Debat: AI vinker farvel til store marketingteams – spørgsmålet er, hvem der følger med

Hvis noget kan automatiseres, bliver det automatiseret. Dette gælder også for marketing.

Opgaver som markedsanalyse, som kortlægger marked, efterspørgsel og udbud, konkurrent- og trend analyse, kan i dag løses med AI-drevet research.

Det kræver en god prompt, og at man slår deep research-funktionen til, og på ca. 30 minutter har du et nogenlunde udkast på noget som før i tiden ville have taget 2-3 uger at udarbejde.

Værdien flytter sig derfor fra manuelle fakturerede timer til systemdesign, som kan producere, teste, optimere og lære igen og igen.

Jeg har undervist i 14 år, og de seneste 2,5 år har jeg undervist mere end 500 studerende i “Forretningsudvikling og Markedsføring med AI.”

Da vi startede, var AI-værktøjerne dyre og begrænsede – og resultaterne derefter.

Men i dag er det min erfaring, at studerende med begrænset kendskab til AI-værktøjer på seks uger og uden budget, kan producere det, der tidligere krævede et helt professionelt team: forretningsplan, konkurrentanalyse, budget, brandidentitet, website, video, billeder, e-mail flows, content-plan, simple apps og chatbots.

Typisk formår de studerende på forløbet at skabe en fiktiv virksomhed op ved hjælp af AI, og det er så godt lavet, at nogle af censorerne til eksamen tror, at det der er tale om virksomheder, som rent faktisk eksisterer.

Det kræver ikke længere specialister, tekstforfattere eller udviklere, men nysgerrighed og evnen til at arbejde med AI.

Det, der har ændret spillereglerne, er prisniveauet og tilgængeligheden. AI reducerer de manuelle opgaver og øger tempoet i produktionen.

Opgaver, der før krævede et team, kan nu løses af én medarbejder og en gruppe AI-agenter.

Vi kan også se fremmarchen af AI på følgende danske tal:

• 67 % af virksomheder bruger AI til SEO.

• 55 % skalerer content med AI.

• 40 % af SoMe-managers bruger AI til planlægning og idéudvikling.

Danmark ligger samtidig i top i Europa på AI-adoption, og flere virksomheder flytter kerneopgaver hjem, altså minimere deres afhængighed af bureauer. Det er allerede en strukturel ændring.

Min pointe er ikke, at marketing faglighed er overflødig. Men at værdien ligger et nyt sted.

 Eksekvering er blevet en vare, hvor tempo er blevet en konkurrencemæssig fordel. Det er nu systemet bag, der skaber resultaterne: integrationer, governance, data og iterationer pr. uge.

Alligevel hænger mange bureauer fast i timepriser, månedsleverancer og lange bindingsperioder. Det er en forretningsmodel fra en tid, hvor eksekvering var dyr, og produktion var langsom. Det er den ikke længere, og derfor bør man også ændre prisstrategien.

Bureauer burde blive udfordret på, at AI reducerer den manuelle produktionstid, hvorfor kunden ikke burde betale den samme pris som før.

Når AI kan producere indhold, optimere annoncer, bygge websites og udarbejde nyhedsbreve på få sekunder, så er det ikke meningsfuldt at måle værdi på antal arbejdstimer.

Den fremtidige løsning kunne være, at man sammen designer, driver løsningen som så overdrages kundens marketing-stack: CRM, dataflows, integrationer og automatisering. Værdien ligger i træning, playbooks, AI-kompetencer og en gennemsigtig måleramme.

I stedet for at betale for “x antal opslag om måneden”, bør man betale for det, der faktisk betyder noget:

– hvor meget et lead koster (CPL)

– hvor mange der køber (CPA – Cost Per Acquisition)

– hvor længe kunderne bliver (CLV)

– hvor hurtigt man bliver klogere og forbedrer sine kampagner. (Læringshastighed)

Når én dygtig person med AI kan lave og teste ting meget hurtigere end et helt traditionelt marketingteam, så rykker magten derhen, hvor resultaterne skabes, ikke der, hvor timerne bruges.

Spørgsmålet er ikke længere, om AI ændrer branchen, men om hvem der formår at tilpasse sig.

Dem, der ejer softwaren, dataen og feedback-loopet, vinder. Resten betaler stadig for timer i en verden, der har bevæget sig videre.