Обучение работе с ИИ для агентств: клиентские проекты, конфиденциальность и проверка

Что включает обучение работе с ИИ для агентств?

Обучение охватывает задачи, которыми заполнена рабочая неделя агентства: подготовку первоначального плана по заданию клиента, написание текстов в его стиле, обобщение исследований, подготовку содержания презентаций, составление заметок по встречам и отчётов о ходе работ, а также превращение спецификации в тестовые сценарии или план проекта. Оно также рассматривает особый риск агентской работы: вы обрабатываете чужие конфиденциальные материалы в рамках договора, условия которого задаёте не вы.

ИИ для маркетинговых агентств часто обсуждают с точки зрения скорости. На практике более сложные вопросы связаны с доверием. Может ли команда по работе с клиентом показать ему, что было сделано с помощью ИИ? Вносится ли информация о ещё не выпущенном продукте клиента в одобренный инструмент? Проверил ли человек каждое число в презентации?

Как выглядит качественный план кампании, подготовленный с помощью ИИ?

Хороший вариант использует факты из задания, явно обозначает допущения и не скрывает стратегические решения. Вот подробный пример. Вымышленному клиенту Alder Bikes к завтрашнему дню нужен план кампании для нового велосипеда для ежедневных поездок по городу. В задании указаны: запуск в марте, бюджет на платную рекламу в социальных сетях и рассылки по электронной почте, аудитория — люди, ежедневно ездящие по городу, а также три факта о продукте: вес, система передач и встроенный замок.

Запрос: "Составьте план кампании на одну страницу по этому брифу. Используйте только предоставленные факты. Отметьте каждое допущение в квадратных скобках. Не включайте статистику об аудитории, прогнозы или утверждения о конкурентах."

Слабый черновик, полученный по запросу на план с опорой на данные, содержит процентные доли аудитории, прогнозируемую кликабельность и утверждение, что велосипед — самый лёгкий в своём классе. Ничего из этого не было в исходном задании. На встрече с клиентом любой из этих пунктов может вызвать вопрос, на который агентство не сможет ответить.

Проверенный план описывает каналы, сроки и сообщения на основе трёх фактов о продукте, а допущения отмечены в квадратных скобках, например: "[подтвердите, можно ли отправлять письма существующим клиентам]". Стратег добавляет короткое пояснение внесённых изменений. Клиент платит именно за это пояснение, а не за скорость подготовки черновика.

Как Tosheo.ai работал бы в агентстве?

Владелец бизнеса или руководитель операционной работы регистрируется, выбирает должности и инструменты, которыми пользуется команда, и приглашает сотрудников по электронной почте или ссылке. Уроки занимают от 10 до 15 минут и заканчиваются практическим заданием, которое ИИ оценивает по открытым критериям; оценку можно отправить на пересмотр. Среди учебных сценариев есть ситуация, знакомая любому агентству: клиенту нужен план к завтрашнему дню.

Руководители видят прогресс в освоении навыков и завершение заданий, но никогда — журналы переписки. Запланированный тариф Growth добавляет возможность создавать собственные роли и загружать до пяти документов компании, например внутреннее руководство агентства по рабочим процессам. Документы каждой компании хранятся изолированно и никогда не используются для обучения моделей. По итогам заключительной практической оценки выдаётся признаваемый сертификат, которым сотрудник может поделиться, а агентство — упомянуть в предложении клиенту, если точно описывает, что этот сертификат подтверждает. Разработка Tosheo.ai ещё не началась. Всё описанное здесь — запланированные возможности на момент запуска, а не сведения об обучении клиентов, результатах оценки или достигнутых результатах.