Miért fontos a marketingtanácsadó az A.I. világában?

A mesterséges intelligencia elérte a marketinget – nemcsak eszközként, hanem gondolkodásformaként is. Ma már egy átlagos cég is képes percek alatt kampányötletek tucatjait, szlogeneket, közösségimédia-naptárt, sőt, félkész perszónákat és buyer journey-ket generálni. A legtöbb ilyen output gördülékeny, magabiztos hangon szól, ezért könnyű elhinni róla, hogy mély. A gyakorlatban mégis gyakran történik az, hogy a csapatok hetekig futnak ilyen, AI-ból született vázlatok után, és a végén azt érzik: „dolgoztunk, de nem mozdultunk”. Az ok egyszerű: a modellek nyelvi mintákat költenek újra, míg az eredményes stratégia konkrét piaci helyzetből, egységköltségekből, csatornadinamikákból, márkaérettségből és vállalatspecifikus kockázatokból indul ki. A különbség nem finomság: az egyik oldal forma, a másik tartalom. Ez az a rés, ahol a tapasztalt marketingtanácsadó szerepe nemhogy megmarad, hanem látványosan felértékelődik. Nem azért, mert az A.I. „rossz”, hanem mert a cégek döntéseit valós szervezeti korlátok és élő piacok szabják meg. A tanácsadó feladata ilyenkor a sok tetszetős „lehetne még” mögött megkeresni azt az egyet, aminek valódi pénzügyi következménye lesz. Ő az, aki nemcsak a modellt hallgatja meg, hanem a tulajdonost, az értékesítési vezetőt, a pénzügyest és – ami ritkán szerepel a promptokban – a kifáradt ügyfélszolgálatot is. A szervezeti valóság ritmusa ugyanis nem szöveg, hanem működés: készlet, cash flow, kapacitás, compliance. Ha a versenytársaid már használják a mesterséges intelligenciát, neked nem „még több ötletre” van szükséged, hanem olyan partnerre, aki a sok ötletet sorrendbe tudja tenni, majd a csekklista helyett folyamatot épít. A jó tanácsadó egyben szerkesztő is: kihúz, összevon, súlyoz. Kérdez, és nem azért, hogy frappáns választ kapjon, hanem hogy olyat, amire döntést lehet építeni. Ebből lesz versenyelőny: az A.I. gyorsítja a kivitelezést, a tanácsadó pedig fókuszálja a döntést. A kettő együtt adja a lendületet, amivel túl lehet lépni a sablonos megoldások horizontján. A kérdés nem az, hogy „kell-e A.I.”, hanem az, hogy ki áll a kormány mögött, amikor gyorsítani kezdesz.

Az A.I. képességei és korlátai a marketingben

A mai nyelvi és multimodális modellek ügyesen generalizálnak: felismerik a mintákat a szövegben, képen, hangban, és ezekre „valószínű válaszokat” adnak. A kreatív vázlatkészítés, a variant-gyártás és a rutinanalitika betanítható rájuk, és ez mérhetően csökkenti az operatív költséget. Mégis, a marketingben három alapkorlát rendre visszaköszön. Az első a kontextus hiánya: a modellek nem ismerik a céged forintban mért egységjövedelmét, a forgalmazói szerződéskötések rugósságát, a kulcspartnerek és a belső érintettek informális befolyását. Ezeket nem lehet prompttal „átadni”, legfeljebb részben közelíteni. A második a validálás kérdése: az A.I. nyelvi folyékonysága nem bizonyít minőséget. Egy lista, amelyik „jól hangzik”, könnyen átcsúszik a csapaton, mert a hangnem rendben van – csak későn derül ki, hogy a javaslat a magyar piacon vagy a te ársávodban nem él meg. A harmadik a téves magabiztosság: a modellek időnként hamis adatot állítanak elő, mégis olyan tónusban, ami elhiteti, hogy „ez így van”. A marketingben pedig minden tévedés multiplikálódik: ha a kiinduló feltevés hibás, a ráépülő kreatív, költés és mérés is ferdén áll majd. Itt ütközik ki a különbség a „gyártás” és az „ítélőképesség” között. A jó tanácsadó nem a modell ellen dolgozik, hanem mellé áll: kijelöli a terepet, ahol a gép gyorsíthat, és megnevezi azokat a pontokat, ahol emberi kontroll nélkül nem engedünk át döntést. Ez jellemzően a pozicionálás, az ajánlat-szerkezet, az árazási stratégia, a márkaígéret és az ügyfélélmény kritikus pillanatai. A tanácsadó ezen túl képes megkülönböztetni a globális „best practice” jellegű sablont a lokális, iparági anomáliát kezelő fogástól. Ez utóbbi nincs a korpuszban: a magyar közbeszerzési ciklus, a régiós disztribúciós háló, a szezonális cash-csúcsok, vagy a döntéshozók kockázatkerülése nem „általános tudás”, hanem helyismeret. Az A.I. erőssége a mennyiség, az emberé a megkülönböztetés. Aki ezt a kettőt összerendezi, az nem ötletek számában, hanem találati arányban fog nyerni.

A tapasztalt tanácsadó értéke

A tapasztalt marketingtanácsadó nem „ötletgyár”, hanem rendszerszintű navigátor. Három tulajdonság miatt válik nélkülözhetetlenné ott, ahol a mesterséges intelligenciát már rutinszerűen használják. Először: mély hallgatás. A sikeres stratégia nem a piaci zajra, hanem a megrendelő csendjeiben elrejtett feltételezésekre reagál. Mi az a cél, amit senki nem mond ki? Melyik kockázatot kerüli a csapat, mert kellemetlen? Hol feszül egymásnak a tulajdonosi elvárás és az értékesítés napi realitása? Ezek a kérdések nem férnek bele a tömör promptokba, mégis ezek döntik el, hogy a következő negyedévben mibe teszünk pénzt. Másodszor: piacismeret és mezőgazdasághoz hasonló türelem a „termőidő” megértéséhez. Vannak piacok, ahol a keresés hirtelen lökésszerű (például kötelező szezonális beszerzések), és vannak, ahol a márka lassan szövi be a bizalmat (B2B szolgáltatások, magas értékű eszközök). Az A.I. ezekben remek kiegészítő, de a tanácsadó az, aki időzítést, csatornaráfordítást és kínálati ritmust hangol. Harmadszor: döntési fegyelem. A tanácsadó munkája nem a minél több variáció, hanem a „kevesebb, de tiszta döntési pont”. Ilyenkor az A.I.-t arra használjuk, amiben erős – vázlatkészítés, ellenpéldák gyűjtése, tone of voice variációk, headline-keresés –, miközben a stratégiai állításokat ellenőrzött adatokhoz kötjük. „Adat” alatt nem csak a dashboardot értem, hanem a sales-interjúkat, a call-center jegyzeteket, a szerződéses árréseket és a szállítási kapacitásokat. A marketing csak akkor hoz pénzt, ha a szervezet egésze bírja a növekedést. Erről a „szervezetállapotról” a modell nem tud, az ember igen. Az én tapasztalatom szerint az igazán jó projektekben a tanácsadó az A.I.-t nem tartalomgyárnak használja, hanem dialóguspartnernek: rámutat, hol téved a gép magabiztosan, és abból tanul a csapat. Ez a fajta együttműködés olyan, mint a jó szerkesztés: az anyag nem hosszabb lesz, hanem élesebb. Itt dől el, hogy az automatikus tartalommal teli világban ki tud mégis újat mondani a saját piacának.

Hogyan előzheted meg az A.I.-t használó versenytársakat

Amikor a versenytársaid már A.I.-val gyorsítanak, a reakció nem a „még több poszt”, hanem a működési modell finomhangolása. A megelőzésnek nem látványos eszközei vannak, hanem következetes lépései. Első lépés a helyzetfelmérés, amely nem a kreatív outputokból, hanem az unit economicsból indul: mekkora a megszerzett ügyfél értéke, mennyi idő alatt térül meg, hol csúszik el a tölcsér (minőség, mennyiség, időzítés). Második lépés a különbség megfogalmazása – nem hangzatos szlogenben, hanem ajánlat-szerkezetben: mit adsz másképp, amiért érdemes nálad többet fizetni vagy előbb dönteni. Harmadik lépés a csatornák újrasúlyozása: a mesterséges intelligencia a tartalom mennyiségében erős, ezért ott érdemes eltérni, ahol a minőség és a hozzáférés dönt (saját közösség, belső adat, partneri csatornák, fizetett médiumok precíz mikrocélzása). Negyedik lépés a gyorstesztelés bevezetése – nem kampányszinten, hanem hipotézisszinten. Itt a tanácsadó adja a teszt-chartert és az „eldöntő metrikát”, az A.I. pedig generálja a variánsokat. Ötödik lépés a zárás fegyelme: minden sprint végén három döntés van – mit skálázunk, mit temetünk el, és mi igényel új kérdést. Ez a három együtt biztosítja, hogy nem gyorsítunk a falnak. A tapasztalat azt mutatja, hogy aki képes a csapatát ezekre a beszélgetésekre ránevelni, annak az A.I. nem elviszi a fókuszát, hanem megsokszorozza az erejét. Az alábbiakban összefoglalom, hol erős az A.I., és hol kell a tanácsadói döntés ahhoz, hogy a végeredmény valóban pénzre váltható legyen.

• Helyzetfelmérés: A.I. – gyors analitika; Tanácsadó – kontextus, torzítások kiszűrése.
• Ajánlat-szerkezet: A.I. – variációk; Tanácsadó – pozicionálás és árpróba elrendezése.
• Kreatív: A.I. – headline, vizuális ötletek; Tanácsadó – márkahang és kockázatkerülés kezelése.
• Mérés: A.I. – dashboard és riasztás; Tanácsadó – döntési küszöbök, trade-offok.
• Skálázás: A.I. – automatizálás; Tanácsadó – prioritás és ütemezés szervezetállapot szerint.

Módszertan: ember + A.I. hibrid működés

Egy modern marketingrendszerben nem elég „használni az A.I.-t”. Keretrendszer kell, amelyben az ember és a gép szerepe világos, a döntés útja átlátható, a felelősség hozzárendelhető. Én az alábbi, jól bevált sorrendet javaslom. Discovery-workshop a valódi korlátok feltárására: készlet, kapacitás, jog, partneri kötöttség, kockázat. Ebből lesz a „negatív brief” – mit nem csinálunk, bármilyen csinos ötlet is érkezik. Ezzel párhuzamosan létrejön a „pozitív brief”: milyen piaci állítást akarunk bizonyítani, milyen metrikával és mekkora időhorizonton. Ezután épül fel a prompt könyvtár – nem ide-oda sodródó kérdések gyűjteménye, hanem folyamatokhoz kötött, verziózott sablonok, amelyekben a modellek feladata és a validáció módja rögzített. A következő réteg a guardrail: érzékeny témák, jogi tiltások, márka-határok és a „stop szó” – amikor emberi jóváhagyás nélkül semmi nem mehet ki. A negyedik réteg az adatszoba: nem mennyiségi mohóság, hanem relevancia. A saját CRM-adat, az ügyfélszolgálati minták, a hirdetési tanulságok és a webanalitika „élő” nyersanyaga. A végén a tanulási hurok: minden sprint végén szabály, hogy egyetlen állítást tesztelünk tovább, egyet lezárunk, egyhez új kérdést írunk. Ez a fegyelem teremti meg a skálázhatóságot. Ilyen környezetben a mesterséges intelligencia nem veszi el a csapat fókuszát, hanem kiterjeszti a látómezőt: több hipotézis születik, de kevesebb megy gyártásba. A saját könyvemben, a „Online marketing és pszichológia”-ban részletesen kifejtem, miért működik ez: az emberi figyelem észreveszi az anomáliát, a gép pedig képes rá, hogy erre a jelre gyorsan variánsokat építsen. A kettő együtt nem többet termel, hanem pontosabban talál. A jövő marketingje nem az, ahol a gép ír és az ember olvas, hanem az, ahol az ember dönt, és a gép segít eljutni a döntésig.

Kockázatok és etikai-szociológiai nézőpont

A mesterséges intelligencia beépülése a marketingbe nemcsak hatékonysági kérdés, hanem társadalmi és etikai kérdés is. A nyelvi modellek hajlamosak újracsomagolva továbbadni a korábban is jelen lévő torzításokat. Ha egy iparág kommunikációja évekig bizonyos csoportokat perifériára szorított, a gépi tanulás ezt a mintát simán visszaadja „normaként”. A márkák felelőssége ezért kettős: nem elég elkerülni a jogi kockázatokat, aktívan szükséges figyelni arra is, hogyan hat a kommunikációjuk a társadalmi bizalomra. Ezen a ponton különösen fontos a tanácsadói kontroll: a modellek „mindentudó” hangja könnyen elfedi, amikor kényelmetlen témákról beszélünk felszínes közhellyel. Az etikai kérdések mellett szervezeti kockázatok is vannak: ki felel a kimenetért, ha a döntéshez A.I.-t használtunk? Mi a vészmegálló, ha a rendszer hibás mintát tanult meg és sorozatban rossz döntéseket támogat? Hogyan biztosítjuk, hogy a belső csapat ne veszítse el a szakmai önbizalmát a gép folyékony stílusa mellett? Ezekre a kérdésekre nincsenek egyetlen jó válaszok, de vannak jó gyakorlatok. A felelősség hozzárendelése, a human-in-the-loop kötelező pontjai, az érzékeny területek előzetes listája, és a tanulási napló, amelybe nemcsak az eredményt, hanem a döntési utat is rögzítjük. Így lesz tiszta, hogy a mesterséges intelligencia nem elfedi, hanem láthatóbbá teszi a döntéseinket, és így tudunk belőlük tanulni. Sociológiai szempontból érdemes megérteni: a piaci kommunikáció nem csak értékesítés, hanem normateremtés is. A márkák alakítják a beszédmódot, a képi világot, a sikerhez kötött viselkedést. Aki itt figyelmetlen, gyorsan veszít hitelességet. Aki viszont tudatos – és ebben a tanácsadó partnere –, az képes az A.I. eszközeit úgy használni, hogy közben nem hígul a tartalom, hanem tisztul a jelentés. Végső soron ez a bizalom pénzügyi érték: a márkák, amelyek ezt komolyan veszik, tartósabban nőnek, mint azok, amelyek csak „több tartalmat” hajszolnak.

Dajka Gábor marketingszakértő, business coach és befektető szerint

A mesterséges intelligencia csökkenti a gyártás költségét. Ez elsőre felszabadító: hirtelen több mindenre jut idő és energia. De ugyanebben a pillanatban felértékelődik az, ami ritka: a figyelem, a megkülönböztetés és a felelős döntés. A következő években nem az fog számítani, ki hány modellt vagy plugint használ, hanem az, ki tud kevés, világos tételt tenni a piacára, és azokhoz következetesen ragaszkodni. Ebben a munkában az A.I. a legjobb társ, ha ember vezeti. A versenyelőny nem a tartalom mennyiségében, hanem a döntések tisztaságában születik. Aki ezt belátja, az nem fél a géptől, és nem is bálványozza. Használja. És közben vállalja a felelősséget, mert tudja: a márka nem attól lesz erős, hogy sokat beszél, hanem hogy amit mond, azt komolyan gondolja és végig is viszi. Az ilyen márkák mögött mindig ott áll egy tanácsadó, aki nem a géppel vitatkozik, hanem a szervezetet segíti tisztábban látni. Ebben az értelemben az A.I. kora nem az emberesedő gép kora, hanem a felelősebb emberé. Aki ezt választja, az nem egyszerűen behozza a lemaradást – hanem meg is haladja a sablonos zajt, és a saját piacán hitelesen vezet.

Források

1. Bender et al. (2021): On the Dangers of Stochastic Parrots – ACM FAccT
2. NIST (2023): Artificial Intelligence Risk Management Framework (AI RMF 1.0) – Hivatalos PDF
3. McKinsey (2025): The State of AI – How organizations are rewiring to capture value – Jelentés PDF

Ha tetszett a cikk, támogasd a blogomat és vedd meg a könyvem.