Agentic AI: Как агентите, работните потоци и оркестрацията се развиват в маркетинговата автоматизация

Индустрията за автоматизация на маркетинга е в процес на дълбока трансформация, движена от агентен AI – автономни системи, които могат да анализират данни, да вземат решения и да изпълняват задачи без човешка намеса.

Глобалният Agentic AI в корпоративния ИТ пазар е готов за експлозивен растеж, който се очаква да нарасне от 4.1 милиарда USD през 2024 г. Долар 182.9 милиарда до 2034 г., водени от изумителните 46.2% общ годишен темп на растеж (CAGR). В момента Северна Америка е лидер на пазара, завладявайки над 38% от глобалния дял и генерирайки приблизително 1.5 милиарда USD приходи през 2024 г.

Market.us

За разлика от традиционните инструменти за автоматизация, които разчитат на предварително дефинирани правила, агентният AI предоставя динамични, интелигентни решения, които се адаптират в реално време към поведението на клиентите и пазарните тенденции. Тази статия дефинира агентния AI, изследва неговото въздействие върху маркетинговата автоматизация, подчертава водещи платформи и случаи на употреба в реалния свят и предоставя пътна карта за компаниите да се подготвят за приемането на тази технология.

Дефиниране на Agentic AI и неговото въздействие

Agentic AI се отнася до автономни системи с изкуствен интелект, предназначени да възприемат данни, да разсъждават в сложни контексти и да предприемат действия към конкретни цели с минимална човешка намеса. За разлика от традиционния AI, който обикновено изпълнява тесни, предварително дефинирани задачи, агентният AI работи с по-голяма гъвкавост и адаптивност – по-скоро като дигитален сътрудник, отколкото като статичен инструмент.

В сферата на автоматизацията на маркетинга това означава системи, които не само анализират клиентски данни, но и активно оптимизират кампании, коригират стратегии за съобщения в реално време и предвиждат нуждите на клиентите въз основа на развиващи се поведенчески модели. Тези системи не просто изпълняват предварително зададени команди; те динамично се учат от резултатите и непрекъснато подобряват процесите си на вземане на решения с течение на времето.

Ключова сила на агентния ИИ се крие в неговата итеративно, целенасочено поведение, често структуриран чрез рамки като напр реагирам (Разум + Акт). Тези агенти следват верига за обратна връзка: наблюдават резултатите от дадено действие, разсъждават за нови данни или променящи се условия и коригират бъдещите действия съответно. Този адаптивен цикъл позволява непрекъсната оптимизация, намалявайки необходимостта от намеса на човек в цикъла, като същевременно подобрява резултатите с течение на времето.

Въпреки това, агент не е двоично обозначение - по-добре е да се разбира като континуум. Както разработчиците на Google AI наскоро обсъдиха във видеото по-долу, няма общоприето определение за това какво представлява AI агент. Някои системи могат да помогнат при повтарящи се задачи чрез прилагане на бизнес логика и предварително дефинирани правила, докато други могат да включват сложни, многоетапни разсъждения и използване на инструменти в множество приложения. И двете са технически агент, само в различна степен.

Маркетинговите екипи може да се сблъскат с агентни системи, които обхващат този спектър – от чатбот с един агент, способен да ескалира проблеми с услугата, до мрежа от взаимозависими агенти, координиращи се за оптимизиране на цяла маркетингова фуния, включително тестване на оферти, творческо производство и пренасочване на аудитория. Това разнообразие е част от това, което прави агентните архитектури толкова мощни – и толкова трудни за прецизно дефиниране.

Agentic AI, независимо от това къде попада в този спектър, осигурява няколко ключови предимства в маркетинга:

• Хиперперсонализация: Чрез поглъщане на клиентски данни в реално време и разсъждение чрез предпочитания, нужди и поведение, агентните системи доставят изключително подходящи съобщения и оферти.
• Адаптиране в реално време: Тези системи могат да реагират мигновено на промените в поведението на клиентите или пазарната динамика, като динамично актуализират кампании без човешка намеса.
• Оперативна ефективност: Задачи, които някога са изисквали големи екипи – като A/B тестване, творчески суапове или оптимизация на времето – могат да се обработват автономно, освобождавайки търговците да се съсредоточат върху стратегията и иновациите.
• Предсказуемо предвиждане: Агентните системи не просто реагират – те прогнозират. Те оценяват бъдещите състояния на клиентите, като риск от оттегляне, ценова чувствителност или вероятност за преобразуване, позволявайки стратегии за превантивно ангажиране.

Накратко, агентният AI не е монолитна технология – това е модулен, развиващ се клас системи, способни да оформят и изпълняват бизнес логика с различни степени на автономност. За търговците това означава, че бъдещето не е само в автоматизацията – то е в сътрудничество с интелигентни агенти, които стават по-умни с времето. Компаниите, които приемат тази промяна сега, ще бъдат тези, които остават напред във все по-реално време, хиперперсонализирана дигитална среда.

Agentic AI: Агенти, работни процеси и оркестрация

За да се изградят и разсъждават за такива системи, помага да се направи разлика между три основни концепции: агенти, работни потоци, и оркестрация.

• Агент: Агентът е автономен субект, задвижван от AI, който поема цел и независимо определя кои действия да предприеме – често чрез множество стъпки и инструменти – за постигане на този резултат. Агентите могат да работят както с генеративни, така и с прогнозни задачи, независимо дали създават съдържание, анализират тенденции или вземат решения въз основа на сигнали в реално време. Това, което определя агента, не е типът модел, който използва, а нивото на автономност, което трябва да дефинира, преразгледа и изпълни план.
• Workflow: Работният поток е структурирана последователност от стъпки, предназначени за постигане на конкретен резултат. Агентните работни потоци могат да включват AI компоненти – като класификация, обобщаване, прогнозиране или генериране – но редът на операциите е до голяма степен предварително дефиниран. Тези работни процеси могат да се възползват от AI, без да се отказват от пълен контрол, което ги прави идеални за задачи, при които последователността, прозрачността или съответствието са от решаващо значение.
• Оркестрация: Оркестрацията е слоят, който координира взаимодействието между агенти и работни потоци. Той управлява начина, по който се насочват входните данни, кои инструменти се извикват, кога да се включат прогнозни модели и кога да се инжектира човешки надзор. Независимо дали мащабирате мултиагентна система или интегрирате AI в наследен процес, оркестрацията гарантира, че всяка част от системата допринася за постигането на единна цел.

Заедно тези концепции формират архитектурата на Agentic AI системите: агентите осигуряват автономност, работните потоци осигуряват структура, а оркестрацията подравнява всичко към бизнес стойността. Разбирането на границите и взаимодействието между тях е от съществено значение за проектирането на системи, които не са просто интелигентни, но и преднамерени.

Преди и след Agentic AI Automation

Водещи платформи и случаи на употреба

Няколко платформи са в челните редици на интегрирането на агентния AI в автоматизацията на маркетинга, предлагайки инструменти, които трансформират начина, по който бизнесът се ангажира с клиентите.

• Adobe Experience Platform Agent Orchestrator: Механизмът за оркестрация на Adobe позволява на агентния ИИ да разсъждава независимо, да планира и да действа в работните потоци на потребителското изживяване. Той дава възможност на базираните на роли агенти да персонализират взаимодействията, да автоматизират задачите и да мащабират вземането на решения, като подобряват креативността и изпълнението в екипите за маркетинг, данни и съдържание.
• Google Vertex AI Agent Builder: Vertex AI Agent Builder предлага отворена платформа от корпоративен клас за разработване на мултиагентни системи, които работят в различни рамки и източници на данни. С инструменти като комплекта за разработка на агенти и протокола Agent2Agent, той поддържа агентен AI, който може да разсъждава, да си сътрудничи и да се внедрява безпроблемно в критични за бизнеса работни потоци.
• Microsoft Copilot Studio: Microsoft Copilot Studio позволява на организациите да създават агенти с нисък код, работещи с AI, които автоматизират задачи, поддържат служители и подобряват Microsoft 365 Copilot. Тези агентни AI решения се интегрират сигурно с Microsoft Graph и корпоративни данни, позволявайки мащабируема автоматизация между канали, основана на бизнес контекста.
• Regie.ai: Агентите Auto-Pilot на Regie.ai въвеждат агентски AI в изходящите продажби чрез автономно управление на търсенето на потенциални клиенти, създаване на персонализирани имейли и извършване на интелигентни последващи действия. Работейки в рамките на RegieOne или интегрирани със съществуващи инструменти за ангажиране, тези агенти освобождават SDR, за да се съсредоточат върху потенциални клиенти с високи намерения, като същевременно мащабират обхвата без усилие.
• Уместност.ai: Relevance.ai дава възможност на маркетолозите да създават безкодирани, агентни AI асистенти, които автономно се справят с изследванията, създаването на съдържание и поддържането на потенциални клиенти. Безпроблемно интегрирани с маркетингови инструменти и проектирани със строги предпазни мерки за поверителност, тези агенти трансформират ръчните задачи в интелигентни, винаги активни работни процеси.
• Salesforce Agentforce: Salesforce Agentforce е цифрова работна платформа, която вгражда агентски AI в корпоративни системи, позволявайки на автономните агенти да предприемат действия в рамките на бизнес процеси, приложения и канали за съобщения. С инструменти за разработка с нисък код, надеждна интеграция на данни и пазар на предварително изградени компоненти, Agentforce мащабира проактивната поддръжка и вземането на решения в цялата организация.

Подготовка за приемане на Agentic AI

За да внедрят успешно агентния AI в маркетинговата автоматизация, компаниите трябва да се справят с няколко критични области, включително целостта на данните, управлението на слоя данни и оркестрацията на AI. По-долу има подробна пътна карта за подготовка.

Оценете и инвестирайте в развитие на умения

За да използват ефективно агентния ИИ, организациите трябва първо да разберат текущото състояние на своите екипи. Развитието на уменията не трябва да е догадки – то трябва да започне с a ясна оценка, последвано от целеви инвестиции в образование и сътрудничество.

• Оценяване: Започнете с одит на уменията, за да идентифицирате пропуските в AI грамотността, интерпретацията на данни и междуфункционалната готовност. Това помага да се приоритизират усилията за обучение и да се приведат в съответствие с бизнес целите.
• Осигуряване на обучение: Оборудвайте екипите със знания за използване на AI инструменти, разбиране на резултатите и прилагане на етични рамки. Това гарантира, че търговците не просто използват AI – те го използват отговорно и ефективно.
• Насърчаване на сътрудничеството: Изграждайте мостове между маркетинг, наука за данни и инженерни екипи. Междуфункционалното сътрудничество превръща AI от инструмент в стратегически актив, осигурявайки по-плавно внедряване и споделена отчетност.

Защо има значение: Екипи, които са прецизно оценени, добре обучени и съгласувани в сътрудничество, са позиционирани да увеличат максимално потенциала на агентния AI, движещ иновациите, без да жертват контрола.

Планирайте стратегически и измервайте това, което има значение

Успешната агентска AI стратегия започва с обмислен план – такъв, който идентифицира къде AI може да осигури най-голяма стойност бързо и поставя измерими цели от самото начало. Вместо да преследват мащабни трансформации, компаниите трябва да се съсредоточат върху постигането на бързи печалби, бързото учене и мащабирането с увереност.

• Анализирам: Идентифицирайте възможности с висок потенциал и нисък риск, при които AI може да доведе до незабавно въздействие. Това може да включва автоматизиране на повтарящи се задачи, подобряване на насочването или ускоряване на квалификацията на потенциален клиент. Дайте приоритет на областите, в които успехът може да бъде измерен и използван за по-нататъшен растеж.
• Започнете с пилотни проекти: Пуснете AI в контролирани случаи на употреба – като поддържане на водещи клиенти или сегментиране на клиенти – за тестване на функционалност, усъвършенстване на процесите и изграждане на вътрешно доверие.
• Мащабирайте постепенно: Разширете използването на AI само след като пилотите демонстрират успех и екипите са готови. Растежът трябва да бъде целенасочен, съобразен както с готовността на бизнеса, така и със зрелостта на инфраструктурата.
• Поставете ясни цели: Определете конкретни KPIs за всяка AI инициатива – независимо дали това е кампания за подобряване ROI, увеличаване на процента на реализация или повишаване на жизнената стойност на клиента. Метриките създават отчетност и помагат за насочване на оптимизацията.

Защо има значение: Стратегическото планиране и ясните мерки за успех гарантират, че AI няма да се превърне в лъскаво разсейване. Вместо това, той се превръща в дисциплиниран двигател на производителността, доставяйки стойност още от първото внедряване.

Гарантиране на целостта и управлението на данните

Agentic AI разчита на висококачествени данни, за да взема информирани решения. Компаниите трябва да разработят графика на идентичността който ефективно включва както структурирани, така и неструктурирани данни.

• Почистете и организирайте данните: Премахнете дубликати, коригирайте грешки и стандартизирайте форматите, за да осигурите точност.
• Централизирайте съхранението на данни: Използвайте CDP, езера от данни или складове за консолидиране на структурирани и неструктурирани данни.
• Прилагане на политики за управление: Установете правила за достъп до данни, използване и актуализации, за да поддържате последователност.

Защо има значение: Лошото качество на данните може да доведе до грешни AI решения, подкопавайки ефективността на кампанията. Стабилното управление на данни е от съществено значение за агентния ИИ, за да предостави персонализирани изживявания и точно да предвиди последваща дейност.

Проектирайте трислойна архитектура

Тъй като AI агентите получават способността да действат в корпоративни системи, нов архитектурен подход за Появява се готовност за AI за да се гарантира, че работят с интелигентност намлява интегритет.

• Модел Платформа за свързване (MCP): Този слой служи като командно-контролен център на AI, управляващ кои системни действия са разрешени, как се изпълняват и дали е необходим човешки преглед, като гарантира, че моделите се придържат към правила, а не само към логика.
• Шлюз за достъп до данни: Разположен между AI моделите и чувствителните корпоративни данни, този гейткипер налага подробни разрешения, редактира чувствителни полета и регистрира всеки достъп, за да гарантира сигурността на данните и спазването на разпоредбите.
• Човек в цикъла (ХИТЛ): Критичните решения – от издаване на възстановяване на суми до изпращане на комуникации с клиенти – се насочват през човешки проверяващи, постигайки баланс между скоростта на AI и човешката проницателност в сценарии с високи залози.

Защо има значение: Този многослоен подход трансформира автономния AI от потенциален риск в надежден оперативен партньор – такъв, който печели доверие, мащабира се безопасно и се привежда в съответствие с изискванията на реалния свят на корпоративното лидерство.

Внедрете AI Orchestration

Оркестрацията включва координиране на множество AI агенти, за да работят заедно по безпроблемен начин. Компаниите трябва:

• Приемете платформи за оркестрация: Управлявайте работни потоци, наблюдавайте производителността и се справяйте с грешки.
• Активирайте наблюдението в реално време: Проследявайте решенията на AI, за да осигурите прозрачност и отчетност.
• Включете човешки надзор: Използвайте механизмите на HITL, за да се намесите, когато е необходимо, като гарантирате етично съответствие.

Защо има значение: Оркестрацията гарантира, че AI агентите работят в хармония, съобразявайки се с бизнес целите и минимизирайки рисковете.

Обърнете внимание на етичните съображения и съответствие

Agentic AI поражда опасения относно поверителността на данните, пристрастията и прозрачността. Компаниите трябва:

• Разработване на рамки за управление: Дефинирайте политики за вземане на решения с изкуствен интелект и използване на данни.
• Намалете пристрастията: Редовно проверявайте резултатите от AI, за да идентифицирате и коригирате отклоненията.
• Осигурете прозрачност: Съобщете как се използва AI с XAI към клиентите и заинтересованите страни.

Защо има значение: Етичното прилагане изгражда доверие и гарантира спазването на разпоредбите.

Предизвикателства и съображения

Възприемането на агентния AI идва с предизвикателства:

• Пропуски в уменията: Маркетолозите може да нямат опит в областта на изкуствения интелект или науката за данните.
• Качество на данните: Неточните данни могат да доведат до лоша производителност на AI.
• Етични рискове: Пристрастията и опасенията за поверителност изискват проактивно управление.
• Сложност на интеграцията: Свързването на AI със съществуващи системи може да бъде предизвикателство.

За да се справят с тези проблеми, компаниите трябва да инвестират в обучение, да приоритизират качеството на данните и да прилагат стабилни рамки за управление.

Бъдещето на Agentic AI в маркетинга

Agentic AI трансформира маркетинговата автоматизация, като позволява автономни, персонализирани и ефективни кампании, които се адаптират в реално време. За да се подготвят, компаниите трябва да осигурят целостта на данните, да изградят защитени слоеве от данни, да внедрят AI оркестрация и да отговорят на етичните проблеми. Като следват тези стъпки, фирмите могат да използват агентния AI, за да стимулират ангажираността, да оптимизират възвръщаемостта на инвестициите и да останат напред в развиващия се маркетингов пейзаж.

сроден Martech Zone съдържание

Бъдещето на маркетинга: пътна карта за оркестрация на потребителското изживяване, управлявано от AI

Всеки маркетингов показател, който има значение, и как да го изчислим

Маркетингова автоматизация декодирана: Как водещите платформи дефинират термините, които водят до резултати

Топ 10 на предизвикателствата, въведени от автоматизацията на маркетинга и как да ги избегнем