Vodič kroz ključne AI termine za marketing i PR

AI je ušao u marketing i komunikacije snažnije nego što je to učinio SEO pre više od decenije. Odjednom, svakog dana čujemo nove termine poput RAG, LLMO ili embeddings, a pre nego što ih savladamo, stižu sledeći. U tom vrtlogu inovacija, lako je osetiti se kao da jurite voz koji ne staje na vašoj stanici. 

Razumevanje ovog jezika nije samo pitanje prestiža ili želje da zvučite pametno. To je veština koja vam pomaže da učite, unapređujete svoje znanje, prepoznajete prilike, izbegavate prazne marketinške fraze i gradite strategije koje donose rezultate. Zato vam predstavljamo vodič kroz najvažnije AI pojmove, objašnjene jasno i praktično, sa primerima iz sveta marketinga i PR-a koji pokazuju kako teoriju pretvoriti u praksu. Nakon čitanja ovog vodiča, moći ćete samouvereno da razgovarate o AI-u sa kolegama i klijentima, razumete ključne pojmove i prepoznate realne prilike za primenu. 

Kako funkcionišu AI modeli? 

Large Language Model (LLM) – AI sistemi obučeni na ogromnim količinama teksta, koji razumeju i generišu jezik nalik ljudskom. Pokreću chatbotove, generatore sadržaja i mnoge alate za pisanje. 

Primer: Tim koristi ChatGPT za pripremu strukture i koncepta blogova i objava za društvene mreže, ubrzavajući produkciju uz zadržavanje doslednog tona brenda. 

Transformer arhitektura – To je tehnologija na kojoj se zasniva većina savremenih AI modela za obradu jezika. Omogućava im da prepoznaju povezanost između reči u rečenici i da kreiraju tečniji i smisleniji tekst. 

Primer: Analitički tim koristi AI alat zasnovan na savremenoj tehnologiji kako bi brže organizovao materijal za izveštaje, ostavljajući više vremena za detaljnu interpretaciju podataka. 

Parametri vs. tokeni – Parametri predstavljaju „ugrađeno znanje“ AI modela koje on stiče tokom obuke, dok su tokeni manje jedinice teksta (reči ili delovi reči) koje model obrađuje prilikom unosa i generisanja odgovora. Kod mnogih AI alata cena zavisi od broja obrađenih tokena. 

Primer: Menadžer prilagođava upite (prompte) tako da koristi manji broj tokena, smanjujući troškove, a zadržavajući kvalitet sadržaja. 

Fine-tuning – Proces dodatne obuke već postojećeg AI modela na vašim sopstvenim podacima kako bi se prilagodio specifičnom tonu, stilu i terminologiji brenda. Na taj način model uči da kreira sadržaj koji zvuči kao da dolazi iz vaše organizacije. 

Primer: Kompanija iz oblasti sajber bezbednosti dodatno obučava model na svojim istraživačkim izveštajima, kako bi kreirani tekstovi imali isti stručni ton i terminologiju kao oni koje pišu njihovi zaposleni. 

Multimodal – Tip AI tehnologije koja može da obrađuje više vrsta podataka istovremeno, kao što su tekst, slike, audio i video. To omogućava kreiranje sadržaja koji kombinuje više formata, kao i lakše prilagođavanje materijala za različite kanale.

Primer: Maloprodajni brend koristi multimodalni model da iz tehničkih specifikacija proizvoda kreira promotivne video snimke sa zvukom, titlovima i vizuelnim efektima, spremne za objavu na društvenim mrežama. 

Hallucinations – Situacije kada AI generiše sadržaj koji zvuči uverljivo, ali je netačan ili izmišljen. To može uključivati pogrešne podatke, nepostojeće izvore ili izmišljene citate, pa čak i potpuno nove „činjenice“ koje deluju realno. Zato je ljudska provera neophodna pre svake objave. Primer: Tim u PR agenciji koristi AI za pripremu saopštenja, ali uvodi obaveznu proveru činjenica kako bi se izbeglo unošenje netačnih podataka ili izmišljenih izjava. 

Ceo tekst možete da pročitate ovde.