Đối với các nhà tiếp thị, quy trình làm việc được hỗ trợ bởi AI sẽ thúc đẩy sự tăng trưởng, tốc độ và hiệu quả ở mức độ mới.
Tương lai của marketing sẽ được định hình bởi khả năng vận hành của các tổ chức trong thế giới được hỗ trợ bởi trí tuệ nhân tạo (AI). Người tiêu dùng đang khám phá, đánh giá và mua sắm thông qua các hệ thống ngày càng thông minh; sự chú ý bị phân tán trên nhiều nền tảng khác nhau; và kỳ vọng về tính phù hợp, cá nhân hóa và tính tức thời đang tăng lên cùng một lúc. Marketing không còn giới hạn ở các chiến dịch và kênh – nó đang trở thành một động lực tăng trưởng theo thời gian thực, tích hợp thông tin chi tiết, nội dung, thương mại và hiệu suất trong một vòng lặp liên tục. Trong môi trường này, lợi thế sẽ thuộc về những ai có thể học hỏi nhanh hơn, cá nhân hóa trên quy mô lớn, tối ưu hóa toàn bộ quy trình bán hàng và thiết kế trải nghiệm không chỉ cho con người mà còn cho các hệ thống AI hướng dẫn họ. Vai trò của Giám đốc Marketing (CMO) cũng đang mở rộng theo đó – từ người quản lý thương hiệu và nhu cầu đến người điều phối dữ liệu, công nghệ và việc thực thi được hỗ trợ bởi AI.
Việc thực hiện kiểu đó không hề đơn giản—và các tổ chức tiếp thị hiểu điều này hơn ai hết. Xét cho cùng, các nhà tiếp thị nằm trong số những người tiên phong áp dụng trí tuệ nhân tạo thế hệ mới, thử nghiệm các trường hợp sử dụng từ việc tạo nội dung đến tạo hình ảnh. Nhiều công cụ đã được sử dụng rộng rãi, nhưng vì chúng thường giải quyết các nhiệm vụ riêng lẻ, kết quả là một mớ hỗn độn các dự án thử nghiệm và hệ thống rời rạc, làm tăng hoạt động (ví dụ: tạo ra nhiều hình ảnh ý tưởng ban đầu hơn) nhưng lại mang lại rất ít lợi ích có ý nghĩa trên toàn doanh nghiệp. Phần lớn sự phân mảnh này phản ánh kiến trúc công nghệ tiếp thị cũ—nhiều hệ thống CMS, quản lý tài sản kỹ thuật số, CRM và phân tích chưa bao giờ được thiết kế cho quy trình làm việc tác nhân thời gian thực hoặc mô hình dữ liệu được chia sẻ. Đó là “nghịch lý trí tuệ nhân tạo thế hệ mới” : Công nghệ ngày càng có mặt ở khắp mọi nơi—ngoại trừ lợi nhuận cuối cùng.
Trí tuệ nhân tạo tác nhân (Agentic AI) – các hệ thống được xây dựng trên các mô hình nền tảng có khả năng hành động và thực thi các quy trình nhiều bước – có tiềm năng giải quyết vấn đề này vì nó mang lại cơ hội cho các tổ chức chuyển đổi căn bản cách thức làm việc . Thay vì dựa vào các chuyên gia sử dụng các công cụ riêng lẻ để tăng năng suất và hiệu quả cá nhân, các tổ chức có thể tạo ra lực lượng lao động kết hợp giữa con người và tác nhân – trong đó con người thiết kế và giám sát mạng lưới các tác nhân AI xử lý hầu hết các hoạt động thực thi. Trong mô hình này, một chuyên gia tiếp thị có thể giám sát một nhóm các tác nhân, từ đó thúc đẩy tăng trưởng, tăng năng suất và giải phóng các đồng nghiệp là con người để tập trung vào các nhiệm vụ cấp cao hơn như sáng tạo và chiến lược. Việc hiện thực hóa sự thay đổi này đòi hỏi một nền tảng công nghệ hiện đại: các lớp dữ liệu và nhận dạng thống nhất, cơ sở hạ tầng phục vụ mô hình linh hoạt, và các hệ thống nội dung và kích hoạt cung cấp các API đáng tin cậy để các tác nhân có thể hoạt động.
Việc hiện thực hóa giá trị tiềm năng này chỉ có thể thực hiện được thông qua việc tái cấu trúc và xây dựng lại các quy trình làm việc xoay quanh trí tuệ nhân tạo (AI) dạng tác nhân. Đây không phải là một nhiệm vụ đơn giản, điều này giải thích tại sao các công ty cho đến nay vẫn gặp khó khăn trong việc khai thác giá trị đáng kể từ các tác nhân AI. Các tổ chức không nỗ lực thực hiện công việc khó khăn cần thiết để tái tạo lại các quy trình làm việc có nguy cơ tạo ra sự hợp tác giữa con người và tác nhân không tối ưu, và các hệ thống không đáp ứng được kỳ vọng của công nghệ.
Mặc dù chúng ta vẫn đang ở giai đoạn đầu của trí tuệ nhân tạo tác nhân (agentic AI), nhưng một công thức để định hình lại và xây dựng lại quy trình làm việc tiếp thị đang dần hình thành. Bài viết này sẽ xem xét quy trình năm bước để tạo ra một quy trình làm việc tiếp thị tác nhân.
Giá trị của trí tuệ nhân tạo tác nhân trong marketing
Chúng tôi ước tính rằng trí tuệ nhân tạo tác nhân sẽ nắm quyền kiểm soát tới hai phần ba các hoạt động tiếp thị hiện tại, cho phép thực hiện các nhiệm vụ như tạo nội dung tự động, thử nghiệm đối tượng giả lập và lập kế hoạch truyền thông dựa trên đối tượng (Hình 1).
Hình 1
Tóm lại, lực lượng lao động chủ động có tiềm năng chuyển đổi hoạt động tiếp thị theo ba cách chính:
Thúc đẩy tăng trưởng doanh thu . Theo nghiên cứu của McKinsey, các tổ chức đang triển khai quy trình làm việc dựa trên tác nhân trong tiếp thị có thể kỳ vọng doanh thu tăng từ 10 đến 30% nhờ tiếp thị siêu cá nhân hóa. Phần lớn hoạt động tiếp thị mới này sẽ mang tính tự phục vụ nhờ các chiến dịch luôn hoạt động, được hỗ trợ bởi trí tuệ nhân tạo (AI) với sự cộng tác đa chức năng được cải thiện giữa các nhóm và kênh.
Tăng tốc độ . Chúng tôi ước tính rằng các hệ thống tác nhân sẽ đẩy nhanh quá trình tạo và thực hiện các chiến dịch tiếp thị lên gấp 10 đến 15 lần, bằng cách tăng tốc cả quá trình động não và sàng lọc ý tưởng, dẫn đến thử nghiệm nhanh hơn và tối ưu hóa chính xác hơn.
Thúc đẩy chi tiêu và tăng trưởng . Việc sử dụng trí tuệ nhân tạo (AI) để hỗ trợ nhiều công việc hơn sẽ cho phép phân bổ lại các nguồn lực trước đây dành cho quy trình và hoạt động để trực tiếp tiếp cận người tiêu dùng. Kết quả: con người tập trung vào các nhiệm vụ quan trọng hơn và đạt được lợi tức đầu tư (ROI) cao hơn từ hoạt động tiếp thị, truyền thông và sáng tạo dựa trên dữ liệu.
Tất nhiên, những lợi ích này không hề chắc chắn. Chúng chỉ có thể được hiện thực hóa bằng cách định hình lại cách thức thực hiện công việc tiếp thị. Dưới đây, chúng tôi giải thích cách các tổ chức hàng đầu đang làm điều đó.
Xây dựng quy trình làm việc tiếp thị mang tính chủ động
Việc thiết kế một giải pháp AI dựa trên tác nhân thường đòi hỏi quy trình năm bước—từ việc xác định các nhiệm vụ có thể được thực hiện bằng tác nhân đến việc xem xét lại vai trò của con người để giám sát đúng cách (Hình 2). Khi thực hiện quy trình này, các nhà lãnh đạo phải nhận thức được một số yếu tố làm tăng độ phức tạp trong việc thực thi. Ví dụ, một số giải pháp dựa trên tác nhân có thể được áp dụng cho các nhiệm vụ tương tự trên nhiều chức năng và nên được xây dựng để tái sử dụng, với khả năng nâng cấp khi công nghệ phát triển và các mô hình mới xuất hiện. Hệ thống dựa trên tác nhân cũng cần được thiết kế để có khả năng mở rộng. Và trong mọi trường hợp, các công ty sẽ cần phải hình dung lại quy trình làm việc dựa trên mục tiêu kinh doanh.
Hình 2
Bước 1: Xây dựng bảng phân loại chi tiết các hoạt động tiếp thị chính.
Tất nhiên, việc tạo ra quy trình làm việc do tác nhân điều khiển trong tương lai không thể thực hiện được nếu không hiểu rõ cách thức công việc được thực hiện hiện nay. Bước đầu tiên quan trọng trong quá trình đó là phân tích các quy trình làm việc ưu tiên thành chuỗi đầy đủ các hoạt động chính liên quan. Việc lập bản đồ này phải bao gồm các hệ thống nền tảng—quản lý quan hệ khách hàng, hệ thống quản lý nội dung, quản lý tài sản kỹ thuật số, phân tích và các đường dẫn dữ liệu—hỗ trợ từng hoạt động, vì các ràng buộc của hệ thống thường định hình cách thiết kế quy trình làm việc do tác nhân điều khiển. Điều này sẽ đóng vai trò là trạng thái hiện tại cơ bản, cuối cùng sẽ được chuyển đổi thành quy trình làm việc do tác nhân điều khiển “từ đầu” trong tương lai.
Đây là cách mà nhiều công ty thuộc nhiều ngành nghề khác nhau đã bắt đầu. Ví dụ, hãy xem xét một thương hiệu tiêu dùng hàng đầu đã tìm cách thiết kế lại quy trình lên ý tưởng và sản xuất nội dung sáng tạo. Trước đây, đây là một công việc thường phức tạp, có thể mất hàng tháng trời, với sự tham gia của nhiều bên liên quan, cả nhân viên nội bộ và các agency bên ngoài, trong các chu kỳ phản hồi và chỉnh sửa lặp đi lặp lại. Để xác định cách các tác nhân AI có thể hỗ trợ, tổ chức này trước tiên đã tạo ra một danh sách toàn diện các hoạt động liên quan đến quy trình, bao gồm lên ý tưởng, tạo và thử nghiệm ý tưởng, sản xuất nội dung, quản lý phiên bản nội dung, tối ưu hóa nội dung và quản lý agency. Sau đó, các hoạt động này được chia nhỏ hơn nữa thành hàng trăm nhiệm vụ nhỏ riêng lẻ. Ví dụ, trong việc tạo và thử nghiệm ý tưởng, nhóm đã xác định các nhiệm vụ phụ như tạo hình ảnh ý tưởng, thử nghiệm trước với các nhóm tập trung, đánh giá rủi ro, v.v. Hệ thống phân loại chi tiết này đã cung cấp cho các nhà quản lý sự hiểu biết toàn diện hơn về quy trình làm việc của họ – một sự hiểu biết sau đó đã định hình các thông số kỹ thuật sẵn sàng xây dựng cho các tác nhân.
Hệ thống phân loại này cũng nên bao gồm chức năng thu thập thông tin chi tiết trong marketing—các hoạt động như tổng hợp dữ liệu, đưa ra giả thuyết, diễn giải tín hiệu người tiêu dùng và chuyển đổi kết quả thành hành động. Những hoạt động này tạo thành một phần quan trọng của quy trình marketing, và nhiều hoạt động có thể được tăng cường hoặc đẩy nhanh thông qua các quy trình làm việc tự động mà không thay thế khả năng phán đoán của con người cần thiết để hiểu được ý nghĩa từ chúng.
Bước 2: Xác định các nguyên mẫu tác nhân
Sau khi thiết lập sự hiểu biết cơ bản về các nhiệm vụ trên toàn tổ chức, bước tiếp theo là phân loại các nhiệm vụ này thành các nguyên mẫu tác nhân, đóng vai trò như những bản thiết kế có thể tái sử dụng để hướng dẫn việc triển khai các tác nhân ở đâu và như thế nào trong quy trình làm việc. Trong các tổ chức tiếp thị, một số nguyên mẫu đó có thể bao gồm “trích xuất kiến thức để xây dựng bối cảnh và lập luận”, “phân tích dữ liệu để xác định đầu ra” và “tạo ra các tài liệu trên nhiều phương tiện với các biến thể”.
Ví dụ, các nhà lãnh đạo tại thương hiệu tiêu dùng nêu trên đã phân loại hàng loạt nhiệm vụ tiếp thị thành sáu nguyên mẫu tác nhân—người tạo nội dung, người nắm bắt kiến thức, người bản địa hóa, người phân tích, người lập kế hoạch và người vận hành—sau đó được sử dụng để xác định các tác nhân riêng lẻ có tính mô-đun, có khả năng mở rộng để triển khai và tái sử dụng trong toàn bộ quy trình tiếp thị (Hình 3).
Hình 3
Bước 3: Xác định đầy đủ các tác nhân cần thiết cho toàn bộ quy trình làm việc
Sau khi xác định các nhiệm vụ chính và phân loại chúng thành các nguyên mẫu riêng biệt, các nhà lãnh đạo công nghệ và kinh doanh phải xác định các tác nhân cụ thể cần thiết trong các nguyên mẫu đó để chuyển đổi quy trình làm việc. Các nhóm cũng phải xác nhận rằng các tác nhân có thể tích hợp về mặt kỹ thuật với các hệ thống cần thiết—nền tảng dữ liệu, kho lưu trữ nội dung và nền tảng kích hoạt—vì khả năng tương tác hệ thống, chứ không phải thiết kế mô hình, thường là yếu tố hạn chế.
Ví dụ, một nguyên mẫu tác nhân quan trọng được thương hiệu tiêu dùng xác định là việc tạo nội dung. Trong nguyên mẫu đó, các nhà quản lý đã xác định gần 100 tác nhân mô-đun riêng lẻ—nghĩa là, các tác nhân riêng lẻ có thể được tích hợp vào quy trình sáng tạo trên nhiều quy trình làm việc khác nhau. Ví dụ, một tác nhân tạo văn bản ngắn có thể được sử dụng theo nhiều cách khác nhau trong các nhiệm vụ như phát triển nội dung sáng tạo, phát triển tài liệu bán hàng, tối ưu hóa thương mại điện tử/website và tiếp thị hợp tác với các đối tác kinh doanh. Một số nền tảng công nghệ tiếp thị, bao gồm Adobe và HubSpot, hiện cung cấp các tác nhân AI có thể được nhúng trực tiếp vào quy trình làm việc sáng tạo. Các tác nhân này có thể tạo và tinh chỉnh các biến thể văn bản và thiết kế, điều chỉnh tài sản cho từng phân khúc đối tượng và cập nhật nội dung trên các kênh dựa trên tín hiệu hành vi theo thời gian thực. Các nhà tiếp thị vẫn chịu trách nhiệm về tính toàn vẹn của thương hiệu và định hướng chiến lược, nhưng các tác nhân điều phối phần lớn công việc sản xuất đang diễn ra. Các dự án thử nghiệm ban đầu cho thấy chu kỳ sản xuất ngắn hơn và khả năng phản hồi nhanh chóng hơn đối với các điều kiện thị trường thay đổi.
Bước 4. Xác định quy trình làm việc trong tương lai với vai trò rõ ràng cho con người tham gia.
Dĩ nhiên, khi các tác nhân AI ngày càng được tích hợp vào quy trình làm việc, vai trò của con người sẽ cần phải thay đổi. Trong lĩnh vực marketing, điều đó có nghĩa là tập trung nhiều thời gian hơn vào các nhiệm vụ như phát triển chiến lược marketing dựa trên các yếu tố định tính như “thị hiếu” mà không thể tự động hóa; hiểu sâu hơn về những gì sẽ gây được tiếng vang với khán giả; duy trì và xây dựng mối quan hệ với các bên liên quan; và tham gia vào các nhiệm vụ cần được thực hiện trực tiếp, chẳng hạn như các hoạt động marketing.
Các nhà tiếp thị cũng cần giám sát cơ sở hạ tầng công nghệ hỗ trợ các quy trình làm việc này: chất lượng dữ liệu và lược đồ, siêu dữ liệu nội dung, quy tắc điều phối và quản trị API đảm bảo các tác nhân hoạt động an toàn và nhất quán. Điều này đòi hỏi các thương hiệu phải đầu tư vào nhân tài có khả năng tinh chỉnh các mô hình nền tảng có sẵn cho phù hợp với bối cảnh thương hiệu và nâng cao kỹ năng cho nhân viên để định nghĩa lại cách thức làm việc. Trong số những kỹ năng mới mà con người cần phải thành thạo:
- Kỹ thuật phản hồi nhanh: biết cách cấu trúc các hướng dẫn để các tác nhân có thể tạo ra đầu ra mong muốn.
- Hợp tác với các đại lý: hiểu rõ quy trình chuyển giao công việc giữa đại lý và bộ phận tiếp thị, và hướng dẫn đại lý xây dựng các chiến lược mới.
- Giám sát chất lượng: khả năng giám sát hoạt động của nhân viên, phát hiện các bất thường về chất lượng, sự tuân thủ, v.v., và theo dõi nhiệm vụ của nhân viên.
- Hoàn thiện ý tưởng bằng chuyên môn của con người: đánh giá và nâng cao kết quả đầu ra của AI bằng trực giác và kinh nghiệm của con người.
- Thành thạo dữ liệu và trí tuệ nhân tạo: khả năng chuẩn bị và làm sạch tập dữ liệu, đồng thời xác thực các thông tin chi tiết do AI tạo ra so với hiệu suất thực tế.
- Mô hình hóa máy học: kiến thức về máy học ứng dụng, kỹ thuật dữ liệu, thử nghiệm và điều phối quy trình làm việc.
Hãy xem xét quy trình tạo ý tưởng và thử nghiệm tại thương hiệu tiêu dùng được đề cập ở trên. Quy trình tác nhân trong tương lai mà nhóm đã tạo ra bao gồm các nhóm tác nhân cộng tác với các đồng nghiệp là con người. Các tác nhân tập trung vào việc tạo ra các ý tưởng và nội dung, kiểm tra chéo với các hướng dẫn về rủi ro, thử nghiệm trước nội dung và viết bản thảo kế hoạch đầu tiên. Các nhân viên là con người tập trung vào những gì họ làm tốt nhất: gợi ý và quản lý các tác nhân, xem xét kết quả, nâng cao ý tưởng bằng trực giác và hiểu biết rút ra từ nhiều năm kinh nghiệm trong ngành và thị trường, và sau đó chia sẻ kết quả với các bên liên quan chính (Hình 4). Quy trình làm việc mới này cho phép công ty tiêu dùng tạo ra và thử nghiệm nhiều ý tưởng sáng tạo hơn song song, đẩy nhanh chu kỳ học tập và giúp các nhà tiếp thị có thêm thời gian để tinh chỉnh những ý tưởng gây được tiếng vang với người tiêu dùng.
Hình 4
Bước 5: Ưu tiên theo từng đợt, tập trung vào các quy trình công việc có giá trị cao để thúc đẩy việc áp dụng.
Sau khi xác định và lập bản đồ các quy trình làm việc trong tương lai, các tổ chức cần ưu tiên phát triển và triển khai chúng; họ cũng phải quyết định xem nên xây dựng các công cụ tùy chỉnh hay sử dụng các giải pháp có sẵn. Các ưu tiên hàng đầu nên bao gồm các lĩnh vực có tiềm năng hiệu quả cao nhất, để đạt được những thành công nhanh chóng, hoặc các quy trình làm việc dựa trên các mục tiêu toàn tổ chức liên quan đến hiệu quả và tăng trưởng kinh doanh. Việc ưu tiên cần phản ánh sự sẵn sàng về mặt kỹ thuật, vì một số quy trình làm việc không thể tự động hóa cho đến khi các đường dẫn dữ liệu, cấu trúc siêu dữ liệu và các hệ thống thực thi chính được chuẩn bị cho việc điều phối tự động.
Thương hiệu tiêu dùng này đã giới thiệu hệ thống tiếp thị dựa trên tác nhân của mình theo ba giai đoạn. Giai đoạn đầu tiên tập trung vào việc xây dựng một công cụ tạo ý tưởng, với các tác nhân liên tục tạo ra và tinh chỉnh các ý tưởng và tài sản chiến dịch, cung cấp cho nhóm một nguồn nội dung mới ổn định để thử nghiệm. Giai đoạn thứ hai bổ sung thêm trí thông minh và các biện pháp bảo vệ, với các tác nhân thực hiện các thử nghiệm sơ bộ nhanh chóng các ý tưởng sáng tạo và tự động kiểm tra sự tuân thủ về thương hiệu, pháp lý và rủi ro của nội dung. Giai đoạn cuối cùng mở rộng hệ thống trên toàn cầu, cho phép các tác nhân điều chỉnh thông điệp cho thị trường địa phương và phối hợp thử nghiệm và triển khai trên quy mô lớn.
Nhờ sự kết hợp của các làn sóng này, một quy trình chậm chạp và thủ công đã được chuyển đổi thành một hệ thống nhanh chóng và dựa trên dữ liệu, trong một số dự án thí điểm tạo nội dung, đã tăng tốc độ của toàn bộ quy trình lên gấp bốn lần so với quy trình làm việc truyền thống.
Các hệ thống tác nhân cũng đang bắt đầu xuất hiện trong việc thực thi truyền thông. Một nền tảng quảng cáo tiên tiến hiện đang xây dựng các tác nhân AI để tự động tối ưu hóa các chiến dịch trên các kênh kỹ thuật số chính, liên tục đánh giá hiệu suất, điều chỉnh giá thầu và ngân sách, kết hợp nội dung sáng tạo với đối tượng mục tiêu và tạo ra các biến thể thông điệp mới. Các tác nhân này hoạt động trong thời gian thực, quản lý hàng nghìn điều chỉnh nhỏ mà trước đây đòi hỏi sự giám sát thủ công liên tục. Những người dùng tiên phong báo cáo chu kỳ tối ưu hóa nhanh hơn và những cải tiến có thể đo lường được về lợi tức đầu tư quảng cáo, cho thấy cách thức thực thi bằng tác nhân đang định hình lại hoạt động truyền thông hiện đại.
Thúc đẩy tăng trưởng và áp dụng, đồng thời hạn chế rủi ro.
Quy trình làm việc tự động hoàn chỉnh sẽ giúp các tổ chức tiếp thị nắm bắt giá trị bằng cách tạo ra nhiều trải nghiệm người tiêu dùng nhanh hơn nhiều, đồng thời thúc đẩy tăng trưởng doanh thu và chi tiêu hiệu quả. Tuy nhiên, việc tạo điều kiện cho sự thay đổi này không hề đơn giản, đòi hỏi các nhà lãnh đạo phải thực hiện theo những cách quan trọng trên toàn tổ chức . Các thương hiệu cần thiết lập tầm nhìn từ trên xuống (do hội đồng quản trị và CEO dẫn dắt), với quản trị chặt chẽ để đảm bảo việc áp dụng và mở rộng quy mô, đồng thời hạn chế các vấn đề về thương hiệu và pháp lý. Các nhà lãnh đạo cũng phải hiểu rằng các tác nhân tự động chỉ là một công cụ trong cẩm nang AI; các công cụ khác, bao gồm lập trình kịch bản, tự động hóa quy trình bằng robot và học máy, cũng cần được xem xét. Chỉ tập trung quá hẹp vào các tác nhân tự động có thể bỏ lỡ những lợi ích đáng kể về hiệu quả khi mở rộng quy mô.
Quá trình này cũng không phải không có rủi ro—đặc biệt là trong lĩnh vực marketing, vốn ảnh hưởng trực tiếp đến nội dung hướng đến người tiêu dùng và nhận thức về thương hiệu. Các nhà tiếp thị sẽ cần phải hết sức chú ý đến những lỗ hổng tiềm tàng về thương hiệu và pháp lý, bên cạnh những rủi ro về công nghệ và dữ liệu do trí tuệ nhân tạo (AI) gây ra trong tất cả các chức năng . Các nhà tiếp thị dường như hiểu rõ những rủi ro mới mà AI mang lại. Một cuộc khảo sát của McKinsey với 35 Giám đốc Marketing (CMO) của các công ty công nghệ và tiêu dùng thuộc Fortune 250 cho thấy các nhà điều hành chủ yếu lo ngại về quản trị thương hiệu và pháp lý, thách thức về năng lực con người, đầu tư công nghệ chưa được tận dụng và tắc nghẽn dữ liệu. Các nhóm phân tích cũng sẽ cần các cơ chế quản trị mới để xác thực những hiểu biết do AI tạo ra, thiết lập ngưỡng tin cậy và đảm bảo tính chính xác trước khi các phát hiện được sử dụng để đưa ra các quyết định quan trọng về thương hiệu hoặc đầu tư.
Gần 90% Giám đốc Marketing (CMO) đang thử nghiệm các trường hợp sử dụng AI ở nhiều khâu khác nhau trong quy trình marketing, nhưng theo nghiên cứu của McKinsey, chưa đến 10% đã thu được giá trị từ việc ứng dụng AI trong toàn bộ quy trình làm việc. AI tự động có thể giúp tạo ra sự thay đổi đáng kể. Nhưng khi bắt đầu triển khai AI tự động, các nhà tiếp thị cũng phải đối mặt với một câu hỏi cơ bản: Liệu tương lai của marketing sẽ được định hình bởi khả năng điều phối các mạng lưới phức tạp gồm các tác nhân AI, hay trực giác và sự sáng tạo của con người sẽ tiếp tục là yếu tố then chốt dẫn dắt thành công?
Câu trả lời không nằm ở việc thay thế các chuyên gia tiếp thị mà là tăng cường khả năng của họ để tạo ra mức độ cá nhân hóa, hiệu quả và đổi mới chưa từng có. Những hiểu biết do con người dẫn dắt—dựa trên sự thấu hiểu văn hóa, khả năng phân tích định tính và phán đoán chiến lược—sẽ vẫn là những yếu tố bổ sung thiết yếu cho độ chính xác và khả năng mở rộng mà trí tuệ nhân tạo (AI) mang lại. Thách thức thực sự sẽ nằm ở việc định hướng trong vùng đất chưa được khám phá, nơi phán đoán và sự sáng tạo của con người giao thoa với độ chính xác và khả năng thực thi do AI điều khiển, và bằng cách đó, định nghĩa lại chính bản chất của hoạt động tiếp thị.
Tác giả: Dianne Esber; Julien Boudet; Kelsey Robinson;Nilay Shah
Nguồn: McKinsey.com 4/2026
