生成式AI在市场营销中的二阶效应

在市场营销和营销技术领域工作真是太棒了！我们整个行业就像今年春天，野花在加州「超级盛开」一样，在雨水、河流和阳光的滋养下，生成式AI、通用云数据仓库和软件可组合性正在蓬勃发展。

人工智能驱动的创新浪潮淹没了硅谷。

今天，我想与大家分享一些关于我们可能从生成式AI产生的许多颠覆中看到的二阶效应的初步想法。

生成式AI的能更容易、更快、更便宜地创建内容，更容易、更快、更便宜地构建代码，它回答晦涩问题的速度比子弹还快，能跳过大量结构化和非结构化数据。通过Auto-GPT,AgentGPT,BabyAGI,ChatGPT插件等，它现在可以为我们处理数字事务。

关于可能产生的一阶效应也有很多讨论。未来会有更多的内容，更多的代码，对谷歌等传统搜索引擎的颠覆，以及在我们使用的许多软件应用程序中，「Chat用户体验」的扩散。

这些都是令人着迷的、强大的、颠覆性的影响。但它们很容易预测。你可以从触发点（「AI生成内容」）到结果（「世界中的内容数量呈指数增长」）画一条直线。

对我来说，更有趣的问题是二阶效应是什么。这些巨大的一阶效应会给营销、营销技术和数字业务带来哪些后续的颠覆？

当人工智能生成卖家内容时，买家会怎么做？

AI生成内容的二阶效应

让我们从AI生成内容开始。最明显的一阶效应是内容的爆炸式增长。还记得10年前的内容冲击吗？与这种新型人工智能内容的「高压电力线」相比，在地毯上摩擦冬天的鞋子看起来就像令人发痒的静电。

最酷的一阶效应是，这些内容将越来越多地为个人生成，基于我们所知道或推断的关于他们的一切，在提供这些内容的特定时刻的背景下，经过近30年对1:1个性化的夸张描述，生成式AI最终将实现这一承诺。

但这也有不好的一面。轻松、即时的个性化内容也意味着轻松、即时的垃圾邮件。垃圾内容将充斥互联网——包括所有深度造假、错误信息的垃圾。

它还将导致通过各种可能的渠道——电子邮件、电话、短信、广告、社交媒体、WhatsApp等——推送给人们的自动化通信数量的数量级增长。生成式AI将产生无限的自动化BDR和SDR大军。其中有许多实际上是非常好、传递高度个性化的信息。

但这太过分了，太多了。太快了，太疯狂了。

这些一阶效应将引发二阶效应，从而从根本上改变营销和销售。以下是我的预期:

买家将进一步忽略「推送」的营销和销售内容，即使它是高度个性化的。垃圾邮件过滤器会更好地阻止涌入的潮水，只通知收件人他们可能感兴趣的事情的简短摘要。具有讽刺意味的是，结果是，所有这些超个性化信息都不会显著提高销售的效率，反而会降低效率。

可信的消息来源将变得更有价值。拥有认证会员的社区将是黄金。那些拥有自己的受众并且不过度依赖于外部发现和传播算法的影响者将具有重要的影响力。我们会渴望真正的人类视角。

正如我们今天已经通过ChatGPT看到的，买家将越来越多地采用人工智能中介的「拉动」方法来发现和评估产品和服务。生成式AI更适合挖掘海量的内容和产品，总结推荐内容。这些以买家为中心的人工智能「代理人」将拥有巨大的力量。正如我们将进一步讨论的那样，营销的目标将是为这些担负「中间商」角色的软件「代理人」提供良好的服务。

人工智能生成代码，软件繁殖，应用进化

人工智能生成代码对市场营销和营销技术的二阶影响

通过低代码/无代码的产品和接口，软件开发已经很好地走向了大众化。我所说的「软件」是指任何数字程序或交互式资产：应用程序、自动化、网站、工作流程等。如今，数以百万计的非开发人员使用Airtable、Webflow和Zapier等工具来构建他们自己的定制体验和运营。

但主要是高级用户。

生成式AI使任何普通人都可以通过向人工智能代理发出一系列自然语言请求来创建「软件程序」，从而使我们在技术平权化的曲线上走得更远。事实上，很明显，越来越多的这些程序将在后台环境/自动创建，而用户甚至没有明确地意识到创造行为是代表他们进行的。

生成式AI和软件开发的平权化

这里最明显的一阶效应是，世界上软件的总量将呈指数级增长。而且这些软件程序中的许多将由用户按需构建，而不是由专业软件工程师设计。

这并不是说专业开发的软件应用和平台将不复存在。肯定会有，特别是对于更大更复杂的产品。（尽管人工智能编码辅助人员也将大大增强和加速这一开发过程。）但从数量上看，人工智能生成的程序很快就会使人类编写的程序相形见绌。

内容有怎样的变革，代码也同样会发生。

这种一阶「应用冲击」爆发将引发二阶效应，改变我们对软件及其相关经济的看法：

因为如此多的软件程序将如此容易按需创建，软件将变得更加一次性。与维护旧的定制应用程序和自动化的痛苦艰辛相比——「技术债务」问题已经困扰了公司几十年——从头开始重新创建程序通常会更容易。可组合架构和通用数据层将在实现这一目标方面发挥重要作用。

应用大爆炸将会加速。但随着越来越多的人工智能代理跨应用程序操作，并通过自然语言和环境界面与我们进行交互，我们将不再那么明确地将应用程序视为离散的东西。就像我们一直在使用谷歌搜索——好吧，谷歌是世界上最先进的软件程序之一，而没有真正把它当作一个「应用程序」，我们将有几十个或数百个这样的人工智能创建和人工智能驱动的程序，我们认为这是理所当然的。

负面的二阶效应将会导致更多的「僵尸」应用和自动化出现。软件程序被创造出来，然后被遗忘，在阴影中蹒跚而行，吞噬资源，时不时地给组织带来神秘的影响。解决这种日益增长的大操作「可见性差距」的解决方案将有一个巨大的市场。

流程自动化中日益增长的可见性差距

人工智能解锁了内容和数据的长尾

生成式AI利用大量内容和数据的二阶效应

在过去的二十年里，大量的内容和数据被创造和收集，具有讽刺意味的是，其中绝大多数是无法访问的。我并不是说从权限的角度来看它是不可访问的（尽管希望这是一个应该的因素！）。我的意思是，你根本找不到它，消费它，或者理解它，因为它实在是太多了。

理论上，如果它在网上，可以通过谷歌搜索找到。但事实上，没有人会超过搜索结果的前一两页。即使这样，作为一个人，你也要解析那些蓝色字体链接的另一边的网站，从大量过期、不相关或只是糟糕的内容中挑选糟糕的用户体验。

公司数据仓库中的绝大多数数据也是如此。它们就像《夺宝奇兵》最后一幕里那个巨大的仓库。一个凡人要在那个深渊里找到什么东西所需要的努力，连卡夫卡都吓到了。

但是现在，像GPT-4这样的LLM驱动的人工智能可以很容易地消耗所有的内容和数据，然后——在一分钟内——回答你提出的几乎任何问题。它吸收了互联网上所有的长尾内容。在私有调优版本中，索引您自己的数据仓库的深度。

这就是为什么传统搜索引擎将被取代的一个明显的一阶效应。这些新的人工智能代理服务于待完成的工作——迅速从人类知识的大部头中找到一些东西——做得好得多。经典的商业智能软件也将发生类似的转变。

作为二阶效应，分析将被大规模地平权化。企业中的任何人都可以立即自助回答的问题范围将是惊人的。

因为对开放网络上所有内容的访问将被GPT-4等基础模型商品化，竞争优势将属于那些拥有独特和专有数据的人。每个人都将拥有相同的人工智能引擎。不是每个人都有相同的数据来养活他们。他们的成长更多的是后天培养，而不是天生的。

这种对专有数据的渴求的二阶效应将是营销人员通过在其进入市场的生态系统中提供数据集进行营销的机会。数据将成为一流的营销渠道。

随着人工智能处理我们的数字事务，数字服务蓬勃发展

自主任务生成式AI的二阶效应

在我写这句话的时候，世界各地的开发人员都在疯狂地推出新的人工智能代理，将ChatGPT与执行任务的能力结合起来。我之前提到过一些。贾维斯（JARVIS）是另一个值得

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