Når gamle ronkedorer trutter rigtig højlydt, er det næsten altid et udtryk for, at en æra er slut, og en ny er ved at begynde. Den 25. september bragte Markedsføring et opråb fra WDP’s kreative direktør, Henrik Juul, som – hurtigt opsummeret – ønskede at gøre Advertising Great Again.
Og det skulle foregå ved at glemme analyser, statistik, data, algoritmer og vende tilbage til de gode gamle dage, hvor Polle stadig tøffede rundt med sin mælkekassetunede knallert i Snave.
Hvis man opfatter kreativitet som en plat-sjov 30-sekunders biografreklame, som er udtænkt af den klassiske Batman/Robin-kombination af en art director og en tekstforfatter, ja, så er kreativiteten i sandhed død. Rest in Peace!
Men hvis man ser kreativitet som evnen til at arbejde sammen med højpotente kunstige intelligenser og avancerede algoritmer for at skabe helt nye kreative koncepter til en digital verden, ja, så er vi først lige begyndt.
Vi har kun set toppen af isbjerget
Bevares, man må give Henrik Juul ret i, at vi stadig er ret dårlige til at være kreative i den digitale verden.
“Det nytter ikke noget at trutte i snablen og håbe på, at Polle kommer kørende på sin Puch Maxi og redder os alle fra robotterne. Vi er nødt til at forstå, hvordan vores verden kommer til at forandre sig, hvordan vi kan blive ved med at være kreative og måske endda kan svinge os op i helt nye kreative højder.”
Ofte løber algoritmerne og maskinerne af med os, og vi glemmer, at kreativitet ikke udspringer af et Excel-ark, men at den først opstår, når Excel-arket bliver et fundament for kreativiteten.
Kommunikations- og reklamebranchen er allerede den branche, hvor kunstig intelligens og algoritmer er mest udbredte. Men vi har blot set toppen af isbjerget.
I dag har vi kunstige intelligenser, der køber annoncer, laver segmenter og personaliserer digitalt indhold, men om ganske få år begynder de kunstige intelligenser at blande sig i alle dele af den kreative proces – inklusive konceptudvikling, produktion, projektledelse og organisering af vores arbejdspladser.
Det nytter ikke noget at trutte i snablen og håbe på, at Polle kommer kørende på sin Puch Maxi og redder os alle fra robotterne. Vi er nødt til at forstå, hvordan vores verden kommer til at forandre sig, hvordan vi kan blive ved med at være kreative og måske endda kan svinge os op i helt nye kreative højder.
Hvad kan de kunstige intelligenser?
For det første er vi nødt til at forstå, at kunstig intelligens egentlig ikke har noget med menneskelig intelligens at gøre, men i virkeligheden bare er nogle superhurtige computere, som er virkelig gode til at finde statistiske sammenhænge i store mængder af data.
Fint, tænker du sikkert. Ingen fare på færde. Kunstige intelligenser er nyttige for dem nede i analyseafdelingen og hos æggehovederne, der sidder og laver kundesegmenter og strategisk planlægning.
“Men fortvivl ej, for der er stadig rigtig mange ting, som de kunstige intelligenser er dårlige til. De er virkelig dårlige til at abstrahere, de er elendige til at få radikalt nye idéer, de forstår ikke menneskers verden, og de kommer nok aldrig til at være tvivlende og spørgende eksistenser i kierkegaardsk forstand.”
Men, ak! Så nemt er det ikke. At finde sammenhænge i data er også kendt som mønstergenkendelse, og mønstergenkendelse er faktisk noget, som foregår overalt på reklamebureauet eller i kommunikationsafdelingen.
Når man kombinerer mønstergenkendelse med hurtige computere og store mængder af gode data, får man nemlig maskiner, som kan seks ting:
- De kan forstå, hvad de ser. Eksempelvis kan de genkende og kategorisere millioner af billeder på internettet.
- De kan forstå, hvad de hører. Hvilket vi kender, når vi taler med Siri, Alexa eller Google Assistant.
- De kan skabe nye mønstre. Som vi så da et billede ”malet” af en kunstig intelligens blev solgt for en halv million dollars hos Sotheby’s, eller når algoritmer begynder at spille musik.
- De kan kondensere store mængder af information. Hvilket vi bruger, når vi f.eks. køber annoncer på Facebook og målretter dem med udgangspunkt i Facebooks millioner af mikrosegmenter.
- De kan forudsige fremtiden. Hvis du så disse serier på Netflix sidste år, vil du sikkert være interesseret i disse serier i aften.
- De kan handle autonomt. Biler, der kan køre af sig selv; droner, der holder sig selv svævende, eller autonome våben, der selv udvælger og eliminerer deres mål.
Forestil dig at blive kollega med en kunstig intelligens, der kan forstå, hvad den ser og hører. Den kan skabe nye ting, den kan forstå enorme datamængder, den kan forudsige fremtiden, og så kan den ovenikøbet gøre det på egen hånd. En smule skræmmende – mildest talt!
Men fortvivl ej, for der er stadig rigtig mange ting, som de kunstige intelligenser er dårlige til. De er virkelig dårlige til at abstrahere, de er elendige til at få radikalt nye idéer, de forstår ikke menneskers verden, og de kommer nok aldrig til at være tvivlende og spørgende eksistenser i kierkegaardsk forstand.
Bliver vi alle overflødige?
Der findes enkelte teknoprofeter, som tror på, at kunstige intelligenser kommer til at gøre mennesker overflødige. Men langt de fleste eksperter er overbeviste om, at kunstig intelligens bliver en teknologi, som vi skal lære at leve sammen med. Ganske ligesom fabriksarbejderen har lært at arbejde sammen med robotter, og gaffeltruckchaufføren ikke længere behøver at løfte tunge kasser med sin egen krop.
I kommunikationsbranchen – og andre brancher – kommer vi sandsynligvis til at se tre ting ske på samme tid:
- Der vil være opgaver, hvor de kunstige intelligenser sandsynligvis aldrig bliver nyttige. Det kunne f.eks. være udvikling af kreative koncepter, som bryder helt nye grænser og flytter hele branchen. Polle fra Snave ville f.eks. aldrig kunne opfindes af en statistisk baseret kunstig intelligens.
- Der vil være rigtig mange opgaver, hvor de kunstige intelligenser bliver en nyttig hjælper, som gør os hurtigere, mere effektive og langt mere kreative. Vi smelter sammen med vores maskiner og bliver kentaurer. En blanding af statistisk mønstergenkendelse og menneskelig intuition. Det sker f.eks., når vi bruger redskaber fra Adobe til at manipulere billeder eller videoer 100 gange hurtigere ved hjælp af Adobes kunstige intelligens, Sensei.
- Der vil være opgaver, hvor mennesker lige så godt kan give op og overlade styrepinden til kunstige intelligenser. Det sker allerede på områder som programmatic buying, kuratering af Facebooks nyhedsfeed og algoritmisk aktiehandel. Her er mennesket blevet ligegyldigt i den daglige forretningsgang, men mennesker bør stadig spille en vigtig rolle i forhold til at kontrollere de autonome algoritmer, så de ikke løber løbsk.
Så hvad betyder det helt konkret for reklame- og kommunikationsbranchen?
Det kan man naturligvis ikke sige med sikkerhed, men man begynder allerede at kunne se nogle meget tydelige mønstre tegne sig.
Jeg har forsøgt at samle udviklingen i en overskuelig model, som viser, hvordan forskellige opgaver i kommunikationsbranchen bliver påvirket af kunstig intelligens.
Modellen er opbygget sådan, at jeg har opdelt den kreative proces i otte faser, og for hver af disse faser vurderer jeg, hvilken rolle kunstig intelligens kommer til at spille: Bliver teknologien omkalfatrende, kentauragtig eller ligegyldig?
Jeg skal på forhånd beklage, at procesmodellen er relativt primitiv og naturligvis ikke afspejler den komplicerede virkelighed i bureauer og kommunikationsafdelinger. Men som bekendt er alle modeller forkerte. Nogle kan dog stadig være nyttige!
Strategisk planning
Det er fasen, hvor man på den ene side indsamler, analyserer og bearbejder store mængder af data, men på den anden side også finder frem til unikke indsigter, som baserer sig på en dyb forståelse af menneskers verden.
I denne fase bliver de kunstige intelligenser uundværlige hjælpere, som kan understøtte mennesket i nogle af de opgaver, som vi egentlig er ret dårlige til – nemlig at forstå store mængder af abstrakte data.
De kunstige intelligenser vil kunne hjælpe os med at finde segmenter, som er langt mere præcise og detaljerede end dem, som kan udtænkes af mennesker. De vil kunne lave psykografisk profilering af segmenter og måske endda komme med forslag til, hvordan udvalgte segmenter bedst nudges i bestemte retninger.
Herudover vil de kunne hjælpe os med at lave forudsigelser af effekten af en kampagne og på den måde også hjælpe os med at allokere mediebudgetter og vælge medieplatforme. Endelig vil de hjælpe os med løbende overvågning af eksisterende og potentielle kunder, så vi kan reagere på tendenser og svingninger i vores potentielle marked.
Tolkningen og bearbejdningen af alle disse data vil dog stadig kræve mennesker, som forstår, hvad data betyder, og som er i stand til at få data til at pege i en retning, som er kreativ, brugbar eller nyttig. Kunstige intelligenser er som sagt gode til at finde mønstre, men de er sjældent gode til at forstå, hvilke mønstre der ræsonnerer med menneskenes verden.
Folk, der arbejder i denne fase af kommunikationsbranchen, skal ruste sig til at blive kentaurer. Stort set alle opgaver vil blive påvirkede og toptunede med intelligente redskaber. Den dygtige strategiske planner i fremtiden vil gøre sig til herre over de nye redskaber og svinge sig op i helt nye kreative højder.
Konceptudvikling
Vi ser allerede i dag kunstige intelligenser, som kan skabe primitive storyplots, komme med forslag til designs eller fungere som kreative sparringspartnere, der kommer med nye, vilde overraskende forslag.
Vi ser dog endnu ikke eksempler på kunstige intelligenser, som kan skabe en gennemtænkt kreativ kampagne, lave en virkelig interessant reklamefilm eller udtænke en kreativ idé, som er virkelig original.
Kunstige intelligenser kan finde nye overraskende mønstre, men fordi de overhovedet ikke forstår den verden, de lever i, har de ingen anelse om, hvorvidt en idé er god eller dårlig.
I denne fase vil der derfor stadig være rigtig meget brug for mennesker, men vi kommer nok i stigende grad til at se visionære kreative, som begynder at bruge kunstige intelligenser til at få gode idéer og kreative indspark.
I stedet for at starte med et stykke blankt papir, kan man bede sin kreative kunstige assistent om at komme med overraskende designs eller skøre tekster, som kan sætte den kreative tænkning i gang.
Man kan også sætte dem til at lave moodboards, som man kan bruge til at kommunikere en stemning eller idé, når man skal samarbejde med andre kreative.
Produktion
Rigtig meget produktion i den kreative branche er rugbrødsarbejde, hvor der er meget gentagelse, hvilket er et område, som er guf for kunstige intelligenser.
I den mest primitive form handler det om, at kunstige intelligenser gør os hurtigere, når vi fritskraber billeder i Photoshop, eller at de forbedrer vores sprog, når vi skriver i Word.
I den mere avancerede udgave handler det om, at kunstige intelligenser begynder at kunne lave sammenhængende storyplots baseret på deres viden om, hvad der har virket før i tiden.
Et eksempel er Netflix, som bruger data og kunstig intelligens til at regne ud, hvad deres fremtidige serier skal handle om, og hvilke skuespillere der skal medvirke.
Der vil stadig være et behov for mennesker i denne fase, men de kunstige intelligenser kommer til at gøre mennesker helt utroligt meget mere effektive, hvilket enten betyder, at man kan lave det samme indhold med langt færre mennesker eller langt mere indhold med de samme mennesker.
Med internettet, mobile apps, virtual reality, voice interfaces og så videre er der meget, der tyder på, at behovet for indhold vil stige lige så hurtigt og måske endda hurtigere end de kunstige intelligensers evne til at effektivisere indholdsproduktionen.
Mit bud er derfor, at vi på trods af kunstig intelligens ikke kommer til at opleve den store arbejdsløshed inden for dette område – kun hos de produktionsfolk, som ikke bliver gode til at arbejde sammen med kunstige intelligenser.
Publikation
I denne fase er vi oppe i det røde felt, hvor de kunstige intelligenser stort set allerede har gjort mennesker overflødige og i øvrigt udfører opgaverne langt bedre end mennesker.
I en digital verden med millioner af medier, millioner af segmenter og millioner af annoncører er de kombinatoriske muligheder så omfattende, at den menneskelige hjerne for længst er stået af.
De kunstige intelligenser udfører allerede opgaver som segmentering, målretning, personalisering, rapportering og tests, og denne udvikling kommer ikke til at stoppe i fremtiden.
I denne fase er der brug for mennesker, som stort set ikke længere selv udfører opgaver. Deres opgave er at udvikle de kunstige intelligenser, optimere algoritmerne og sikre, at de ikke løber løbsk.
Point of sale
Det er selvindlysende, at onlinesalg i stigende grad vil blive håndteret af algoritmer, men også i den fysiske verden vil vi begynde at se kunstig intelligens spille en rolle.
Ansigtsgenkendelse vil f.eks. være en teknologi, som kan hjælpe butiksansatte med at målrette deres salg – enten til loyale eller helt nye kunder. I større butikskæder som Silvan og Ikea kommer vi nok også til at opleve robotter, som kan hjælpe med at guide kunder og svare på spørgsmål om produkter.
Man bør dog nok være opmærksom på, at kunder, der vælger fysiske forretninger, ofte gør det, fordi de forventer at møde et menneske.
I takt med, at mere og mere handel flytter online og bliver robotiseret, vil vi sandsynligvis opleve en bevægelse mod teknologifri forretninger, hvor mødet mellem mennesker bliver den vigtigste ingrediens i købet.
Vi ser allerede denne tendens i hipsterkvarterer på Vesterbro og Nørrebro, hvor der skyder små, skæve og meget personlige forretninger op, hvor kunstig intelligens og automatisering er fuldstændig fraværende.
Analyse
Vi kender alle det berømte citat om, at halvdelen af vores marketingkroner er spildte, men vi ved ikke hvilken halvdel. Sådan er det naturligvis ikke længere i en digitaliseret og gennemautomatiseret verden.
I denne verden kan kunstige intelligenser regne ud, om kampagner virker, eller om de ikke virker. De kan finde den præcise sammenhæng mellem medievalg, kreative idéer, annoncer og kundernes køb.
Men de fungerer naturligvis kun, hvis der er data. Og der er stadig mange situationer, hvor der ikke er data, eller hvor data ikke er gode nok til at kunne konkludere endegyldigt. Folk kan have set et banner på internettet, men det var stadig produktanbefalingen fra den gode ven, der gjorde, at de købte produktet.
Kunstige intelligenser er gode til at finde mønstre og sammenhænge, men ude i den virkelige verden er der mange tilfældigheder og begivenheder, som ikke omsættes til data. Derfor vil der stadig være brug for menneskelig intuition og gætteri, når man skal forstå, om en kampagne virker eller ikke virker.
Kundeservice
Chatbots har været et af de hotte buzzwords i kommunikationsbranchen de sidste fem år. Alle virksomheder drømmer om, at kunstige intelligenser kan overflødiggøre de dyre og uregerlige kundeservicemedarbejdere nede i call-centeret.
Og der er nok ikke nogen tvivl om, at meget kundeservice langt hen ad vejen kan håndteres af kunstig intelligens. Langt de fleste spørgsmål om produkter er kedsommeligt repetitive, og hvis bare man forstår spørgsmålet, er svaret ganske ligetil.
De seneste års eksperimenter med chatbots har dog også vist, at de har seriøse begrænsninger. De er stadig utroligt dårlige til at forstå, hvad der egentlig spørges om, hvilket hænger sammen med, at de jo ikke forstår samtalen, men blot leder efter statistiske mønstre i samtalen.
Menneskelig samtale bygger på meget andet end statistisk mønstergenkendelse. Vi forholder os til hinanden som mennesker og med fælles menneskelige referencer, hvilket er umådeligt svært for maskinerne.
Kundeservice bliver derfor et af de områder, hvor vi kommer til at se omfattende automatisering, men hvor vi også skal være forsigtige med overdreven automatisering.
De kunstige intelligenser vil være i stand til at håndtere simple spørgsmål/svar-situationer, men lige så snart samtalen bliver en anelse mere kompleks (læs: menneskelig), bliver der brug for rigtige mennesker af kød og blod.
Customer Relation Management
CRM er allerede et datatungt område, hvor mønstergenkendende algoritmer hjælper med at målrette, personalisere og segmentere eksisterende kunder.
I takt med, at de kunstige intelligenser bliver mere og mere autonome, kommer vi sandsynligvis til at se flere og flere kunderelationer, som håndteres udelukkende af kunstige intelligenser.
Særligt virksomheder med mange produkter og mange kunder vil være i stand til at sætte deres kunstige intelligenser til at regne ud, hvilke tilbud, kampagner, rabatter og så videre der får kunderne til at købe flere produkter og øge deres loyalitet.
Virksomheder med få kunder og få produkter vil have færre data og dermed mindre mulighed for at finde mønstre i data. I denne fase af den kreative proces vil der derfor både være brug for algoritmeeksperter, der kan programmere, træne og optimere kunstige intelligenser, og mere traditionelle CRM-folk, som kan håndtere kunderelationer uden store datamængder.
Endelig må man ikke glemme, at i en fremtid, som bliver mere og mere automatiseret, kan det blive en differentieringsfaktor at tilbyde menneskelig kontakt i sine kunderelationer.
Eksempelvis bliver flere og flere bankforretninger automatiserede, men bankernes gode kunder tilbydes stadig personlig service, hvor bankrådgiveren tropper op hjemme hos kunden med en pose croissanter fra Lagkagehuset.
En helt ny spilleplade
Indtil videre har jeg talt om, hvordan kunstig intelligens påvirker processen inden for den verden, som vi kender i dag. Men kunstig intelligens kommer også til at ændre verden på mere fundamental vis.
Ét af de helt store spørgsmål er, hvad der kommer til at ske med kunstige digitale assistenter som Siri, Alexa eller Google Assistant. I dag er de alle ganske primitive, men hvis personlige assistenter i fremtiden bliver lige så kompetente som en engelsk butler, bør vi forberede os på en fremtid, hvor selve interfacet mellem virksomheder og kunder forandres.
I en sådan verden skal vi ikke længere arbejde for at placere vores produkter foran kundernes øjne (websider, reklamefilm, annoncer, osv). Vi skal arbejde på, at de personlige assistenter anbefaler vores produkter til deres herrer.
Det er egentlig ikke så meget anderledes end søgemaskineoptimering, hvor man også forsøger at ”sælge” sine produkter til en algoritme, men det kan alligevel blive en ganske omfattende omvæltning af kommunikationsbranchen, hvis al kommunikation med kunder foregår gennem personlige talende digitale assistenter.
Jeg har skrevet mere om dette andetsteds.
Organisering og ledelse
Afslutningsvis bør det ikke glemmes, at kunstig intelligens også kommer til at påvirke, hvordan vi organiserer og leder vores arbejdspladser. Det er naturligvis ikke unikt for kommunikationsbranchen, men vil gøre sig gældende i alle virksomheder, der er større end et par medarbejdere.
Kunstige intelligenser kommer til at hjælpe ledere og HR-folk med at rekruttere, fastholde, motivere og uddanne medarbejdere i fremtiden. Der findes allerede adskillige softwarevirksomheder, som Peakon, Betterworks eller Pymetrics, som hjælper virksomheder med at håndtere medarbejdere.
I takt med, at virksomheder får flere og flere data om deres medarbejdere, kommer denne udvikling bare til at accelerere.
Glem ikke etikken
Denne artikel er tænkt som en oversigtsartikel, der kan hjælpe med at forstå, hvordan vores branche vil blive ramt af kunstig intelligens de næste fem til ti år. Jeg har slet ikke berørt spørgsmålet om de etiske aspekter af denne udvikling.
Hvad sker der for eksempel, hvis folk bliver arbejdsløse i stort omfang? Hvordan sikrer vi, at ældre medarbejdere kan omstille sig til nye teknologier? Og er det overhovedet ønskværdigt at bruge data og kunstig intelligens til at segmentere, overvåge og målrette annoncer?
De etiske implikationer forsøger jeg at adressere i min bog Hvad skal vi med mennesker?, og de udfoldes også i dette afsnit af Design Kan, hvor jeg diskuterer AI-etik med direktøren for Dansk Design Center, Christian Bason.
Interesseret i mere indhold som dette? Skriv dig op til vores nyhedsbrev her.
