GenAI može pomoći malim kompanijama da izjednače uslove za igru
Generativna AI ima potencijal da zatvori praznine u sadržaju, uvidu i tehnologiji koje velike korporacije obično imaju u odnosu na svoje manje kolege. Ova promena predstavlja jedinstvenu priliku za mala i srednja preduzeća, čija im inherentna agilnost daje prednost u usvajanju i inovacijama pomoću veštačke inteligencije. Ovaj članak deli nekoliko ranih primera kako novi pristupi generisanju teksta i slika, video snimci generisani AI, uvidi kupaca i još mnogo toga mogu pomoći u jačanju konkurentnosti MSP-a spremnih da ulažu u generativne AI alate. Nije preterano predvideti buduće tržište gde dubina korporativnih resursa nije nedvosmislena odrednica uspeha.
Odvažan ulazak Dollar Shave Cluba na tržište nije ništa drugo do ikona u svetu marketinga. Smeli startap se usudio da izazove strašnog titana za brijanje, Giletta, video snimkom koji je snimljen za samo jedan dan po ceni od 4.500 dolara. Njihova strategija, obeležena mešavinom bezobraznog nepoštovanja i jednostavne ponude vrednosti, brzo je postala viralna i zainteresovala širom sveta.
Međutim, takve priče ostaju izuzetno retke. I to je često zato što behemoti imaju inherentnu prednost. Njihovi obimni resursi — bilo da se radi o tehnologiji, tržišnoj inteligenciji ili kreiranju sadržaja — često naginju vagu u njihovu korist. Razmislite o ovome: velike kompanije su u proseku potrošile 7 miliona dolara za mesto od 30 sekundi na Super Bowlu. Samo ovo jedno mesto je znatno veće od godišnjeg prihoda većine malih kompanija.
Rezultati Deloitte-ove ankete dodatno ilustruju razmere razlika u potrošnji. Iako manje kompanije – one sa prihodom ispod 10 miliona dolara – troše više na marketing u relativnom smislu (15,2% prihoda), velike kompanije – sa prihodom preko 10 milijardi dolara – i dalje troše značajan deo (7,1%), što dovodi do oštrog disbalansa u apsolutnim marketinškim izdacima.
Generativni AI alati za MSP
Ali vremena se menjaju. Generativna veštačka inteligencija naoružava manje kompanije nekada nedostižnim sposobnostima, koje, ako se koriste strateški, mogu da poboljšaju teren za igru. Uzmimo na primer ključni aspekt marketinga: kreiranje sadržaja. Proizvodnja visokokvalitetnog, doslednog i privlačnog sadržaja često je bio luksuz van domašaja malih i srednjih preduzeća (MSP). Ali sada, čak i butik u komšiluku može da iskoristi generativnu veštačku inteligenciju za kreiranje živopisnih opisa proizvoda i slika, kao i oglasa, a sve to uz smanjenje troškova.
Razmotrite platforme poput Jaspera koje se fokusiraju na kreiranje marketinškog sadržaja. Ovi alati pomažu u kreiranju zanimljivih postova, skrojenih za različite platforme društvenih medija, uz malu cenu i malo vremena. Isto tako, platforme kao što su Canva i Adobe Firefly se fokusiraju na slike, omogućavajući malim i srednjim preduzećima da proizvode vizuelno privlačan sadržaj bez potrebe za skupim resursima grafičkog dizajna.
Iako ove platforme često oglašavaju klijente iz multinacionalnih preduzeća koji koriste njihove usluge, kopajte dublje u neke od 100.000 kompanija koje usvajaju ove tehnologije i možete videti prave korisnike. Na primer, recenzije za Jaspera uključuju muzičara koji je lansirao svoj prvi singl, imigranta i softverskog inženjera koji više ne oseća da jezik predstavlja barijeru, i male kompanije koje odjednom osećaju da mogu da imaju profesionalnu optimizaciju za pretraživače (SEO). Slično tome, kada smo analizirali recenzije Neuroflash-a, evropskog paketa sadržaja AI, primetili smo da su 354 od 398 recenzija sa pet zvezdica bile iz manjih kompanija; čini se da su oni koji su najviše oduševljeni ovim inovacijama MSP kojima je tradicionalno nedostajao dosledan pristup uslugama poput zaštite autorskih prava i grafičkog dizajna.
Generisanje teksta i slika
Porast modela otvorenog koda za generisanje teksta i slika je takođe značajan trend, jer to čini modele velikih jezika (LLM) sve isplativijim i fleksibilnijim. Na primer, Mistral AI je objavio besplatni LLM otvorenog koda preko torrent veze, koji se može preuzeti i pokrenuti na običnom računaru bez potrebe za skupim računarskim resursima. Ovi modeli otvorenog koda se takođe mogu modifikovati kako bi bili u skladu sa poslovnim ciljevima i potrebama. Na primer, u nedavnoj studiji, istraživači su razvili algoritam za generisanje oglasa zasnovan na generativnim AI alatima otvorenog koda. Impresivno, ovi oglasi ne samo da su zadržali planiranu ličnost brenda, već su i nadmašili stvarne industrijske oglase u uobičajenim pokazateljima učinka.
Nedavni napredak u generativnoj veštačkoj inteligenciji prevazilazi tekst i sliku. Google-ov nedavni MusicLM može da generiše muziku iz teksta, na primer, kao odgovor na upit poput: „glavni zvučni zapis arkadne igre“. Isto tako, OpenAI je objavio algoritam otvorenog koda koji je sposoban da komponuje muziku, uključujući vokalne numere. Zaista, muzika generisana veštačkom inteligencijom već je našla put u reklamama parfema i automobila. Naglašeni primeri se odnose na istaknute igrače, ali je ponuda vrednosti još jača za mala i srednja preduzeća s obzirom na velike troškove povezane sa tantijema za muziku. Ovi novi alati im nude novi put e za pristupačan, visokokvalitetan muzički sadržaj.
Video generisan AI
Dalja promena je na pomolu, a kreiranje video sadržaja generisanog veštačkom inteligencijom brzo se razvija. Iako trenutno zaostaje za drugim medijskim formama u razvoju, napredak i ulaganja u ovu sektorsku oblast obećavaju. Na primer, Sinthesia je privukla značajnu podršku industrijskih giganata poput Nvidije. Slično tome, inicijative kao što je takmičenje kratkog filma Runvai-a ilustruju budući potencijal veštačke inteligencije u generisanju visokokvalitetnog i umetničkog video sadržaja. Ovaj zamah sugeriše da bi stvaranje marketinških video zapisa uskoro moglo biti na dohvat ruke za MSP.
Ovi video snimci se čak mogu kreirati zaista globalno, sa platformama kao što je Heigen koji ruše jezičke barijere preciznim i realističnim prevođenjem video sadržaja. Na primer, italijanski zanatski proizvođač sira sada može lako da cilja globalnu publiku tako što će prevesti promotivni materijal na različite jezike, kao što su nemački i hindi. Ova sposobnost, zastrašujući izazov čak i za velike korporacije zbog ograničenja resursa, predstavlja korak ka demokratizaciji globalnog pristupa.
Prednost obima nije bila samo u kreiranju sadržaja; bilo je duboko ukorenjeno u inteligenciju. Velike korporacije su imale sredstva i resurse da sprovedu temeljno istraživanje, stekajući detaljan uvid u tržišta i ponašanje potrošača. Manjim kompanijama, nasuprot tome, često je nedostajao luksuz naprednih anketa potrošača i specijalizovane analitike.
Poboljšani uvid u klijente
Danas, veštačka inteligencija već može da pregleda ogromne izvore podataka i generiše uvide u tržište i kupce. Bilo da se radi o analizi osećanja na mreži, proceni pozicioniranja konkurenata ili razumevanju vizuelnih preferencija, AI može da pojača analitičke sposobnosti MSP. Na primer, mala i srednja preduzeća koja pokušavaju da razumeju obrasce kupovine kupaca mogu da koriste alate kao što je OpenAI-ov Code Interpreter za sprovođenje naprednih analiza. Unošenjem jednostavnih uputstava kao što su „Pokaži mi mesečne trendove prodaje po proizvodu“ ili „identifikujte ključne pokretače raspoloženja potrošača“, mala i srednja preduzeća mogu da se kreću kroz različite metodološke opcije i dobiju prilagođeni kod za vizuelizaciju i analizu podataka, čak i ako nemaju dovoljno znanja o podacima analitičke jezike kao što su Pithon ili R.
Generativna AI nije samo instrumentalna u analizi podataka, već i u njihovom generisanju. Istraživanje, uključujući naše, na preko 20.000 chatbotova, naglašava da se LLM mogu koristiti za simulaciju ljudskih učesnika. Međutim, važno je biti oprezan, jer nalazi možda neće biti široko primenljivi na različite ciljne publike. Istraživači su, na primer, pokazali da su rezultati LLM-a više usklađeni sa odgovorima VEIRD (zapadnih, obrazovanih, industrijalizovanih, bogatih i demokratskih) društava. Ipak, kao i kod većine drugih nalaza o LLM-ima, čini se da ovo zavisi od izabranog modela i uputstava. Na primer, jedna studija je otkrila da GPT-4 može tačno da odražava razlike u osobinama ličnosti između američkih i južnokorejskih pojedinaca, kada se to zatraži na odgovarajućim jezicima i dobije instrukcije da oponaša ovu publiku.
Prilagođeni ChatGPT čet-botovi
Na pomolu su i druge značajne promene. Uskoro bismo mogli videti agente veštačke inteligencije koji mogu da preduzmu određene poslovne zadatke. Razmotrite nedavno izdanje OpenAI GPT modela koji omogućavaju korisnicima da razviju prilagođene četbote prilagođene specifičnim funkcijama, kao što su upravljanje brendom, savetovanje o tehnologiji, finansijsko savetovanje ili zakazivanje događaja. U roku od samo 10 dana od objavljivanja, već smo videli ove prilagođene GPT-ove kako preuzimaju uloge kao što su konsultanti za strategiju, planeri putovanja i marketinški asistenti. Iako ima prostora za rast i poboljšanje njihovih sposobnosti, oni nude pregled budućnosti u kojoj različiti AI agenti ispunjavaju različite uloge i komuniciraju na različite načine.
Pravi potencijal leži u integraciji svih ovih napretka u multimodalni i multi-agentski AI sistem. Zamislite marketinški tim koji koristi AI sistem koji harmonično spaja različite funkcije kao što su generisanje sadržaja, brendiranje i analiza podataka. Na primer, naš italijanski zanatski proizvođač sira može da iskoristi ove napretke da unapredi svaki aspekt svog prisustva na mreži, od sadržaja i slika do jezika i dizajna.
Sve u svemu, multimodalna i multi-agentska generativna AI ima potencijal da zatvori praznine u sadržaju, uvidu i tehnologiji koje velike korporacije obično imaju u odnosu na svoje manje kolege. Ova promena predstavlja jedinstvenu priliku za mala i srednja preduzeća, čija im inherentna agilnost daje prednost u usvajanju i inovacijama pomoću veštačke inteligencije. Dakle, nije nategnuto predviđati buduće tržište gde dubina korporativnih resursa nije nedvosmislena odrednica uspeha.
