomysłów i koncepcji w zrozumiały tekst, szybkim generowaniu i iteracji wersji roboczych oraz zapewnianiu, że ostateczna kopia jest poprawna gramatycznie i płynna.

Generowanie szkicu wstępnego:

Na przykład: robienie notatek pisarza, treści źródłowych lub podpowiadanie tematu i używanie sztucznej inteligencji do generowania zdań, które można wykorzystać jako podstawę artykułu. Wygenerowany tekst można następnie edytować i poprawiać, aby stworzyć bardziej dopracowany kawałek. Należy pamiętać, że bez fachowej pomocy i dopracowania przez człowieka treść wstępnego szkicu będzie stosunkowo ogólna.

Kopia „sprzątania” i „dziurkowania”:

Na przykład: Biorąc istniejącą kopię i prosząc sztuczną inteligencję o jej ulepszenie, sugerując synonimy, przeredagowując frazy i oferując alternatywne opcje frazowania.

Skalowanie wyjścia:

Zrozumienie formatów treści przez duże modele językowe, zdolność do interpretowania podpowiedzi dotyczących osób oraz umiejętność naśladowania odpowiednich stylów pisania oznacza, że ​​może pomóc w szybkim przeformatowaniu treści w celu wzmocnienia w wielu kanałach i wygenerowania „nowych” opcji treści dla wąskich zadań związanych z copywritingiem.

Personalizacja

Na przykład: pobranie fragmentu treści i użycie sztucznej inteligencji w celu uwzględnienia określonego języka lub zagadnień związanych z określonym typem odbiorców.

Zasoby iteracyjne:

Na przykład: Poproszenie sztucznej inteligencji o wygenerowanie tweeta w celu promowania artykułu lub podsumowania treści i kluczowych wniosków z oficjalnej księgi na stronę docelową pobierania.

Copywriting promocji, reklam i wezwań do działania:

Na przykład: poproszenie sztucznej inteligencji o przeczytanie określonego fragmentu tekstu lub kombinacji tekstu i danych, a następnie wygenerowanie na tej podstawie tekstu reklamy, tekstu promocyjnego lub propozycji wezwań do działania. Niekoniecznie jest to nowa aplikacja, ponieważ podobne generatory sloganów i narzędzia do pisania tekstów istnieją już od jakiegoś czasu. Modele takie jak GPT-3 są w tym po prostu lepsze i łatwiejsze do „dostrojenia” dzięki złożonym podpowiedziom.

Optymalizacja lub odświeżanie treści:

Na przykład: wykorzystanie istniejącego artykułu i wykorzystanie sztucznej inteligencji do uwzględnienia określonych słów kluczowych lub faktów (podanych przez Ciebie) i/lub zachęcenie go do zmiany języka, aby był bardziej skuteczny pod względem czytelności, zaangażowania i konwersji.

Wybór i generacja obrazu:

Na przykład: Wzięcie artykułu i użycie sztucznej inteligencji do wybrania obrazu lub obrazów z określonej bazy danych (w tym odpowiedniego przypisania) w celu powiązania z kopią. Należy pamiętać, że dane i metodologia wykorzystywane do szkolenia generatorów obrazów AI doprowadziły do ​​kilku procesów sądowych i wzbudziły wystarczająco dużo pytań etycznych, aby uzasadnić najwyższą ostrożność w realizacji takich modeli.

Jak Skyword stosuje dziś generatywną sztuczną inteligencję

Nasza platforma marketingu treści, Skyword360, obejmuje teraz Atomizację treści, bezpośrednie zastosowanie technologii GPT-3. Łącząc sztuczną inteligencję z zastrzeżoną architekturą monitów, jesteśmy w stanie zaoferować naszym klientom możliwość zidentyfikowania głównego fragmentu treści jako źródła i natychmiastowego generowania iteracyjnych zasobów (posty w mediach społecznościowych, streszczenia biuletynów, krótsze artykuły, storyboardy wideo itp.) w oparciu o informacje zawarte w treści źródłowej, dostosowując w tym procesie styl i kontekst do różnych postaci i określonych tonów marki.

Treść ta jest następnie przekazywana do przeglądu redakcyjnego przez człowieka, co, jak wspomniano, jest niezbędnym krokiem w procesie zapewniania jakości treści.

Zamiast wykorzystywać sztuczną inteligencję do generowania wielu „botów” treści od podstaw, w oparciu o to, co wie z „internetu” – wykorzystujemy jej umiejętności do zmiany przeznaczenia i dostosowania stylu oryginalnych, wysokiej jakości treści tworzonych przez ludzi, tak aby można go szybko wzmocnić, zatomizować i wykorzystać w większej liczbie kanałów, aby dotrzeć do wielu osób.

Postrzegamy to jako jeden z wielu idealnych sposobów na połączenie siły ludzkiej kreatywności z efektywnością skali, którą umiejętnie zapewnia generatywna sztuczna inteligencja.

Perspektywy na przyszłość

Prawdopodobny wpływ na wyszukiwarki:

Na razie generatywna sztuczna inteligencja musi jeszcze udowodnić, że jest wystarczająco niezawodna i wnikliwa, aby zastąpić całą funkcję pobierania odpowiedzi i wyszukiwania, którą zapewniają dziś wyszukiwarki.

Tak więc bardziej bezpośredni problem, przed którym stają marketerzy, polega na tym, kto może zyskać na wyszukiwaniu, gdy więcej treści generowanych przez sztuczną inteligencję wkracza do cyfrowego krajobrazu.

Farmy treści i firmy, które poświęcają energię na tworzenie treści dla algorytmów wyszukiwarek gier, prawdopodobnie będą jednymi z pierwszych, które zaczną produkować treści generowane przez sztuczną inteligencję, aby zwiększyć widoczność swojej witryny. Bez złośliwych zamiarów małe firmy są również zainteresowane wykorzystaniem technologii do generowania treści, na których utrzymanie po prostu nie byłoby ich stać.

Jak wiemy, wolumen odgrywa kluczową rolę w uzyskiwaniu zysków z wyszukiwania, a jakość treści generowanych przez sztuczną inteligencję, takich jak GPT-3, jest co najmniej tak dobra, jak wiele już dostępnych treści SEO wypełnionych słowami kluczowymi. Jednak wszelkie korzyści wynikające z zalania rynku czysto zautomatyzowanymi treściami prawdopodobnie będą krótkotrwałe, ponieważ wykrywanie treści generowane przez sztuczną inteligencję staje się coraz bardziej zaawansowane.

W sierpniu 2022 r. Google (który dominuje z około 84% udziałem w rynku wyszukiwania) ogłosił aktualizację Pomocnych treści, zaprojektowaną specjalnie z myślą o istniejącym napływie treści generowanych przez sztuczną inteligencję o niskiej wartości, pojawiających się w wynikach wyszukiwania.

Krótko mówiąc, Google oficjalnie ma na celu wykrywanie i faworyzowanie godnych zaufania, trafnych i wyjątkowo informacyjnych treści. Marki, których treści generowane przez sztuczną inteligencję zostały zaprojektowane tak, aby wygrywać w wyszukiwaniu, ale brakuje im treści, będą nadal odnotowywać spadki w rankingach. Z drugiej strony, tworzenie spójnej bazy wysokiej jakości, oryginalnych treści będzie nadal pomagać markom w utrzymaniu przewagi konkurencyjnej nad innymi witrynami.

Podobnie duże pieniądze, które są już inwestowane w technologię sprawdzania faktów, zaprojektowaną w celu identyfikowania i zwalczania dezinformacji i wprowadzających w błąd treści, z pewnością będą pokrywać się z powstającym rynkiem narzędzi do wykrywania treści generowanych przez sztuczną inteligencję.

Prawdopodobny wpływ na ekosystem twórców:

Po spędzeniu wczesnej części mojej kariery zajmującej się przemysłem robotycznym, jestem wyczulony na próby sprowadzenia tego wszystkiego do debaty ChatGPT vs. Human Creators. Jak widzieliśmy w całej historii ewolucji technologii, rzadko jest to propozycja albo-albo.

Generatywna sztuczna inteligencja i twórcy ludzcy będą współistnieć, ale sposób pracy twórców i dostępne dla nich ścieżki kariery prawdopodobnie znacząco się zmienią wraz z nadejściem tej technologii. Zajmiemy się tym tematem głębiej w kolejnym poście.

Na razie, czego marki mogą oczekiwać pod względem sposobu, w jaki angażują się, wynagradzają i czego mogą oczekiwać od twórców w najbliższej przyszłości?

Rozsądnie jest oczekiwać, że w przypadku niektórych rutynowych zadań, takich jak pisanie tekstów promocyjnych lub streszczeń biuletynów, generatywna sztuczna inteligencja i nadzór redakcyjny staną się równie skuteczne i wydajniejsze niż zatrudnianie twórców ludzkich.

Jednak doświadczeni twórcy tworzą niezastąpioną wartość, gdy wykorzystują swoją specjalistyczną wiedzę i doświadczenie w zadaniu. Mówię o rozwijaniu unikalnych wzorców i spostrzeżeń, zapewnianiu głębokiej refleksji i badaniu złożonych tematów, odkrywaniu nieznanych jeszcze faktów, dostarczaniu bardzo trafnych porad i włączaniu autentycznych osobistych doświadczeń do treści.

W perspektywie krótkoterminowej marki prawdopodobnie odnotują spadek kosztów „ogólnych” treści, ponieważ sztuczna inteligencja jest wykorzystywana do zwiększania taniej podaży typów treści o wysokim stopniu szablonu, a coraz więcej twórców ludzkich zaczyna wykorzystywać sztuczną inteligencję do szybszego generowania treści.

Z drugiej strony prawdopodobnie zobaczymy wzrost liczby wysoko wykwalifikowanych twórców i ekspertów branżowych wraz ze wzrostem zapotrzebowania na ich umiejętności wśród marek, które muszą bardziej polegać na jakości i oryginalności, aby wyróżnić się na jeszcze głośniejszym krajobrazie treści.

Jeśli chodzi o to, czy marketerzy powinni martwić się płaceniem twórcom, którzy oddają zadania napisane przez sztuczną inteligencję, ważne jest, aby uznać, że narzędzia wspomagające sztuczną inteligencję są – w bardziej podstawowych iteracjach – wykorzystywane przez twórców już od jakiegoś czasu. Koniec końców potrzeba czasu i umiejętności, aby skłonić sztuczną inteligencję do generowania treści, które wydają się kreatywne, wnikliwe i przekonująco wyjątkowe. To, czy wykorzystano sztuczną inteligencję, nie ma tak dużego znaczenia, jak to, czy dane wyjściowe są wyjątkowo informacyjne, dobrze przygotowane i godne zaufania.

Polegaj na zespołach redakcyjnych i narzędziach do wykrywania plagiatu, aby ocenić, czy oddane treści spełniają standardy Twojej marki w zakresie jakości, znajomości tematu i oryginalności, ponieważ jest to dowód na prawdziwy ludzki wysiłek. Opracowywane są specjalne narzędzia do wykrywania treści generowane przez sztuczną inteligencję, ale nie są one w stanie (jeszcze) wiarygodnie określić poziomu wysiłku człowieka w porównaniu z maszyną włożonego w dany element — jeśli taki jest Twój cel.

Prawdopodobny wpływ na zachowanie klientów

To jest pytanie, które mnie najbardziej interesuje jako marketera: co stanie się z zaufaniem klientów, gdy treści generowane przez sztuczną inteligencję staną się jeszcze bardziej popularne? Nasz dyrektor generalny zajmie się tym w swoim następnym biuletynie, ale – sądząc po wzorcach historycznych – szersze wykorzystanie i dostępność generatywnej sztucznej inteligencji prawdopodobnie wpłynie na trzy zachowania:

1. Zaufanie kupujących do marek i marketingu marki ulegnie erozji, ponieważ przeglądarki i inne platformy budują narzędzia do wykrywania i ostrzegania kupujących, że coś zostało stworzone przez sztuczną inteligencję, a korzystanie lub nieużywanie przez marki treści generowanych przez sztuczną inteligencję staje się punktem wyróżniającym na tle konkurencji.

2. Kupujący będą oczekiwać od marek jeszcze większego dostosowania, personalizacji i wciągających doświadczeń, ponieważ w codziennym życiu coraz częściej korzystają z doświadczeń opartych na sztucznej inteligencji. Marki będą jeszcze bardziej konkurować jakością doświadczeń i hiper-trafnością w miarę wzrostu niecierpliwości wobec ręcznych „badań”.

3. Podczas wyszukiwania produktów kupujący będą przykładać jeszcze większą wagę do autentycznych rekomendacji , historii i recenzji wideo klientów. Mogą nawet zacząć rezygnować z bardziej tradycyjnych cyfrowych platform informacyjnych, gdy w odpowiedzi na nieufność konsumentów pojawią się wyspecjalizowane źródła treści „zweryfikowanych przez ludzi”.

Nie zawsze tak będzie, ale (na razie) generatywna sztuczna inteligencja to gra ilościowa, a nie jakość, a marki potrzebują zarówno ilości, jak i jakości, aby konkurować w dzisiejszym środowisku marketingowym. Tak więc, za wszelką cenę odkrywaj i testuj generatywną sztuczną inteligencję jako narzędzie zwiększające wydajność i umożliwiające tworzenie treści, ale unikaj wpadnięcia w pułapkę myślenia, że ​​może całkowicie zastąpić twórców treści ludzkich.

Marki będą musiały opanować tę technologię (po stronie produkcji treści i doświadczenia marki), aby móc konkurować w przyszłości. Współpracuj więc z dostawcami, którzy znają technologię, stosują ją we właściwy sposób i którzy mogą zarządzać wszelkimi zagrożeniami i je ograniczać.

Zachęcam do subskrypcji naszego biuletynu, jeśli chcesz otrzymywać więcej treści z naszej ciągłej serii na temat generatywnej sztucznej inteligencji dostarczanej bezpośrednio do Twojej skrzynki odbiorczej. Umów się na spotkanie z naszym zespołem, aby dowiedzieć się, w jaki sposób wykorzystujemy generatywną sztuczną inteligencję w Skyword, aby poprawić efektywność tworzenia treści przez klientów naszej marki bez uszczerbku dla ich jakości lub integralności marki.

Wyróżniony obraz autorstwa DeepMind na Unsplash