Повышение эффективности с помощью ИИ не должно ставить под угрозу экологичность

Практика компаний, особенно рекламодателей, в области устойчивого развития, как никогда ранее, находится под пристальным вниманием. Выбросы углекислого газа становятся все более важным фактором для отраслей во всем мире, поскольку Глобальный договор ООН рассматривает сокращение выбросов CO2 как неотъемлемую часть борьбы с изменением климата – одной из 17 целей устойчивого развития (ЦУР). Тем не менее, несмотря на ряд инициатив, направленных на содействие устойчивому развитию, по–прежнему существует высокий уровень неудовлетворенности – даже в самой рекламной индустрии — тем влиянием, которое реклама оказывает на окружающий мир.

Но, несмотря на растущее давление на бренды, требующие сократить выбросы углекислого газа и внедрить более экологичные методы, они также вынуждены продолжать выполнять свои целевые показатели эффективности. В условиях ограниченного бюджета необходимость делать меньше, используя больше. Таким образом, оптимизация процессов и повышение эффективности являются главными приоритетами для руководства.

Одним выстрелом можно убить двух зайцев.

Многие рекламодатели обращаются к инструментам искусственного интеллекта, которые отвечают требованиям растущей сложности при покупке медиа и управлении кампаниями, а также являются ключевым элементом их стратегий устойчивого развития. В конце концов, исследования показали, что оптимизация ИИ может снизить выбросы CO2 в рекламных кампаниях.

И ИИ может предложить гораздо больше. В применении к маркетинговым функциям это может изменить работу команд, предоставляя руководителям возможность быстро принимать решения, основанные на данных. Инструменты искусственного интеллекта можно использовать в таких областях, как таргетинг на аудиторию, создание контента и анализ эффективности. Недавнее исследование, проведенное MNTN и AdExchanger, показало, что 92% брендов и агентств считают, что наибольшее применение ИИ находит в повышении эффективности существующих процессов, в то время как повышение производительности и объема производства также является одним из основных потенциальных применений.

Но ИИ требует затрат, поэтому компании должны быть уверены, что они не будут расточительными. ИИ также требует огромного количества энергии, поэтому организации должны тщательно выбирать, в каких случаях они его используют, иначе они рискуют сделать шаг назад в своих усилиях по сокращению выбросов углерода. Например, Google поставила перед собой амбициозную цель достичь нулевого уровня выбросов к 2030 году, но в ее последнем отчете об устойчивом развитии влияние ИИ упоминается как ключевая причина роста выбросов углекислого газа в прошлом году.

Правильный подход к ИИ

Организации должны применять стратегический подход к ИИ, чтобы определить, где эти технологии могут принести пользу, а не пытаться применять их в каждом конкретном случае. Чтобы правильно использовать этот подход, соблюдая баланс с ответственностью за охрану окружающей среды, предприятиям необходимо учитывать четыре ключевые области.

Во-первых, компании должны иметь подходящих сотрудников. Требуется широкий набор навыков в области искусственного интеллекта, но, что еще более важно, эти люди должны обладать правильным мышлением. Хотя крайне важно, чтобы они могли создавать инновационные рабочие процессы и были готовы экспериментировать с ИИ, они также должны понимать, когда использовать ИИ целесообразно, а когда нет.

Во-вторых, организации должны иметь четкую стратегию обработки данных. Маркетологи в значительной степени полагаются на данные, которые помогают им принимать обоснованные решения, оптимизировать кампании и оценивать эффективность. Но без нужных инструментов получить полезную информацию на основе этих данных сложно. Несмотря на то, что искусственный интеллект предлагает решение этой проблемы, качество результатов его работы всегда будет соответствовать качеству входных данных, поэтому крайне важно иметь надежную инфраструктуру, способную безопасно и эффективно управлять большими объемами данных.

В-третьих, бизнес должен иметь четкое представление о своих общих целях, чтобы полностью понимать, чего он может достичь с помощью ИИ. Построение процессов с поддержкой ИИ основано на определении разумных бизнес-целей и обеспечении того, чтобы все соответствующие команды в организации могли согласовывать ключевые показатели эффективности и эффективно сотрудничать для достижения этих целей. Этот шаг необходим для обеспечения того, чтобы искусственный интеллект применялся только в тех случаях, когда он может принести реальную пользу. Компании, которые успешно справляются с этой задачей, часто назначают бизнес-аналитика для разработки достижимых интеллектуальных целей, таких как сокращение оттока на 3% за шесть месяцев или увеличение рентабельности инвестиций на 2% за шесть кампаний. Эти цели имеют четкие ключевые показатели эффективности и временные рамки – они удобоваримы, измеримы и согласованы с общей бизнес-стратегией.

И, наконец, сама технология должна соответствовать поставленной цели. Набор инструментов искусственного интеллекта должен напрямую поддерживать конкретные цели компании, включая маркетинг. Организации должны спросить себя, какие решения им нужны, такие как интеллектуальная аналитика, машинное обучение, обработка естественного языка, большие языковые модели или другие технологии искусственного интеллекта. Внедрение ненужных инструментов искусственного интеллекта было бы расточительством; исследования «Делойта» показывают, что маркетинговые команды используют только 56,4% имеющихся в их распоряжении инструментов martech, и очень важно, чтобы компании не продолжали эту тенденцию с использованием искусственного интеллекта, что еще больше усугубит проблему. Кроме того, ИТ-специалисты могут обнаружить, что иногда они разрабатывают требования, слишком специфичные для их непосредственных нужд, что ограничивает типичные преимущества внедрения ИИ. В конечном итоге это означает, что они разрабатывают собственные технические решения, которые со временем становятся слишком дорогими и зависят от узкоспециализированных навыков.

Важно внедрение

То, как эти инструменты реализованы, так же важно, как и их правильный выбор. Технология искусственного интеллекта должна хорошо интегрироваться с существующими системами и быть масштабируемой и безопасной, чтобы соответствовать росту и защищать данные. Лучший способ достичь этого — создать общий уровень, на котором все инструменты искусственного интеллекта могут быть интегрированы в существующий технологический стек; поэтапное подключение отдельных инструментов по одному, скорее всего, приведет к неэффективности и увеличению внутренних разрозненностей.

Применяя ответственный подход к технологиям, предприятия могут не только достичь своих целей в области устойчивого развития, но и повысить эффективность своей организации за счет ощутимых выгод. Устраняя избыточность сотрудников, маркетинговые команды могут уделять больше внимания мероприятиям с высокой отдачей, что приводит к экономии времени и средств, что в конечном итоге приводит к повышению эффективности кампаний.

Также важно, чтобы организации задумались о том, как взгляд на искусственный интеллект через призму устойчивого развития может помочь им улучшить партнерские отношения и внести изменения в экосистему в целом. Существуют дополнительные возможности повышения эффективности, которые могут быть достигнуты за счет упрощения путей поставок, например, за счет устранения ненужных посредников и мошеннических веб-сайтов MFA (созданных для рекламы). Работа только с теми партнерами и поставщиками, которые разделяют схожие принципы, когда речь заходит об устойчивом развитии и ответственном использовании искусственного интеллекта, — это еще один способ добиться существенного сокращения выбросов углерода. Чтобы обеспечить полную прозрачность этих отношений, они должны регулярно проводить аудит, чтобы они и все их партнеры могли видеть, какое влияние оказывает их деятельность, независимо от того, поддерживается ли ИИ или нет.

Эффективность процессов никогда не должна идти в ущерб устойчивости

При типичной рекламной кампании, в результате которой выбрасывается около 5,4 тонн CO2, организации должны взвесить влияние ИИ на свой углеродный след. Хотя ИИ может способствовать повышению эффективности и снижению выбросов, чрезмерное использование ИИ может привести к обратным результатам. Компании должны быть разборчивы в использовании искусственного интеллекта, чтобы повысить производительность без ущерба для своих экологических обязательств.

Повышение эффективности процессов не должно происходить в ущерб экологичности, и бренды, которые следят за потреблением CO2 в каждой кампании и применяют стратегический подход к внедрению технологий, могут добиться прогресса на обоих направлениях.