508 post tungkol sa AI, pag-aaral, at paggawa ng mga produkto
Paulit-ulit kong nakikita ang AI tools na nagpi-pitch sa agencies gamit ang content volume. Pero kung nakahawak ka na ng totoong client relationships, alam mong mas mahirap ang trust: isolation, permissions, context, at ang hindi pagtagas ng iniisip ng isang client papunta sa iba.
Akala ko pwede ko lang i-splice ang isang course module, i-trim ang ilang transitions, at tawaging YouTube video. Mali pala ako. Sa paggawa ng The Parade Problem, natutunan ko na ang magandang repurposing ay hindi simpleng pag-clip lang. Kailangan mong i-redesign ang idea para sa ibang pangako, ibang audience, at ibang unang 30 segundo.
Kinansela ko ang Claude Max matapos ang 13 buwan at US$1,892.38 sa subscription fees. Hindi ito victory lap. Isa itong 30-day test para makita kung kaya kong panatilihin ang parehong shipping pace para sa STRATUM, DIALOGUE, course platform, at site na ito gamit ang Codex bilang pangunahing tool.
Dalawang linggo matapos ang unang paghahambing ko, parehong may malalaking update ang dalawang tool. Hinamon ng Codex ang product strategy ko sa paraang hindi nagawa ng Claude Code. Nag-ship naman ang Claude Code ng Agent Teams at AutoMemory. Ang resulta: tinatanggal ko na ang $200/buwan na Max plan ko — at mas maganda pa ang output ko sa mas mababang gastos.
Karamihan ng usapan tungkol sa AI at team design nagsisimula sa headcount. Sa tingin ko mali ang starting point na yan. Ang mas magandang tanong ay kung anong functions ang kailangan ng team mo — at lumalabas na pareho lang sila kahit apat o apatnapung tao ang team.
May support ang DIALØGUE para sa 7 wika, pero ang totoong multilingual work ay hindi pag-translate ng strings. Ito ay pag-aayos ng audience-local na dates, TTS consistency, UI language drift, at pagdedesisyon kung saan sapat na mahalaga ang quality para bumagal muna.
Ilang taon kong nakita sa advertising kung paano napagkakamalan ng teams ang galaw bilang progreso. Tapos nagsimula akong mag-build ng AI marketing tools, at doon ko na-realize na lumalala lang ang problema: mas mabilis ang execution, pero mas mahina ang judgment.
Kaya na ngayon ng AI mag-produce ng media plans, performance summaries, measurement frameworks, at campaign setups sa impressive na bilis. Ang problema hindi dahil obviously pangit ang output. Ang problema ay madalas sapat na ito para makapasa sa casual review habang nami-miss ang business context na talagang importante.
Karamihan ng teams nagtatanong pa rin kung anong model ang gagamitin. Sa experience ko, hindi na yun ang pangunahing tanong. Kung nakakalimutan ng AI system mo ang client o brand, ang category, at kung ano ang itsura ng "maganda," kahit ang pinakamatalinong model sa mundo nagsisimula pa rin ng bawat conversation mula sa zero.
Noong 2023, inisip ko na babahain ng generative AI ang search ng murang content at bababa ang return on SEO. Tatlong taon pagkatapos, nangyari nga iyon. Pero ang mas malaking shift ay hindi na moat ang content production. Structure, trust, QA, localization quality, at answer-engine visibility na ang mahalaga.
Isang tao. Pitong modules. Tatlong oras ng video. Labinlimang templates. Custom slide pipeline na may 18 layout types. Professional voice clone. Lahat habang nananatili sa day job bilang VP. Ito ang itsura ng AI-first operating model kapag inilapat mo sa sarili mo.
Mali ang narrative na pinapalitan ng AI ang entry-level work. Hindi nagbu-busywork ang isang junior sa activation — nagko-configure sila ng DV360 targeting, nag-QA ng tracking pixels, nagma-manage ng bid strategies. Ang totoong tanong: kapag tinaas ng AI ang floor para sa lahat, saan manggagaling ang advantage? Sa depth.