AGI 可以自動化例行任務，提供數據驅動的洞見，這樣可以釋放員工專注於更有戰略性和創造性的工作。就如同用聘請 1 個人的薪酬招攬了 5 個基層人員工作，讓其他成員專注於更有戰略意義和價值創造的工作。
文章重點：
AGI 可以提升市場行銷的生產力和創新能力。
AGI 帶來的產值相當於全球的 16%。
組織需要平衡創意和數據科學，並培養「左腦 AI」能力。
市場行銷人員應該根據個人的優勢，培育創新或數據科學的能力。
在過去三十年間，文書處理軟體和電子試算表的普及被廣泛認為是提生產力的重大飛躍。然而，隨著數據量的爆炸性增長，文件的數量和內容也隨之激增，決策過程也變更更加複雜，這揭示了技術進步與生產力之間的非線性關係。本文將簡單探討產出式人工智能(AGI)如何成為下一波生產力提升的關鍵因素，並分析其在市場行銷領域的應用及潛在風險。
AGI 的生產力和經濟影響
生成式 AI是指能夠自動化例行任務並提供數據驅動見解的技術，從而釋放員工時間，讓他們專注於更具戰略性和創造性的工作。例如，Google 的 DeepMind 使用 AI 優化數據中心的冷卻系統，減少了 40% 的能源消耗。這不僅提升了能效，也降低了成本和環境影響。
根據麥肯錫的一項研究，到2030年，生成式 AI 的採用有望將全球 GDP 提高 13萬 億美元，相當於全球 GDP 的16%。特別是在市場營銷領域，AI 的應用有望提升高達 50% 的生產率。這一預測是基於 AI 在數據分析、消費者行為預測和個性化營銷策略等方面的巨大潛力。
雀巢公司在 2021 年就利用 AI 技術實現了更精準的市場細分和個性化推薦，從而大幅提高了營銷效率。具體來說，他們使用 AI 對消費者行為數據進行深度分析，發現了 5 個核心客戶群體。基於此，雀巢設計了針對性的促銷活動，在 6 個月內為公司帶來了 8%的銷售增長。
培養左腦思維
過度依賴 AI 可能會導致內容泛濫或創意缺乏，組織需要辨別和保護真正的創新人才，以維持品牌的獨特性和競爭力。因此，需要培養「左腦 AI」能力，即利用數據科學和分析效能的工具輔助，以提升決策質量和創新的能力；組織至關重要的任務是關注創意、創新和價值創造；以維持想法的差異性和品牌的認同。否則，過度依賴 AI 可能導致同質化的內容和失去品牌特色。
生成式 AI ，如 ChatGPT，已經證明能夠顯著提升市場營銷人員的創意，根據上面麥肯鍚的研究，目前這一提升幅度約為 40%。隨著技術的不斷進步，這一數字預計將進一步增加。
我們上週的文章也提到透過 RFM 模型將客戶分群和利用，分別以某本地電商平台和電子錢包為例，解釋了分析模型的好處。但這都是採用傳統的分析方法和工具而已，若我們建立了一套基於 AI 的客戶細分和個性化推薦系統，實時分析海量用戶數據，發現潛在客戶群，並推薦高度個性化的商品或服務，戰略、戰術效益和實際產值會更為顯著。
行銷人員的技能選擇
面對 AI 帶來的變革，行銷人員應根據個人的優勢，選擇專注於創意、創新、數據、AI技能的發展。這樣、他們可以更好地適應 AI 的應用，在激烈的市場競爭中保持優勢。
某跨國快速消費品牌就鼓勵行銷人員分化發展，擅長創意的人員被安排主導品牌故事和廣告創作，而數據分析型人才則負責消費者洞察和營銷策略制定。這樣的分工不僅提了工作效率，也培養了各自的核心競爭力。