Michał Ozimek – wywiad po semKRK#24 BIG

Ai to uczenie maszynowe, a nie sztuczna inteligencja. Przewiduje prawdopodobieństwo występowania kolejnych słów, więc nie powinniśmy opierać decyzji biznesowych na przypadku.

Jest to narzędzie, które niesamowicie usprawnia pracę, ale musi znać szczegółowy kontekst. Jeśli mamy czas na zbudowanie agenta, który zna firmę, możemy zwiększyć zaufanie do odpowiedzi LLM. Jeśli nie, to specjaliści lepiej ocenią wyniki kampanii. Narzędzie im w tym tylko pomoże.

Jeśli wybieramy tylko z tych dwóch, to zdecydowanie sprawne gaszenie pożaru / naprawienie błędu. Z naszego doświadczenia wynika, że przyznanie się do błędu daje lepsze rezultaty i zaufanie, niż “wybielanie” sytuacji na siłę. Jesteśmy ludźmi i nie myli się ten, co nic nie robi. Także odpowiedzialność na klatę, wyciągnąć wnioski i do przodu! :)

Próbowałbym zdiagnozować potrzebę klienta, która jest ukryta za tym, że interpretuje naszą pracę z Ai. Czy jest to podejrzliwość, że nie robimy wystarczająco dużo? Czy jest to zajawka Ai i wystarczy dać klientowi pomysły na wykorzystanie tego w lepszy sposób? Możliwości jest wiele, a wystarczy zadbać o potrzebę zawodową klienta (po jej stwierdzeniu).

Relacje. That’s it.

Korzystamy z narzędzi autorskich oraz tych dostępnych na rynku. W mojej prezentacji chodziło o komunikację człowiek-człowiek, także wszystkie informacje są oparte na tym. Narzędzi AI używamy do pracy.

Na konkretnych przykładach w praktyce, jak te rekomendacje mogą rozwodnić sygnały kampanii i długofalowo sprawić, że wyniki biznesowe nie będą osiągane. To bardzo szeroki temat, więc trudno mi odpowiedzieć w kilku zdaniach.

Zwykle opowiadam o tym, że Google ma swój cel biznesowy i chodzi o pieniądze. Im więcej wydajemy, tym lepiej. Jeśli część z nas wyjdzie na tym na zero lub na plus, super. Jeśli nie, trudno - Google to ponad 90% rynku. Nie mamy wyboru.