Pazarlama sektöründe son birkaç yılın en sık kullanılan kavramlarından biri yapay zeka oldu. Markaların büyüme planlarından ajansların üretim süreçlerine, içerik geliştirmeden medya satın almaya kadar hemen her alanda yapay zeka yatırımları konuşuluyor. CMO’lar da şirketlerindeki bu dönüşümün en görünür savunucuları arasında yer alıyor.
Ancak yöneticilerin yapay zeka hakkında sık konuşması, teknolojiyi aynı ölçüde iyi bildikleri anlamına gelmiyor. NewtonX’in Adweek için 500 pazarlama ve reklam profesyoneliyle gerçekleştirdiği araştırma, sektör içinde belirgin bir yetkinlik algısı sorunu bulunduğuna işaret ediyor.
Araştırmaya katılan profesyonellerin yüzde 81’i pazarlamacıların yapay zeka konusundaki bilgilerini olduğundan daha ileri gösterdiğini düşünüyor. Katılımcıların yüzde 47’si ise şirketlerdeki üst düzey yöneticilerin yapay zeka bilgisinin organizasyon ortalamasının altında olduğunu belirtiyor.
Bu tablo, yapay zekanın pazarlama organizasyonlarında hızla yaygınlaşmasına rağmen liderlik seviyesindeki bilgi birikiminin aynı hızda gelişmediğini gösteriyor. Teknoloji artık yalnızca belirli ekiplerin kullandığı bir araç olmaktan çıkarak karar alma süreçlerinin, bütçe planlamasının, içerik üretiminin ve müşteri deneyiminin parçası haline geliyor.
CEO’ların yalnızca yüzde 15’i CMO’ları yeterli görüyor
NewtonX araştırmasının ortaya koyduğu tabloyu Gartner’ın çalışmaları da destekliyor. Gartner verilerine göre CEO’ların yalnızca yüzde 15’i CMO’ların yapay zeka konusunda ihtiyaç duyulan yetkinliklere sahip olduğunu düşünüyor.
Gartner VP Analyst Lizzy Foo Kune’ye göre pazarlama yöneticilerinin karşı karşıya olduğu temel sorunlardan biri, yapay zekanın pazarlama üzerinde büyük bir etki yaratacağını kabul ederken kendi rollerini aynı ölçüde değiştireceğini öngörmemeleri.
Foo Kune, yapay zekanın pazarlamadaki karar mekanizmalarını dönüştürdüğüne dikkat çekiyor. Geleneksel pazarlama modelleri çoğunlukla geçmiş veriler, segmentasyon, müşteri araştırmaları ve belirli varsayımlar üzerinden ilerlerken, yeni sistemlerde olasılıksal modeller giderek daha fazla rol üstleniyor.
Bu değişim yalnızca pazarlamacıların kullandığı araçları etkilemiyor. Kararların nasıl alındığı, hangi verinin güvenilir kabul edildiği, kampanyaların nasıl test edildiği ve yöneticilerin ekiplerinden hangi becerileri beklediği de yeniden şekilleniyor.
Bu nedenle yıllardır kullanılan pazarlama yöntemlerinin bir bölümünün yapay zeka çağında yeniden değerlendirilmesi gerekiyor. CMO’ların görevi teknoloji yatırımlarına onay vermenin ötesine geçerek yapay zekanın çalışma süreçlerine, organizasyon yapısına ve karar alma mekanizmalarına nasıl dahil edileceğini belirlemeyi de kapsıyor.
Yapay zekayı en iyi veri ve martech ekipleri kullanıyor
NewtonX araştırmasına göre pazarlama organizasyonları içinde yapay zeka konusunda en yüksek yetkinliğe sahip çalışanlar veri analitiği ve martech ekiplerinde bulunuyor.
Bu sonuç şaşırtıcı değil. Söz konusu ekipler uzun süredir veri modelleri, otomasyon sistemleri, müşteri verisi platformları, performans ölçümü ve teknolojik altyapılarla çalışıyor. Yapay zekanın pazarlama sistemlerine dahil edilmesi de bu ekiplerin mevcut uzmanlık alanlarıyla doğrudan örtüşüyor.
Araştırmada yaratıcı ekiplerin yapay zeka becerileri orta seviyede konumlanırken, satış ekipleri organizasyon içinde en düşük yetkinlik seviyesine sahip gruplar arasında gösteriliyor.
Bununla birlikte kullanım oranları oldukça yüksek. Pazarlama ve reklam sektöründe yapay zeka en fazla metin yazma ve düzenleme amacıyla kullanılıyor. Katılımcıların yüzde 87’si teknolojiden bu alanda yararlandığını söylüyor. Yüzde 82’lik bir kesim ise yapay zekayı fikir geliştirme süreçlerinde kullanıyor.
Bu rakamlar, üretken yapay zeka araçlarının pazarlama ekiplerinin günlük işlerine hızlı biçimde girdiğini ortaya koyuyor. Ancak kullanım yoğunluğu ile organizasyonel entegrasyon arasında ciddi bir fark bulunuyor.
NewtonX verilerine göre şirketlerin yalnızca yüzde 9’unda yapay zeka çalışma süreçlerine derin biçimde entegre edilmiş durumda.
Dolayısıyla birçok şirket yapay zeka araçlarını kullanmaya başlamış olsa da teknoloji halen çoğunlukla bireysel üretkenlik aracı olarak konumlanıyor. Çalışanlar metin yazıyor, fikir üretiyor veya araştırma gerçekleştiriyor ancak yapay zeka henüz şirketlerin büyük bölümünde uçtan uca iş akışlarının parçasına dönüşmüş değil.
Bilgi açığı çalışanlarda kaygıyı artırıyor
Araştırmada öne çıkan bir başka başlık, liderlerle çalışanlar arasındaki bilgi farkının organizasyon içinde yarattığı güven sorunu.
Pazarlama profesyonelleri dışarıya karşı yapay zeka konusunda oldukça iddialı bir söylem geliştirirken, şirket içindeki eğitim ve yetkinlik seviyeleri aynı ölçüde gelişmiş görünmüyor. Üstelik bu durum yalnızca çalışanların dikkatini çekmiyor. Müşteriler de ajansların ve pazarlama ekiplerinin yapay zeka yetkinliklerini daha yakından sorgulamaya başlıyor.
Foo Kune’ye göre yapay zeka zaten çalışanlar üzerinde önemli ölçüde belirsizlik ve kaygı yaratıyor. Çalışanların yöneticilerinin de teknolojiyi yeterince anlamadığına inanması bu kaygıyı artırabiliyor.
Bu noktada liderlik becerisi teknik uzmanlıktan daha geniş bir anlam kazanıyor. CMO’ların her yapay zeka modelinin teknik ayrıntılarını bilmesi gerekmese de teknolojinin güçlü ve zayıf yönlerini, risklerini, veri gereksinimlerini, insan denetiminin hangi aşamalarda gerekli olduğunu ve alınan kararların nasıl doğrulanacağını anlayabilmesi önem taşıyor.
Çünkü yapay zeka artık yalnızca kampanyaların üretim hızını etkileyen bir araç olarak kullanılmıyor. Teknoloji müşteri segmentasyonundan kişiselleştirmeye, fiyatlandırmadan medya optimizasyonuna kadar birçok stratejik kararda daha fazla rol üstleniyor.
Şirketler yapay zekayı test etmeden devreye alıyor
Araştırmanın en dikkat çekici sonuçlarından biri de yapay zeka uygulamalarındaki hız baskısının şirketlerde yeni riskler oluşturması.
NewtonX araştırmasına katılan pazarlama profesyonellerinin yüzde 25’i daha önce yeterince test etmedikleri yapay zeka araçları geliştirdiklerini veya devreye aldıklarını söylüyor.
Bu oran, şirketlerin yapay zeka yarışında geride kalma endişesiyle bazı teknolojileri gerekli değerlendirme süreçlerinden geçirmeden kullanmaya başlayabildiğini gösteriyor.
Daha küçük ancak dikkat çekici başka bir grup ise doğrudan içerik üretimi tarafında risk alıyor. Şirketlerin yüzde 4’ü yapay zeka tarafından oluşturulan içerikleri insan denetiminden geçirmeden yayımladığını bildiriyor.
Bu yaklaşım özellikle marka güvenliği açısından önemli sorunlar yaratabilir. Yapay zeka sistemleri yanlış bilgi üretebilir, marka tonuyla uyumsuz içerikler hazırlayabilir veya şirket politikalarıyla çelişen ifadeler kullanabilir. Telif, veri güvenliği ve hukuki sorumluluk gibi başlıklar da organizasyonların yapay zeka süreçlerinde daha net kontrol mekanizmaları kurmasını gerektiriyor.
Teknolojinin kullanım hızının artmasıyla birlikte pazarlama liderlerinin önündeki görev de genişliyor. Artık yalnızca hangi yapay zeka aracının kullanılacağına karar vermek yeterli görülmüyor. Araçların nasıl test edileceği, hangi verilerle çalışacağı, sonuçların kim tarafından kontrol edileceği ve hangi görevlerin tamamen otomasyona bırakılabileceği gibi soruların da yanıtlanması gerekiyor.
CMO’lar için yeni öğrenme modeli
Gartner’dan Foo Kune, bu yetkinlik açığının kapatılması için CMO’lara daha kolektif bir öğrenme modeli öneriyor.
Buna göre yöneticiler, şirket içinde veya sektör genelinde küçük çalışma grupları oluşturarak yapay zeka kullanım deneyimlerini birbirleriyle paylaşabilir. Hangi araçların hangi görevlerde işe yaradığı, hangi projelerin başarısız olduğu, nasıl denetim mekanizmaları kurulduğu ve ekiplerin hangi becerilere ihtiyaç duyduğu gibi bilgiler bu gruplar üzerinden paylaşılabilir.
Bu yaklaşımın arkasındaki gerekçe oldukça basit. Yapay zeka alanı çok hızlı geliştiği için sektör içinde uzun yıllara dayanan yerleşik uzmanlık henüz sınırlı. Yeni modellerin ve platformların birkaç ay içinde değişebildiği bir ortamda öğrenme büyük ölçüde deneme, uygulama ve bilgi paylaşımı üzerinden gerçekleşiyor.
Bu nedenle CMO’lar açısından önümüzdeki dönemde teknoloji bilgisinin yanında öğrenme hızının, doğru soruları sorabilmenin ve ekipler arasındaki bilgi akışını yönetebilmenin daha önemli hale gelmesi bekleniyor.
NewtonX ve Gartner’ın bulguları birlikte değerlendirildiğinde pazarlama sektöründeki yapay zeka dönüşümünün iki farklı hızda ilerlediği görülüyor. Araçların benimsenmesi son derece hızlı gerçekleşirken liderlik yetkinlikleri, eğitim programları ve organizasyonel süreçler aynı tempoyu yakalamakta zorlanıyor.
Pazarlama ekipleri bugün yapay zekayı yoğun biçimde metin üretmek, içerik düzenlemek ve fikir geliştirmek için kullanıyor. Ancak şirketlerin yalnızca küçük bir bölümünde teknoloji iş akışlarının merkezine yerleşmiş durumda.
Pazarlama liderlerinin önündeki yeni dönem, yapay zekayı yalnızca kullanan organizasyonlar kurmaktan çok, teknolojiyi nasıl yöneteceğini bilen ekipler oluşturmayı gerektiriyor. CMO’ların bu dönüşümdeki konumu da kullandıkları araçlardan çok, teknolojiye ilişkin bilgi seviyelerini ne kadar hızlı geliştirebildikleri ve bu bilgiyi organizasyonun tamamına ne ölçüde aktarabildikleri üzerinden değerlendirilecek.
