Quang Trương
Pearl
Nếu AI đã có thể giúp một agency phục vụ nhiều khách hàng hơn trong cùng một khoảng thời gian, thì thứ đang thay đổi thực sự là công nghệ hay chính cách marketing vận hành?
Câu hỏi trung tâm ở đây không phải là AI có mạnh hay không, mà là liệu nó có giúp công việc hàng ngày đơn giản hơn hay chỉ khiến mọi thứ rối thêm. Khi nhìn vào cách các agency lớn triển khai, có thể thấy ranh giới này phụ thuộc hoàn toàn vào cách thiết kế quy trình.
Một trong những vấn đề lớn nhất của AI sáng tạo là đầu ra thường trông rất chung chung. Lý do đơn giản là các mô hình phổ biến không được huấn luyện dựa trên nhận diện thương hiệu cụ thể của từng công ty. WPP và Stability AI coi đây không phải là hạn chế, mà là một bài toán thiết kế.
Giải pháp là tinh chỉnh mô hình, huấn luyện AI trên dữ liệu riêng của thương hiệu, từ phong cách hình ảnh, màu sắc cho tới ngôn ngữ và tinh thần sáng tạo. Khi đó, độ chính xác thương hiệu không còn phụ thuộc vào tay nghề từng cá nhân, mà trở thành khả năng có thể tái tạo một cách nhất quán.
Trường hợp của Argos là ví dụ rõ ràng. Sau khi tinh chỉnh mô hình cho thương hiệu này, AI không chỉ tái hiện được nhân vật mà còn học được những chi tiết rất nhỏ như ánh sáng, bóng đổ trong hoạt hình 3D. Những chi tiết vốn tiêu tốn nhiều thời gian render và nhiều vòng duyệt nay được xử lý ngay từ đầu. Khi đầu ra đã gần như hoàn thiện, đội ngũ sáng tạo có thể dành thời gian cho câu chuyện, cho ngữ cảnh kênh, thay vì sửa lỗi kỹ thuật.
Kết quả là những hình ảnh chất lượng cao được tạo ra trong vài phút thay vì vài tháng. Tuy nhiên, điều thú vị là khi khâu tạo nội dung trở nên quá nhanh, các điểm nghẽn khác bắt đầu lộ rõ, từ kiểm duyệt, tuân thủ, bản quyền cho tới phân phối. Những vấn đề này vốn đã tồn tại, nhưng tốc độ của AI khiến khoảng cách giữa khả năng công nghệ và hệ thống vận hành hiện tại trở nên rất rõ.
Muốn AI thực sự thay đổi cách làm việc, agency buộc phải thiết kế lại quy trình xoay quanh nó, thay vì chỉ thêm AI như một công cụ nữa vào danh sách phần mềm.
Một rào cản lớn khác là giao diện. Các nhóm sáng tạo mất rất nhiều thời gian vì phải làm việc với những công cụ rời rạc, khó dùng, liên tục chuyển tài nguyên qua lại. WPP và Stability AI gọi đây là vấn đề giao diện người dùng.
Cách giải quyết không nằm ở việc đào tạo con người dùng nhiều công cụ hơn, mà là xây dựng giao diện AI tùy chỉnh, gắn liền với quy trình thực tế của từng thương hiệu. WPP Open là ví dụ, khi nền tảng này mã hóa kiến thức nội bộ của WPP thành các tác nhân AI có thể dùng chung toàn cầu, hỗ trợ từ lập kế hoạch, sản xuất nội dung cho tới kích hoạt truyền thông và bán hàng.
Lợi ích không chỉ nằm ở tốc độ, mà ở sự liền mạch, khi công việc chảy tự nhiên từ brief sang sản xuất, từ tài sản sang kích hoạt, rồi quay ngược lại kế hoạch dựa trên tín hiệu hiệu suất.
Quản trị AI cũng không còn là những chính sách nằm trên giấy. Dentsu mô tả cách họ xây dựng các “vườn khép kín”, nơi nhân viên có thể thử nghiệm AI an toàn, không lo rò rỉ dữ liệu, và đưa những ý tưởng tốt nhất vào sản xuất thực tế.
Ở góc độ chiến lược, Publicis Sapient cho thấy AI có thể rút gọn hàng tháng nghiên cứu và lập kế hoạch xuống còn vài phút, nhờ kết hợp mô hình ngôn ngữ lớn với kiến thức ngữ cảnh và thư viện gợi ý. Điều này giúp agency làm được nhiều việc hơn cho mỗi khách hàng và phản ứng nhanh hơn với sự thay đổi của văn hóa và thuật toán nền tảng.
Nhìn tổng thể, tác động lớn nhất của AI không phải là thay thế con người, mà là tái phân bổ thời gian. Ít thời gian hơn cho các thao tác lặp lại như chỉnh kích thước, quản lý phiên bản, và nhiều thời gian hơn cho quản lý thương hiệu, chiến lược và chất lượng.
Những vai trò mới cũng xuất hiện, như người đào tạo mô hình, nhà thiết kế quy trình làm việc hay người phụ trách quản trị AI. Khi AI được triển khai đúng cách, marketing bắt đầu vận hành giống một chuỗi cung ứng được hỗ trợ bởi phần mềm, tiêu chuẩn hóa, linh hoạt khi cần và có thể đo lường được.
Với bối cảnh Việt Nam, nơi nhiều doanh nghiệp vừa và nhỏ vẫn đang vật lộn với nhân sự và tốc độ, câu hỏi đặt ra là: nếu AI đã có thể giúp agency toàn cầu phục vụ nhiều khách hàng hơn mà không tăng áp lực, liệu chúng ta có đang chậm một nhịp trong cách tổ chức marketing? (artificialintelligence)
AI đã bước ra khỏi “phòng thí nghiệm” của marketing
Trong rất nhiều ngành nghề, marketing là một trong số ít lĩnh vực mà AI không còn nằm ở dạng thử nghiệm cho có. Nó đã được đưa thẳng vào bản brief, quy trình sản xuất, phê duyệt, tối ưu và phân phối nội dung mỗi ngày. Một bài phân tích trên WPP iQ, dựa trên hội thảo giữa WPP và Stability AI, cho thấy rất rõ cách AI đang được dùng trong công việc thực tế, không phải để trình diễn công nghệ mà để giải quyết bài toán vận hành.Câu hỏi trung tâm ở đây không phải là AI có mạnh hay không, mà là liệu nó có giúp công việc hàng ngày đơn giản hơn hay chỉ khiến mọi thứ rối thêm. Khi nhìn vào cách các agency lớn triển khai, có thể thấy ranh giới này phụ thuộc hoàn toàn vào cách thiết kế quy trình.
Một trong những vấn đề lớn nhất của AI sáng tạo là đầu ra thường trông rất chung chung. Lý do đơn giản là các mô hình phổ biến không được huấn luyện dựa trên nhận diện thương hiệu cụ thể của từng công ty. WPP và Stability AI coi đây không phải là hạn chế, mà là một bài toán thiết kế.
Giải pháp là tinh chỉnh mô hình, huấn luyện AI trên dữ liệu riêng của thương hiệu, từ phong cách hình ảnh, màu sắc cho tới ngôn ngữ và tinh thần sáng tạo. Khi đó, độ chính xác thương hiệu không còn phụ thuộc vào tay nghề từng cá nhân, mà trở thành khả năng có thể tái tạo một cách nhất quán.
Trường hợp của Argos là ví dụ rõ ràng. Sau khi tinh chỉnh mô hình cho thương hiệu này, AI không chỉ tái hiện được nhân vật mà còn học được những chi tiết rất nhỏ như ánh sáng, bóng đổ trong hoạt hình 3D. Những chi tiết vốn tiêu tốn nhiều thời gian render và nhiều vòng duyệt nay được xử lý ngay từ đầu. Khi đầu ra đã gần như hoàn thiện, đội ngũ sáng tạo có thể dành thời gian cho câu chuyện, cho ngữ cảnh kênh, thay vì sửa lỗi kỹ thuật.
Tốc độ thay đổi lịch làm việc của marketing
Hoạt hình 3D truyền thống thường mất hàng tuần, thậm chí hàng tháng, điều này không phù hợp với marketing phản ứng nhanh theo văn hóa và xu hướng. Với Argos, WPP huấn luyện AI trên hai nhân vật đồ chơi 3D, dạy cho mô hình cách chúng trông và hành xử, từ tỷ lệ cơ thể tới cách cầm nắm đồ vật.Kết quả là những hình ảnh chất lượng cao được tạo ra trong vài phút thay vì vài tháng. Tuy nhiên, điều thú vị là khi khâu tạo nội dung trở nên quá nhanh, các điểm nghẽn khác bắt đầu lộ rõ, từ kiểm duyệt, tuân thủ, bản quyền cho tới phân phối. Những vấn đề này vốn đã tồn tại, nhưng tốc độ của AI khiến khoảng cách giữa khả năng công nghệ và hệ thống vận hành hiện tại trở nên rất rõ.
Muốn AI thực sự thay đổi cách làm việc, agency buộc phải thiết kế lại quy trình xoay quanh nó, thay vì chỉ thêm AI như một công cụ nữa vào danh sách phần mềm.
Một rào cản lớn khác là giao diện. Các nhóm sáng tạo mất rất nhiều thời gian vì phải làm việc với những công cụ rời rạc, khó dùng, liên tục chuyển tài nguyên qua lại. WPP và Stability AI gọi đây là vấn đề giao diện người dùng.
Cách giải quyết không nằm ở việc đào tạo con người dùng nhiều công cụ hơn, mà là xây dựng giao diện AI tùy chỉnh, gắn liền với quy trình thực tế của từng thương hiệu. WPP Open là ví dụ, khi nền tảng này mã hóa kiến thức nội bộ của WPP thành các tác nhân AI có thể dùng chung toàn cầu, hỗ trợ từ lập kế hoạch, sản xuất nội dung cho tới kích hoạt truyền thông và bán hàng.
Lợi ích không chỉ nằm ở tốc độ, mà ở sự liền mạch, khi công việc chảy tự nhiên từ brief sang sản xuất, từ tài sản sang kích hoạt, rồi quay ngược lại kế hoạch dựa trên tín hiệu hiệu suất.
Marketing tự phục vụ và vai trò mới của agency
Các nền tảng marketing dùng AI ngày càng thân thiện với khách hàng. Điều này buộc agency phải tập trung vào những phần mà khách hàng không thể tự làm tốt, như thiết kế hệ thống thương hiệu, xây dựng mô hình tinh chỉnh và đảm bảo quản trị.Quản trị AI cũng không còn là những chính sách nằm trên giấy. Dentsu mô tả cách họ xây dựng các “vườn khép kín”, nơi nhân viên có thể thử nghiệm AI an toàn, không lo rò rỉ dữ liệu, và đưa những ý tưởng tốt nhất vào sản xuất thực tế.
Ở góc độ chiến lược, Publicis Sapient cho thấy AI có thể rút gọn hàng tháng nghiên cứu và lập kế hoạch xuống còn vài phút, nhờ kết hợp mô hình ngôn ngữ lớn với kiến thức ngữ cảnh và thư viện gợi ý. Điều này giúp agency làm được nhiều việc hơn cho mỗi khách hàng và phản ứng nhanh hơn với sự thay đổi của văn hóa và thuật toán nền tảng.
Nhìn tổng thể, tác động lớn nhất của AI không phải là thay thế con người, mà là tái phân bổ thời gian. Ít thời gian hơn cho các thao tác lặp lại như chỉnh kích thước, quản lý phiên bản, và nhiều thời gian hơn cho quản lý thương hiệu, chiến lược và chất lượng.
Những vai trò mới cũng xuất hiện, như người đào tạo mô hình, nhà thiết kế quy trình làm việc hay người phụ trách quản trị AI. Khi AI được triển khai đúng cách, marketing bắt đầu vận hành giống một chuỗi cung ứng được hỗ trợ bởi phần mềm, tiêu chuẩn hóa, linh hoạt khi cần và có thể đo lường được.
Với bối cảnh Việt Nam, nơi nhiều doanh nghiệp vừa và nhỏ vẫn đang vật lộn với nhân sự và tốc độ, câu hỏi đặt ra là: nếu AI đã có thể giúp agency toàn cầu phục vụ nhiều khách hàng hơn mà không tăng áp lực, liệu chúng ta có đang chậm một nhịp trong cách tổ chức marketing? (artificialintelligence)
