Директор по маркетингу UiPath заменил внешних подрядчиков ИИ-агентом для рекламы

Маркетинг UiPath перестал платить внешним фирмам за подготовку рекламных данных. Директор по маркетингу Michael Atalla рассказал TNW, что руководитель направления paid media собрал ИИ-агента на платформе самой компании. Агент собирает данные, анализирует их и вносит недорогие правки в показ рекламы. Интервью затрагивает также ИИ-«слоп», junior-вакансии и совет шаолиньского монаха, но в доступном фрагменте деталей по ним нет. • Агент заменил подрядчиков по сбору и анализу рекламных данных. • Его собрал маркетолог, а не команда разработчиков. • Цифр экономии UiPath пока не раскрывает.

AI-обработка оригинала TNW; редакция Hamidun News
Директор по маркетингу UiPath заменил внешних подрядчиков ИИ-агентом для рекламы
Источник: TNW. Коллаж: Hamidun News.
Слушать статью
Паспорт материала и цифры
ПараметрДанные
ПервоисточникTNW ↗
Главный редактор
Ключевой факт #1Агент заменил подрядчиков по сбору и анализу рекламных данных.
Ключевой факт #2Его собрал маркетолог, а не команда разработчиков.
Ключевой факт #3Цифр экономии UiPath пока не раскрывает.

Маркетинг UiPath больше не платит внешним агентствам за сбор рекламных данных. Эту работу делает ИИ-агент, которого глава направления paid media построил на собственной платформе компании. Об этом директор по маркетингу Michael Atalla рассказал TNW в подкасте. По его словам, агент собирает данные, анализирует их и вносит недорогие изменения в то, как крутится реклама.

Что автоматизировали на самом деле

Речь о самой скучной части performance-маркетинга. Данные из рекламных кабинетов нужно выгрузить, свести в один отчёт, найти просевшие кампании и подкрутить настройки. Годами такие задачи уходили подрядчикам: дешевле держать внешнюю команду, чем отвлекать своих специалистов. Теперь цепочку закрывает агент.

Формулировка «low-cost changes» важна. Судя по ней, агент не распоряжается крупными бюджетами и не принимает стратегических решений. Он работает в зоне, где цена ошибки невысока, а правки можно откатить. Так обычно и выглядят первые удачные внедрения агентов в бизнесе: узкий процесс, понятные метрики, ограниченные права.

Ещё одна деталь: агента сделал не инженер, а руководитель медийной закупки. Для рынка агентной автоматизации это сильный сигнал, потому что главный барьер там давно не модель, а то, кто и как собирает рабочий процесс.

Почему кейс интересен и где он спорный

UiPath выросла из Бухареста (компания основана в 2005 году) и начинала с RPA, то есть программных роботов для рутинных операций. Сегодня она продаёт агентную автоматизацию. Поэтому история про «мы сами пользуемся своим продуктом» отчасти работает как витрина. Скепсис здесь уместен: в доступном фрагменте нет ни суммы сэкономленных агентских бюджетов, ни данных о том, как изменились показатели кампаний, ни сведений о частоте ошибок агента.

Интервью, судя по заголовку, шире маркетинга. В нём затронуты ИИ-«слоп», то есть поток низкокачественного сгенерированного контента, судьба junior-позиций и совет шаолиньского монаха. По доступному отрывку нельзя восстановить, что именно сказал Atalla по этим темам, и додумывать мы не будем. Но связка очевидна: если агент забирает рутину, которая раньше шла внешним исполнителям и начинающим специалистам, вопрос о входе в профессию становится практическим.

Что известно по кейсу

  • Заказчик: внутренний маркетинг UiPath.
  • Исполнитель: ИИ-агент на платформе UiPath.
  • Автор: руководитель paid media, не внешний вендор.
  • Функции: сбор данных, анализ, недорогие корректировки показа рекламы.
  • Что убрано из бюджета: оплата внешних фирм за подготовку рекламных данных.
  • Не раскрыто: размер экономии, глубина доступа агента, механизм контроля.

Что забрать в работу

Если в вашей команде есть подрядчик, который по расписанию собирает отчёты, начните с него. Опишите процесс по шагам и отметьте, где решение принимает человек, а где достаточно правила.

Дайте агенту права только на обратимые действия: лимиты на изменение ставок и бюджетов, журнал каждой правки, ручное подтверждение для всего, что выходит за порог. Посчитайте не только стоимость агентства, но и время владельца процесса на поддержку агента, иначе экономия окажется кажущейся.

Отдельно подумайте о людях. Если рутина была учебной площадкой для новичков, нужно заранее придумать, на чём они будут набираться опыта. Иначе через пару лет не хватит тех, кто умеет проверять работу агента.

Сюжет

Вопросы и ответы по материалу

Что известно по теме: что автоматизировали на самом деле?

Речь о самой скучной части performance-маркетинга. Данные из рекламных кабинетов нужно выгрузить, свести в один отчёт, найти просевшие кампании и подкрутить настройки. Годами такие задачи уходили подрядчикам: дешевле держать внешнюю команду, чем отвлекать своих специалистов. Теперь цепочку закрывает агент. Формулировка «low-cost changes» важна. Судя по ней, агент не распоряжается крупными бюджетами и не принимает стратегических решений. Он работает в зоне, где цена ошибки невысока, а правки можно откатить. Так обычно и выглядят первые удачные внедрения агентов в бизнесе: уз

Что известно по теме: почему кейс интересен и где он спорный?

UiPath выросла из Бухареста (компания основана в 2005 году) и начинала с RPA, то есть программных роботов для рутинных операций. Сегодня она продаёт агентную автоматизацию. Поэтому история про «мы сами пользуемся своим продуктом» отчасти работает как витрина. Скепсис здесь уместен: в доступном фрагменте нет ни суммы сэкономленных агентских бюджетов, ни данных о том, как изменились показатели кампаний, ни сведений о частоте ошибок агента. Интервью, судя по заголовку, шире маркетинга. В нём затронуты ИИ-«слоп», то есть поток низкокачественного сгенерированного контента, судьб

Что известно по теме: что известно по кейсу?

Заказчик: внутренний маркетинг UiPath. Исполнитель: ИИ-агент на платформе UiPath. Автор: руководитель paid media, не внешний вендор. Функции: сбор данных, анализ, недорогие корректировки показа рекламы. Что убрано из бюджета: оплата внешних фирм за подготовку рекламных данных. Не раскрыто: размер экономии, глубина доступа агента, механизм контроля.

ЖХ
Жемал Хамидун — CPO Alpina Digital, продакт-менеджер AlpinaGPT. Делает AI-продукты с 2019 года. Hamidun News — pet project, который вырос в production-агрегатор с 6000+ читателей.
✦ Автономные AI-агенты

Делегируйте ресёрч, код и рутину автономному AI-агенту

Интеллектуальная агентная среда NomadNet Agent (agent.nomadnet.ai) выполняет многошаговые задачи: глубокий веб-ресёрч, анализ данных, написание кода и автоматизацию браузера.

Запустить NomadNet Agent →Платформа NomadNet AI
Что вы думаете?
Загружаем комментарии…