Få de viktigste nyhetene
i innboksen!
Abonnér på Kampanjes nyhetsbrev
Ved å klikke på «Abonnér», godtar du vår personvernerklæring.
KOMMENTAR
- Merkevarer bygges ikke av volum alene
- Når KI optimaliserer for mønster, blir det krevende å bygge noe som skiller seg ut, skriver Christian Raae.
Den siste ukens debatt om KI og byråer har handlet mye om produksjon, tempo og kostnad. Det er interessant, men som noen er inne på, det er ikke der merkevarer bygges. Generativ KI kan produsere innhold i skala, og det endrer hvordan bransjen jobber.
Merkevarer bygges derimot ikke av volum alene, men av innsikt, posisjon, brudd og kulturell relevans. Der møter KI en annen type krav enn effektiv syntese, og det er den egentlige diskusjonen bransjen bør ta.
Generativ KI har gjort det enklere å produsere innhold, fra strategisk til taktisk. Som Linda Nordheim skrev i artikkelen sin, det som tidligere krevde store team, tid og koordinering, kan nå tilsynelatende leveres på timer og til lav kostnad.
Som Linda òg sier, dette er nødvendigvis ikke en trussel mot byråbransjen, men en strukturell endring i måten man jobber på. Når produksjon tar mindre tid, blir billigere og skalerbar, legger det større press på verdiskapning som ikke lar seg masseproduseres.
Forenklet betyr det at KI minsker inntekter for byråer i nedre delen av trakten, og setter press på hvordan man skaper verdi lenger opp i trakten. Men hvor godt fungerer KI der?
For å forstå det, må vi se på hvordan KI faktisk fungerer. Generative modeller lærer av historiske data og mønstre i språk, bilde eller lyd. De forutsier sannsynlighet for neste token gitt millioner av tidligere observasjoner. Det gir imponerende syntese og effektivitet.
Resultatet blir relevant, gjenkjennelig og ofte riktig. Data inn, mønster ut. Dette er grunnen til at KI briljerer når oppgaven er optimalisering, skalering og versjonering. Det er også grunnen til at KI sliter når oppgaven er radikal annerledes.
Strategi, konsept og originalitet drives i stor grad av brudd, ikke nødvendigvis av mønster. Noe skifter posisjon fordi det går mot strømmen, ikke med den. Mange av de sterke merkevareplattformene, kreative ideene og kulturelle grepene vi refererer til i bransjen, ville sett ut som feil for en modell trent på historiske data.
Satt på spissen, Cannes hadde ikke vært Cannes hvis alt bygget på sannsynlighet. Overraskelse, kulturelle koblinger, innsikt og menneskelig tankekraft bryter ofte mønstre før de etableres. Kort sagt, idag har KI svakheter rundt kreativitet og originalitet fordi den er designet for å være riktig, snarere enn nytenkende.
Dette betyr ikke at det menneskelige perspektivet kun trengs i øvre delen av trakten. Den samme begrensningen vi ser i KI når det gjelder strategi og konsept, gjelder også for kreativt arbeid generelt: fra idé, til tekst, bildebruk og generelle valg i produksjon.
Generativ KI optimaliserer for mønster og sannsynlighet, mens differensiering ofte krever brudd og særpreg. Derfor kan KI produsere mye som er relevant, men lite som er unikt. Originalitet og preferanse oppstår ikke av volum, men av meningsfulle valg. Det er den koblingen mellom merkevare, kultur og målgruppe som fortsatt er vanskelig å automatisere.
KI vil være en sentral del av markedsføring fremover, det er vi nok alle enige om. Akkurat nå hjelper KI oss å bli raskere, mer effektive, og redusere friksjon i prosess. Samtidig som noen ting blir enklere med KI, må vi skjønne hva som enn så lenge forblir vanskelig.
Det som blir lettere å lage, blir også lettere å kopiere. I den andre enden ligger det som er krevende å komme frem til, men som er nettopp det som gir merkevarer rom til å vokse.
Det store spørsmålet er ikke om KI erstatter produksjon. Det interessante er hva som skjer når bransjen mister inntekter på produksjon, samtidig som konkurransen på preferanse øker. Strategi og kreativ dømmekraft blir ikke mindre viktig. De får større ansvar. Tilspisset, en merkevare kan ikke differensiere seg gjennom skala alene når alle får skala gratis.
Denne balansen er ikke et enten eller. KI-verktøy blir bedre hver måned, og det er ingen grunn til å bli værende i nostalgien om at alt var bedre før. Samtidig finnes det ingen enkel løsning for innsikt, posisjon, originalitet, nytenking eller kultur. For merkevarer handler oppgaven om å kombinere tempo og effektivitet med tydelig retning og særpreg.
For byråer og markedsmiljøer er ikke spørsmålet om man er for eller mot KI, men hvor den faktisk gjør reell nytte, og hvor man fortsatt må investere i det som skaper differensiering og en unik merkevare.
Når KI optimaliserer for mønster, blir det krevende å bygge noe som skiller seg ut. Merkevarer bygges ikke av det som er riktig i gjennomsnittet, men av posisjon, relevans og valg som bryter mønstre. Det er derfor menneskelig dømmekraft fortsatt er vanskelig å automatisere, og grunnen til at KI ikke kan bygge merkevare alene.