Агенції перебудовують команди через ШІ: від скорочення рутини до ролі AI-чекерів
Головне за 30 секунд
- Лише 9% медіаагенцій не працюють над агентськими ШІ-рішеннями, проте традиційні структури команд і посадові інструкції досі майже не змінилися.
- Зростання прибутку від генеративного ШІ фіксують переважно IT-компанії, тоді як в інших галузях зростання виручки на співробітника поки не спостерігається.
- Через надмірне спрощення завдань топменеджерами й молодшими фахівцями агенції Monks та M&C Saatchi виділяють робочий час на перенавчання працівників.
- Молодших спеціалістів звільняють від зведення таблиць і готують до контролю алгоритмів, що в майбутньому сформує повноцінну професію AI-чекера.
Зміст
Штучний інтелект у медіаплануванні та криза традиційних штатів
Маркетингові агенції активно інтегрують агентський штучний інтелект у щоденну роботу медіабаєрів та керівників. Попри те, що вільне володіння ШІ-інструментами перетворилося на базову навичку, структури команд, посадові обов'язки та кар'єрні сходинки співробітників залишаються практично недоторканими.
За даними опитування Digiday, лише 9% медійних агенцій не розробляють або не впроваджують власні агентські рішення на базі штучного інтелекту. Автоматизація економить час окремих фахівців під час медіапланування та активації кампаній, однак масштабувати цю продуктивність на рівні цілих підрозділів вдається небагатьом.
Оцінка Apollo Partners свідчить, що після появи генеративного ШІ у 2022 році середню маржинальність і показник доходу на працівника покращили технологічні компанії США, але за межами технологічного сектора ці метрики не зросли.
Напруженість в офісах: зловживання технологіями та відсутність критичного мислення
Неконтрольоване використання автоматизації в корпоративному середовищі посилює напругу серед фахівців. На сесії Digiday Media Buying Summit у Ньюпорт-Біч учасники зазначили, що технологію дедалі частіше використовують для бездумного зрізання кутів. Це пришвидшує окремі завдання, але позбавляє працівників можливості застосовувати критичне мислення.
Представники індустрії звернули увагу на те, що створені штучним інтелектом матеріали масово подають навіть віцепрезиденти та топменеджери, намагаючись заощадити робочий час. Щоб запобігти зниженню якості та зберегти керованість процесів, агенції переходять до обов'язкового навчання команд.
В агенції Monks зробили ставку на тренінги для молодшого персоналу та перепідготовку старших фахівців. У M&C Saatchi North America впровадили щотижневу годину в робочому розкладі кожного співробітника, спеціально відведену під навчальні програми, формуючи системну культуру безперервного розвитку.
Контроль витрат і трансформація ролей: від рутинних таблиць до AI-чекерів
Аби стримати витрати на обчислювальні потужності та запобігти зайвому використанню алгоритмів там, де вони неефективні, компанії диференціюють доступ до програмного забезпечення: дорожчі та потужніші моделі отримують переважно розробники й інженери.
Змінюються й підходи до найму. У Monks не планують скорочувати набір на початкові позиції, проте фокус їхньої діяльності трансформується. Молодих спеціалістів звільняють від багатогодинного заповнення та зведення таблиць, переорієнтовуючи на стратегічніші завдання та контроль надійності роботи систем.
Старші фахівці відповідатимуть за креатив, оригінальність і готовність іти на ризик — сфери, недоступні моделям. Натомість для початківців відкривається напрям контролю якості та створення обмежень, які не дозволять ШІ-агентам виходити з ладу. Прогнозується, що це трансформується в окрему повноцінну професію AI-чекерів за аналогією з фактчекерами у журналістиці.
