Tại hội nghị Brainstorm Tech do Fortune tổ chức, nhiều nhà quản lý doanh nghiệp đã thảo luận về ranh giới của AI trong tiếp thị và công việc sáng tạo. Quan điểm chung của những người tham dự là AI đã có thể nâng cao đáng kể hiệu suất thực thi, nhưng vẫn khó thay thế con người trong việc hình thành ý tưởng sáng tạo, phán xét thẩm mỹ và biểu đạt thương hiệu.
AI phù hợp hơn để sản xuất lặp lại
Mike Murphy, người phụ trách truyền thông của thương hiệu đồ uống Liquid Death, cho biết công ty sử dụng AI rất nhiều ở hậu trường, thậm chí cả đội ngũ còn đùa giỡn với Claude của Anthropic trên Slack. Nhưng ông cho rằng, những ý tưởng sáng tạo thực sự từ con số không không phải là điểm mạnh của AI.
Anh ấy ví dụ rằng Liquid Death từng hợp tác với Spotify để ra mắt một chiếc hộp tro cốt có thể kết nối Bluetooth, với ý tưởng “người chết vẫn có thể tiếp tục nghe nhạc”. Ý tưởng này do các nghệ sĩ và nhà sáng tạo hài hước trong công ty đề xuất, chi phí hợp tác vào khoảng hàng trăm nghìn đô la, do Spotify chi trả. Murphy cho biết chiến dịch tiếp thị này đã mang lại khoảng 6 tỷ lần tiếp cận truyền thông được tạo ra và có thể theo dõi được sự thay đổi trong nhận thức thương hiệu, doanh số và lưu lượng truy cập.
Anh ấy cũng nhấn mạnh rằng chỉ số cốt lõi để công ty đo lường hiệu quả nội dung rất đơn giản: “liệu nó có đáng để chia sẻ không?”. Theo anh ấy, nếu nội dung không thực sự đọng lại trong ký ức người dùng, thì dù tạo ra với chi phí thấp và tần suất cao đến đâu, cũng chỉ là lãng phí ngân sách.
Việc đưa ra phán quyết sáng tạo vẫn do con người làm chủ đạo
Vishal Sood, Tổng giám đốc nghiên cứu của nền tảng quản lý thương hiệu và sáng tạo AI Typeface, cho biết AI hiện tại không giỏi trong việc “thẩm mỹ và phán đoán”. Ông trích dẫn quan điểm của nhà nghiên cứu AI Andrej Karpathy rằng con người có thể giao một phần suy nghĩ cho bên ngoài, nhưng không thể giao phó chính sự hiểu biết.
Sood cho rằng lợi thế của AI nằm ở khả năng nhanh chóng tạo ra các phiên bản khác nhau dựa trên các ý tưởng hiện có, bao gồm hình ảnh, storyboard và bản nháp nội dung, đồng thời phù hợp để xử lý các nhiệm vụ lặp lại quy mô lớn, đặc biệt trong tiếp thị B2B. Ông nhắc đến một khách hàng đã tăng tỷ lệ nhấp vào email lên 2 điểm phần trăm nhờ AI cá nhân hóa, gần bằng ba lần mức trước đó.
Trong các doanh nghiệp lớn, một bộ hình ảnh tiếp thị thường phải được điều chỉnh cho hàng trăm kích thước phương tiện kỹ thuật số khác nhau, công việc này trước đây có thể mất vài tháng. Sood cho biết, đây chính là nơi AI phát huy tối đa hiệu quả.
Stacy Simpson, Giám đốc tiếp thị của athenahealth, cũng cho biết đội ngũ sẽ tích hợp AI rộng rãi vào các quy trình vận hành để rút ngắn thời gian ra mắt sự kiện và giảm khoảng thời gian chờ giữa các bước. Tuy nhiên, cô nhấn mạnh rằng AI có thể tham gia vào quy trình sáng tạo, nhưng không tham gia vào việc hình thành ý tưởng sáng tạo.
Điều quan trọng không phải là công cụ, mà là cách sử dụng nó
Simpson cho biết, tiêu chuẩn để xác định có nên sử dụng AI hay không rất trực tiếp: liệu nó có thực sự giải quyết được vấn đề hay không, chứ không phải “dùng được là dùng”. Cô cho rằng, cùng một mô hình và công cụ, những người khác nhau sẽ tạo ra kết quả hoàn toàn khác biệt, và sự khác biệt cuối cùng vẫn đến từ khả năng phán đoán, hiểu biết bối cảnh và kinh nghiệm.
Caitlin Allen, Tổng giám đốc tiếp thị của Simbe Robotics, cho rằng một trong những lý do khiến “AI slop” tràn lan là do đầu ra quá nhiều nhưng đầu vào lại quá ít. Cô nói rằng nhiều doanh nghiệp khi tạo nội dung sáng tạo thường tập trung vào việc họ muốn nói gì, mà chưa hiểu trước hết khán giả thực sự muốn nghe điều gì.
Theo cô ấy, hướng giá trị hơn của AI là tự động hóa các công việc lặp lại trong quá trình “lắng nghe”, giúp đội ngũ marketing nhận diện nhanh hơn những nội dung người dùng quan tâm, thay vì chỉ đơn thuần tăng sản lượng.
Ông Ben Gammell, Tổng giám đốc của công ty công nghệ tài chính Brex, cũng cho biết rằng công ty xem AI như một công cụ tăng tốc cho nhân viên hiện tại, chứ không phải lý do để cắt giảm việc làm. Đối với doanh nghiệp, điều quan trọng thực sự không phải là việc có tích hợp AI hay không, mà là những công việc nào cần do con người thực hiện và những khâu nào phù hợp để giao cho mô hình xử lý.