Żyjemy w epoce, którą Jeremy Rifkin przewidział kilkadziesiąt lat temu w swojej książce Koniec pracy (1995): technologia nie tylko zmienia charakter pracy, ale w niektórych przypadkach całkowicie eliminuje tradycyjne zawody. Marketing, w którym kreatywność i przetwarzanie danych od dawna uważano za domenę wyłącznie ludzką, przeżywa obecnie ogromne zmiany – sztuczna inteligencja (AI) zaciera granice między pracą człowieka i maszyny. A więc - sztuczna inteligencja i koniec zawodów marketingowych.
Koniec zawodów związanych z marketingiem?! Jako osoba, która w swojej karierze piastowała niemal każde stanowisko w agencji marketingowej – od kreatywnego, nagradzanego projektanta, analityka po kierownika projektu i dyrektora technicznego projektów technologii mediów społecznościowych – widzę, jak zmienia się branża. Przewiduję, że do roku 2030 będziemy świadkami zaniku lub drastycznej transformacji wielu kluczowych ról w marketingu. Nie dlatego, że marketing umiera, ale dlatego, że sztuczna inteligencja przejmuje zarówno rutynowe, jak i kreatywne zadania z niesłabnącą wydajnością. Do 2030 roku ponad 2/3 stanowisk w agencjach reklamowych będzie niepotrzebnych!
Ale nie martwcie się – to nie jest opowieść apokaliptyczna. To opowieść o przemianie.
Proroctwo technologiczne: od Rifkina do czasów współczesnych
Rifkin jest w Koniec pracy przewidywał, że automatyzacja doprowadzi do likwidacji miejsc pracy w przemyśle, administracji i usługach. Dziś, gdy narzędzia interfejsu użytkownika, takie jak ChatGPT, DALL-E i GitHub Copilot, stały się powszechne w działach marketingu, jego wizja zaczyna się spełniać.
Podobnie Alvin Toffler w Trzecia fala (1980) opisał przejście do społeczeństwa informacyjnego, w którym technologia burzy tradycyjne zawody i tworzy nową rzeczywistość. Marketing stoi u progu tej „trzeciej fali” – niektóre zawody znikną, inne się dostosują.
Zawody związane z marketingiem pod ostrzałem: Kto następny?
Poniżej znajduje się lista zawodów związanych z marketingiem, które w ciągu najbliższych pięciu lat sztuczna inteligencja najprawdopodobniej wymaże lub radykalnie przekształci. Analiza oparta jest na wizjonerskich tezach na temat automatyzacji oraz współczesnych przykładach.
1. Copywriterzy (poziom podstawowy)
Dlaczego? Rifkin zauważył, że pierwszymi ofiarami automatyzacji padają zadania powtarzalne. Narzędzia interfejsu użytkownika, takie jak ChatGPT, pozwalają już pisać slogany, opisy produktów i posty do mediów społecznościowych szybciej i taniej niż człowiek.
Przykład: Firma wchodzi „Napisz opis smartwatcha”a sztuczna inteligencja natychmiast generuje tekst dostosowany do tonu marki.
Praca: Nicholas Carr w Płycizny (2010) twierdzi, że technologia zmniejsza zapotrzebowanie na ludzkie umiejętności tam, gdzie wystarcza przeciętność.
2. Projektanci HTML
Dlaczego? Pomysł Tofflera dotyczący „prosumentów” – konsumentów, którzy sami tworzą treści – realizuje się za pomocą platform opartych na interfejsach użytkownika, takich jak Wix i Squarespace, które umożliwiają tworzenie stron internetowych bez konieczności kodowania.
Przykład: Interfejs użytkownika generuje kod i projekt strony docelowej na podstawie kilku wprowadzonych parametrów.
Praca: Rifkin przewidział demokratyzację produkcji, co zmniejszy zapotrzebowanie na wyspecjalizowane stanowiska techniczne.
3. Programiści do rutynowych zadań marketingowych
Dlaczego? Narzędzia takie jak GitHub Copilot potwierdzają tezę Druga Era Maszyn (Brynjolfsson i McAfee, 2014) stwierdzają, że maszyny przejmują zadania techniczne o niskiej wartości dodanej.
Przykład: Skrypt śledzący kliknięcia reklam, którego napisanie zajęłoby programiście wiele godzin, sztuczna inteligencja może napisać w ciągu kilku minut.
Praca: Praca ludzka będzie ograniczona do abstrakcyjnego myślenia, a nie rutynowego kodowania.
4. Menadżerowie mediów społecznościowych (poziom operacyjny)
Dlaczego? Sztuczna inteligencja może planować publikacje, analizować wydajność i generować treści, co potwierdza prognozę Rifkina dotyczącą redukcji ról administracyjnych.
Przykład: Buffer korzysta z interfejsu użytkownika, aby optymalizować czas publikacji i tworzyć podpisy bez ingerencji człowieka.
Praca: Peter Drucker powiedział: „To, co możemy zmierzyć i zautomatyzować, zmierzymy”.
5. Analitycy danych (poziom podstawowy)
Dlaczego? John Naisbitt w Megatrendy (1982) przewidział, że przetwarzanie danych stanie się domeną maszyn. Potwierdzają to narzędzia interfejsu użytkownika, takie jak Google Analytics ze zintegrowaną inteligencją.
Przykład: Sztuczna inteligencja automatycznie generuje raport dotyczący skuteczności kampanii i sugeruje zmiany.
Praca: Analiza ludzka będzie potrzebna wyłącznie w celu uzyskania dogłębnych informacji, a nie w celu rutynowego przetwarzania.
6. Projektanci graficzni (poziom podstawowy)
Dlaczego? Narzędzia takie jak DALL-E i Canva wspierają wizję Tofflera, zgodnie z którą technologia umożliwia tworzenie bez konieczności posiadania tradycyjnych umiejętności.
Przykład: Interfejs użytkownika generuje reklamę na Instagramie na podstawie słów kluczowych – bez użycia Photoshopa lub projektanta.
Praca: Kreatywność staje się dostępna dla każdego, co zmniejsza zapotrzebowanie na podstawowych wykonawców.
7. Asystenci PR
Dlaczego? Narzędzia AI automatyzują rutynowe zadania, takie jak pisanie komunikatów prasowych, zarządzanie listami kontaktów i podstawowa analiza relacji medialnych, zmniejszając potrzebę korzystania z pomocy asystentów.
Przykład: ChatGPT pisze komunikat prasowy, a Meltwater, wykorzystując sztuczną inteligencję, identyfikuje odpowiednich dziennikarzy.
Praca: Wizja Rifkina dotycząca automatyzacji rutynowych zadań została tutaj w pełni zrealizowana.
8. Planiści mediów i eksperci medialni
Dlaczego? Platformy AI, takie jak Brandwatch, analizują zasięg, nastroje i wpływ mediów w czasie rzeczywistym, zmniejszając potrzebę ręcznego planowania i angażowania ekspertów ds. trendów w mediach.
Przykład: Sztuczna inteligencja automatycznie sugeruje optymalną alokację budżetu w poszczególnych kanałach na podstawie danych. META i Google przewidziały to samo. Bardzo uproszczona reklama.
Praca: Prognoza Naisbitta dotycząca zastąpienia ludzkiej intuicji przez przetwarzanie danych przez maszyny na poziomie operacyjnym.
9. Menedżerowie kampanii influencerów
Dlaczego? Platformy oparte na sztucznej inteligencji identyfikują osoby wpływowe, analizują ich odbiorców, a nawet generują sugestie dotyczące zaangażowania, zmniejszając tym samym potrzebę ingerencji człowieka.
Przykład: Narzędzie AI, takie jak Influencer Marketing Hub, automatycznie wyszukuje odpowiednich influencerów i optymalizuje kampanię.
Praca: „Trzecia fala” Tofflera przynosi ze sobą społeczeństwo, w którym technologia przejmuje zarządzanie treścią i relacjami.
Dyrektorzy kreatywni i ilustratorzy: jasny wyjątek?
Choć role operacyjne zanikają, dyrektorzy kreatywni i ilustratorzy – przynajmniej na razie – pozostają bezpieczni. Kevin Kelly w Nieuniknione (2016) podkreśla, że technologia nie jest w stanie odtworzyć ludzkiego wzroku i empatii. Dyrektorzy kreatywni projektujący kompleksowe kampanie i ilustratorzy tworzący wyjątkowe, pełne emocji treści wnoszą do swojej pracy „duszę”, której sztuczna inteligencja nie jest jeszcze w stanie odtworzyć. A co jeśli, gdy sztuczna inteligencja przewyższy ludzi, emocje również będą warunkowane przez inteligencję? Wielu twierdzi, że jest to możliwe.
Jednakże sztuczna inteligencja już teraz wkracza w te procesy jako asystent, generując projekty, które ludzie po prostu dopracowują. Oznacza to, że sztuczna inteligencja będzie odgrywać coraz ważniejszą rolę w zawodach kreatywnych, ale ostateczna decyzja nadal będzie w rękach ludzi.
Weteran marketingu spotyka proroka technologii
Jako osoba, która przeszła przez wszystkie etapy marketingu – od ról operacyjnych po strategiczne – postrzegam sztuczną inteligencję jako miecz obosieczny: z jednej strony niszczy tradycyjne role, a z drugiej otwiera drzwi nowym możliwościom. Rifkin w Społeczeństwo o zerowym koszcie krańcowym (2014) przewiduje, że technologia obniży koszty niemal do zera, zwiększając wydajność przedsiębiorstw.
Dla marketerów oznacza to, że musimy traktować sztuczną inteligencję jako narzędzie, a nie zagrożenie. Ci, którzy będą przewodzić maszynom, zamiast z nimi rywalizować, przetrwają.
Wnioski: Przyszłość to nie koniec, ale transformacja
Marketing nie mówi „żegnaj” – on się zmienia. Zawody takie jak podstawowy copywriter, projektant HTML, programista, menedżer mediów społecznościowych, analitycy danych, graficy, asystenci ds. PR, planiści mediów i menedżerowie kampanii influencerów odchodzą w zapomnienie, co potwierdzają znane od dziesięcioleci tezy na temat automatyzacji.
Jak jednak napisał Toffler: „Przyszłość nie jest czymś, co nas czeka, ale czymś, co sami tworzymy”. Jako specjaliści ds. marketingu musimy odejść od ról operacyjnych i skupić się na tym, by stać się strategicznymi wizjonerami. Sztuczna inteligencja nie jest naszym wrogiem – jest naszym nowym współpracownikiem.
