6 posting dalam kategori ini
Kebanyakan percakapan tentang AI dan desain tim dimulai dari jumlah orang. Saya rasa itu titik awal yang salah. Pertanyaan yang lebih baik adalah fungsi apa saja yang dibutuhkan tim Anda — dan ternyata fungsi-fungsi itu sama baik Anda punya empat orang maupun empat puluh.
Saya menghabiskan bertahun-tahun di dunia advertising melihat tim mengacaukan gerak dengan kemajuan. Lalu saya mulai membangun alat AI marketing dan menyadari masalahnya justru makin parah: eksekusi lebih cepat, penilaian makin lemah.
AI sekarang bisa menghasilkan media plans, performance summaries, measurement frameworks, dan campaign setups dengan kecepatan yang mengesankan. Masalahnya bukan outputnya jelas-jelas buruk. Masalahnya adalah outputnya sering cukup bagus untuk lolos review sekilas, sambil melewatkan business context yang benar-benar penting.
Kebanyakan tim masih bertanya model mana yang harus dipakai. Dari pengalaman saya, itu bukan lagi pertanyaan utamanya. Kalau sistem AI Anda melupakan klien atau brand, kategori, dan seperti apa "bagus" itu, model terpintar di dunia pun tetap memulai setiap percakapan dari nol.
Di tahun 2023, saya pikir generative AI akan membanjiri search dengan content murah dan menurunkan return on SEO. Tiga tahun kemudian, itu memang terjadi. Tapi pergeseran yang lebih besar adalah produksi content bukan lagi moat. Struktur, kepercayaan, QA, kualitas localization, dan visibilitas di answer engine — itulah yang menentukan sekarang.
Narasi bahwa AI menggantikan pekerjaan entry-level salah memahami apa yang sebenarnya dilakukan orang-orang entry-level. Seorang junior di activation bukan mengerjakan tugas remeh — mereka mengonfigurasi targeting DV360, QA-ing tracking pixels, mengelola bid strategies. Pertanyaan sebenarnya: ketika AI menaikkan standar minimum untuk semua orang, dari mana keunggulan datang? Kedalaman.