ロバート・バーコ氏は、現代のマーケティング業務に特化したデジタルマーケティング代理店Elite DigitalのCEOである。
AI（人工知能）は、ビジネス界のほぼどの分野よりも速いペースで、デジタルマーケティング代理店の内部で進化している。これは代理店がトレンドを追いかけているからではなく、業務がスピード、規模、そして継続的な最適化を要求するからだ。リーダーたちはAIレベルのアウトプットを求めているが、多くの組織は依然として、そのようなペースで機能するよう設計されていないプロセスに依存している。
代理店が今経験していることは、多くの組織が間もなく内部で直面することの予告編である。そして教訓は明確だ。AIは単独で変革を生み出すのではなく、組織が実際に変革できる体制になっているかどうかを露呈させるのだ。
デジタルマーケティング代理店が最初に変化を感じる理由
デジタルマーケティング代理店は、業務量と説明責任の交差点に位置している。チームは迅速に成果物を生み出し、絶えず改善を重ね、業務を成果に結びつけることを期待されている。AIがその環境に入ると、影響は即座に現れる。
理論上、AIはデジタルマーケティングをより速く、より効率的にするはずだ。実際には、より深い構造的問題を浮き彫りにすることが多い。不十分なインプットは不十分なアウトプットにつながる。不明確な責任体制は意思決定を遅らせる。断片化されたデータは洞察を制限する。AIは単にこれらの問題を以前より速く表面化させるだけだ。
これが、代理店が最初に緊張を感じる理由である。代理店は、依然としてレガシーワークフローに依存するクライアント環境の中で業務を行いながら、AIのスピードで動くことを求められることが多い。
AIは機能不全のマーケティング業務を修正しない
デジタルマーケティングにおけるAIに関する最も一般的な誤解の1つは、AIが非効率性を修正するというものだ。しかし、そうではない。AIは既に存在するものを拡大するのだ。
ブリーフが一貫性を欠いていれば、AIは一貫性のない成果物を生み出す。ブランド基準が不明確であったり、複数の文書に散在していたりすれば、AIはその曖昧さを増幅させる。承認に多層のレビューが必要であれば、AIはアウトプットを増やすが、速度は上がらない。
AIは既に持っているシステムを加速させる。そのシステムが断片化されている場合、結果は変革ではなく、摩擦である。
AI導入が最も頻繁に破綻する箇所
デジタルマーケティング代理店全体で、組織がAI導入に苦戦する際に、何度も現れるいくつかのパターンがある。
第一に、インプットが混乱している。コンテンツとパフォーマンスデータが、あまりにも多くのツールとチームに分散している。組織的知識が文書化されていないか、個人の頭の中に閉じ込められている。AIは、クリーンでアクセス可能なインプットなしには効果的に機能できない。
第二に、ワークフローが定義されていない。多くの組織は、デジタルマーケティング業務がアイデアから実行、レビューへとどのように移行するかを明確にマッピングしたことがない。文書化されたワークフローがなければ、AIを一貫して、または責任を持って組み込むことはできない。
第三に、ガバナンスが欠如している。ブランドボイス、コンプライアンス、アクセシビリティ、リスクの境界線は、運用化されるのではなく、前提とされることが多い。チームは過剰に修正してAIを完全に避けるか、ガードレールなしで速く動きすぎるかのどちらかだ。
最後に、成功指標が不明確である。生産性の向上は議論されるが、「より良い」が実際に何を意味するかを定義する組織はほとんどない。品質が低下したり、手戻りが増えたり、信頼が損なわれたりする場合、より速いアウトプットは本質的に価値があるわけではない。
AI対応組織が異なる行動をとる点
デジタルマーケティングにおけるAIから最も恩恵を受ける組織は、早期に同じ一連の決定を下す傾向がある。広範な実験ではなく、少数の影響力の高いユースケースから始める。ワークフローを自動化する前に文書化する。結果に対する説明責任を含め、責任を明確に定義する。
また、ヒューマン・イン・ザ・ループモデルを採用する。AIは業務を加速させるが、経験豊富な専門家が依然としてアウトプットをレビューし、洗練させ、承認する。品質と一貫性が保たれる場合にのみ、スピードは重要である。
最も重要なことは、これらの組織は重要なことを測定するということだ。AI導入を、漠然とした効率性の約束ではなく、市場投入までの時間短縮、手戻りの削減、一貫性の向上、洞察生成の改善といった成果に結びつける。
リーダーにとっての意味
AIはすでにデジタルマーケティング代理店の業務を変えつつある。代理店と協業する組織は今、決断を迫られている。リーダーは、AIを既存のプロセスに追加するレイヤーとして扱い、段階的な利益を期待することができる。あるいは、AIを強制関数として、組織内でデジタルマーケティングが実際にどのように運営されるかを再設計する機会として扱うことができる。
これらのアプローチの違いはテクノロジーではない。リーダーシップである。
AI変革はソフトウェアの購入ではない。オペレーティングモデルの決定である。これを認識する組織は、より少ないリスクとより高い自信を持って、より速く前進する。そうでない組織は、進歩を約束するが複雑さをもたらすツールに囲まれることになる。
AIは最初にデジタルマーケティング代理店を変えている。今、システム、ワークフロー、期待をアップグレードする組織が、AIが他のあらゆる場所で避けられないものになったときに恩恵を受ける立場に立つことになる。
