Szabó Péter, a Microsoft Magyarország jelenlegi ügyvezető igazgatója úgy döntött, hogy elhagyja a vállalatot, és a Microsofton kívül folytatja a karrierjét.

Az utóbbi években Szabó Péter fontos szerepet játszott abban, hogy megerősítse a Microsoft pozícióját a hazai piacon a generatív mesterséges intelligencia, a digitális transzformáció és a társadalmi felelősségvállalás területén. Vezetése maradandó nyomot hagyott a vállalat működésében, stratégiai szinten mozdította elő a változásokat, támogatta a csapatok közötti együttműködést, és a bizalomra alapuló munkahelyi légkört teremtett, amely elősegítette a növekedést. Eredménycentrikus megközelítése a jövőben is meghatározó marad a Microsoft Magyarországnál – írja a vállalat közleménye.

A Katalyst 2028 elnevezésű transzformatív ütemterv az ügyfélélmény újradefiniálására törekszik a mesterséges intelligencia által vezérelt innováció, a globális terjeszkedés és a munkatársak képzettségének fejlesztésére való nagyfokú összpontosítás révén. Belső szinten a vállalat a technológiai felkészültség kultúráját támogatja azáltal, hogy több ezer alkalmazottját részesíti AI-eszközökkel és –módszerekkel kapcsolatos képzésekben. Ügyfelei számára pedig a Konecta nemcsak fejlett AI-megoldásokat kínál, hanem végponttól végpontig tartó támogatást is nyújt olyan technológiai platformokkal való stratégiai együttműködések révén, mint amilyen többek között a Google Cloud, vagy az Uniphore.

Konecta Digital: az átalakulás mozgatórugója

A Katalyst 2028 terv alapeleme a Konecta Digital, egy külön erre a célra létrehozott üzleti egység felállítása, amely a vállalat AI-alapú és digitális megoldások felé történő haladását fogja elősegíteni. Ez az újonnan megalakuló globális üzleti egység az innovatív szolgáltatások skálázására összpontosít, és magába foglalja a GenAI, a rendszerintegráció, a munkavállalói élmény javítását célzó megoldások és a kiberbiztonság területeit, valamint megbízható tanácsadó partnerként is szolgál. A Konecta Digital nagy hangsúlyt fektet az olyan technológiai platformokkal való partnerségekre, mint a Google Cloud vagy az AWS, és a GenAI-t belső műveleteibe és az ügyfeleknek nyújtott szolgáltatásaiba integrálva olyan hibrid megoldásokat nyújt, amelyek az emberi szakértelem és az AI által működtetett virtuális ügynökök erősségeit ötvözik.

A globális elérés bővítése

Az új terv a Konecta ügyfélélmény-szakértelmére és a globális ügyfelekkel kialakított, 96%-os szerződésmegújítási aránnyal rendelkező partnerkapcsolataira is támaszkodik. A 26 országban több mint 130 000 alkalmazottal és több mint 90 telephellyel rendelkező Konecta készen áll arra, hogy tovább növelje jelenlétét azokon a meglévő piacokon, ahol már vezető szerepet tölt be, például Spanyolországban, Olaszországban, Kolumbiában, Argentínában és Peruban, miközben olyan nagy potenciállal rendelkező régiókban terjeszkedjen, mint az Egyesült Államok, a Közel-Kelet és Dél-Afrika. A Comdata 2022-ben történt sikeres felvásárlásával, melynek köszönhetően a vállalat megduplázta méretét és lehetőségeit, a Konecta jelenleg több mint 500 ügyfelet szolgál ki olyan iparágakban, mint a telekommunikáció, a pénzügy, a kiskereskedelem és a mobilitás – írják.

Felkészülés a digitális korszakra

Az átalakítási terv részeként a Konecta prioritásként kezeli a munkaerő-fejlesztést, hogy alkalmazottai teljes mértékben felkészültek legyenek a vállalat digitális átalakulásának előmozdítására. A terv magában foglalja négyezer alkalmazott személyre szabott modulokkal történő, fejlett AI és GenAI eszközökkel kapcsolatos képzését, amelyek célja a technikai kompetenciák bővítése és a csapatok felkészítése az emberi szakértelmet és az AI által vezérelt támogatást ötvöző hibrid szerepekre. A munkafolyamatok racionalizálása és a hatékonyság javítása érdekében belső AI-megoldásokat, például virtuális asszisztenseket és AI-mentorokat is alkalmazni fognak. A továbbképzésekre helyezett hangsúly jól tükrözi a Konecta elkötelezettségét a technológiai ismeretekkel rendelkező munkaerő támogatása iránt. Mindezzel összhangban a vállalat célja, hogy a munkatársakban rejlő tehetségekre támaszkodva első osztályú ügyfélélmény-megoldásokat nyújtson és 2028-ig jelentős növekedést érjen el.

Tervek 2028-ra és azon túlra

2028-ra a Konecta 2,5 milliárd eurós forgalmat kíván elérni, amelynek 30-40%-át a GenAI-alapú digitális transzformációs szolgáltatások adják, amit a részvényesek által támogatott 3 éves, 75 millió eurós beruházási terv tesz lehetővé. „Ahogy belépünk ebbe az átalakulásokkal teli korszakba, a Konecta újradefiniálja azt, hogy mi is lehetséges az ügyfélélmény terén” – mondta Nourdine Bihmane, a Konecta vezérigazgatója. „A fejlett GenAI-eszközök és az emberi leleményesség integrálásával olyan holisztikus ökoszisztémát hozunk létre, amely zökkenőmentes, személyre szabott és hatásos interakciókat biztosít. A Katalyst 2028 segít minket abban, hogy az ügyfélélmény fejlesztésére törekvő szervezetek számára ideális partnerként jelenjünk meg.”

A dentsu több mint 40 oldalas tanulmánya többek között arra mutat rá, hogy a médiában is felerősödött az algoritmusok szerepe, amely az egész iparágat a teljesen célzott, vásárlást generáló, nyomon követhető és automatizált megoldások irányába tereli. A beazonosított tíz kulcsfontosságú iparági trend várhatóan erőteljesen katalizálni fogja a médiaipar változásait, a kiadvány pedig abban nyújt támogatást a márkák számára, hogy ezt az új médiakörnyezetet hogyan tudják kihasználni a növekedés és a hatékony hatáskeltés elérése érdekében.

„Az AI nagyon gyorsan integrálódott a média értékláncába, ami alapvetően megváltoztatta az interakciókat a márkák és a fogyasztók között – magyarázza Bacsa Gábor, a dentsu ügyfélportfolió-vezetője. – Ez már az „algoritmusok kora”, melyben a valós értékteremtés már túllépett a kísérletező fázison, és kialakulóban van egy olyan eszközkészlet, melynek bemutatásával igyekszünk stratégiai útmutatást adni azon márkáknak, amelyek ebben az új korszakban is sikeresen helyt kívánnak állni.”

A dentsu elemzésében feltárt tíz fő médiatrend a következő:

Az AI, mint valós hatóerő

Az AI egy induló trendből olyan átalakító erővé fejlődött, amely beépült a napi életbe, forradalmasította a médiatervezést, a tartalomkészítést és a fogyasztói interakciókat is. Az AI által generált mikromomentumok és a dinamikus személyre szabás új lehetőségeket kínálnak a márkáknak arra, hogy a fogyasztókkal elmélyült, értékes kapcsolatokat építsenek ki. Az itt beazonosított fő trendek a következők:

1. Your Life Powered by AI – Az AI kilépett a chatboxból, ezzel a befolyása a technológia iránt elkötelezettek körén túl immár a mainstream közönséget is eléri.
2. The Augmented Media Toolkit – A mesterséges intelligencia fokozatosan behatol a teljes média-értékláncba, és ezzel a médiaeszköztár sarokkövévé válik.
3. A Million Micro-Moments – Ahogy az AI áthatja mind a felhasználók, mind a brandek szokásait, megnöveli azoknak a mikromomentumoknak a számát, amelyek egyedi élményeket képesek biztosítani.

A történetek kiterjesztett szerepe

A történetmesélés lesz a brandek fő eszköze arra, hogy áttörve az algoritmikus buborékot, sikerrel navigáljanak az egyre inkább algoritmusvezérelt médiatérben, hatékony narratívákat létrehozva az okostévéken és más digitális platformokon keresztül.

4. Power in Niches – A fogyasztók különleges, egyedi érdeklődése, illetve mély rajongása felbecsülhetetlen értékű eszközökké válnak a kitűnni vágyó márkák számára a legkülönfélébb piaci kategóriákban.
5. Connected Television Gets Real Scale – Az élő tartalomba és a kifinomultabb reklámozási képességekbe történő jelentős befektetések révén a streaming szolgáltatók új lehetőségeket teremtenek a márkasztorik kiterjesztésére.
6. The Pivot to Algorithm Planning – Az algoritmusalapú tartalom kulcsfontosságúvá válik ahhoz, hogy az egyes sztorik üzleti eredményekké konvertálódjanak.

Felértékelődő minőség

A médiabefektetések növekedésével nő a magasabb színvonalú szolgáltatások iránti kereslet is. A márkák számára prioritás a megfelelő stratégiai partnerségek kialakítása és a prémium tartalmak kidolgozása annak érdekében, hogy kitűnjenek a zajból, ezzel biztosítva, hogy médiaköltéseik azonnali eredményeket és hosszú távú márkaértéket egyaránt generáljanak.

7. Retail Reshapes Media – A kiskereskedelmi szereplők (Amazon, Walmart, stb.), sőt, a pénzügyi szektor szereplői is aktívan fejlesztik hirdetési képességeiket, amelyek mára sok esetben kiegészítő kísérleti projektből ambiciózus vállalkozásokká nőtték ki magukat. A retail média folyamatosan kétszámjegyű ütemben növekszik, páratlan vásárlói adatokat és eléréseket biztosítva a hirdetők számára: a retail és a média fúziója fokozatosan a médiastratégiák alapelemévé válik.
8. A Better Supply Chain – Az automatizált (programmatic) hirdetési lánc fejlődése jobb üzleti eredményekhez, a márkák fokozott védelméhez és jobb társadalmi hatásokhoz vezethet.
9. The Partnership Gold Rush – A streaming és generatív AI szolgáltatók aktívan kötik a partneri és licenszszerződéseket annak érdekében, hogy közösen érjék el a magas minőségű élményekre éhes közönséget. A média, illetve a technológiai szereplők ilyen irányú együttműködési törekvése várhatóan 2025-ben sem gyengül majd.

Eltérő megoszlás

10. Unevenly Distributed Future – Mivel a technológia és a médiafogyasztási szokások egyenlőtlenül fejlődnek a világ egyes régióiban, a márkáknak eltérő helyi stratégiákat kell alkalmazniuk. A szabályozási, gazdasági és technológiai eltérések átalakítják a globális médiatérképet, a márkáknak pedig fel kell készülniük ezeknek a bonyolult helyzeteknek a kezelésére.

A dentsu 2025-ös médiatrendeket bemutató elemzésének teljes anyaga az alábbi linken tölthető le: https://insight.dentsu.com/2025-media-trends/

A Deloitte harmadik negyedéves jelentése bemutatja, hol tart jelenleg a generatív mesterséges intelligencia elfogadása és alkalmazása, valamint, hogy a szervezeteknek milyen akadályokat kell leküzdeniük a nagyobb értékteremtés érdekében. A jelentés 14 országból 2770 vezető bevonásával készült. A válaszadók saját bevallásuk szerint különböző szintű generatív MI-szakértelemmel rendelkeznek, mindegyiküknek van mesterséges intelligenciával kapcsolatos tapasztalata, és minden résztvevő szervezet kísérletezik a technológiával, vagy már be is vezette.

A felmérés fő megállapítása az, hogy a generatív mesterséges intelligencia bevezetése kritikus szakaszba ért: a válaszadók 67 százaléka növeli technológiába való befektetéseit. A transzformatív hatással kapcsolatos növekvő elvárások ellenére azonban az adatokkal kapcsolatos és skálázási kihívások, illetve a kockázatokkal összefüggő aggodalmak korlátozzák a lehetőségeket és mérséklik a vezetők lelkesedését.

Az izgalmat visszafogja a realitás

A vezetők továbbra is nagy érdeklődést mutatnak a generatív mesterséges intelligencia iránt, de az újdonság varázsa kezd halványulni. Az érdeklődés még mindig „magas” vagy „nagyon magas” a felsővezetők (63%) és cégvezetők (53%) körében, de ezek az arányok a 2024-es első negyedéves felmérés óta csökkentek. Bár a cél a legnagyobb értékteremtési potenciállal rendelkező Gen AI projektek kiválasztása és gyors skálázása, sok erőfeszítés még mindig a kísérleti fázisban vagy próbaüzem szakaszában van: a válaszadók nagy többsége (68%) szerint a szervezetük a kísérleteik legfeljebb 30 százalékát vitte át teljes mértékben élesüzemi környezetbe.

Az MI-technológia bevezetése kapcsán az adatkezelés központi kérdéssé vált: a szervezetek 75 százaléka növeli adatkezelési beruházásait. A skálázással kapcsolatban azonban előre nem látható akadályok merültek fel: az adatokkal kapcsolatos problémák miatt a megkérdezettek 55 százaléka kerüli a technológia bizonyos felhasználási eseteit. Az adathiány megoldása kulcsfontosságú a technológia-specifikus adatarchitektúrák kialakításához. Ennek érdekében a szervezetek fejlesztik az adatbiztonságot (54%), az adatminőséget (48%), valamint frissítik az adatkezelési keretrendszereket, vagy új adatmenedzsment irányelveket dolgoznak ki (45%).

„A generatív mesterséges intelligencia valódi értékét a vezetők akkor tudják kihasználni, ha azt mélyen beépítik az üzleti folyamatokba. Kutatásunk azt mutatja, hogy a generatív MI legfőbb előnyei túlmutatnak a hatékonyság és a termelékenység javításán vagy a költségcsökkentésen: a válaszadók több mint fele említette a fokozott innovációt, a jobb termékeket és szolgáltatásokat, a jobb ügyfélkapcsolatokat és más értékeket. Az értékforrások sokfélesége is mutatja ennek a transzformatív technológiának a sokoldalúságát és a benne rejlő hatalmas potenciált” – mondta Dr. Barta Gergő, a Deloitte Magyarország vezető MI szakértője.

Bizalmi kihívások és a változó szabályozási környezet

Bár a válaszadók elismerték, hogy a technológia kockázatainak kezelése kulcsfontosságú, a sikeres bevezetés négy legnagyobb akadálya közül három a kockázatokkal kapcsolatos, beleértve a szabályozási megfeleléssel kapcsolatos aggodalmakat (36%), a kockázatok kezelésének nehézségeit (30%) és az irányítási modell hiányát (29%). A generatív mesterséges intelligencia által okozott kockázatok – mint a modellek torzítása, hallucinációk, adatvédelmi kérdések és új támadási felületek – komoly aggodalmat jelentenek. A bizalom építése érdekében a szervezetek új védelmi mechanizmusokat alakítanak ki. Ilyenek például az irányítási keretrendszerek (51%), a szabályozási követelmények nyomon követése (49%) és a fokozott belső ellenőrzések (43%).

Bizonyíték kell a technológia értékére

Miközben a szervezetek fokozatosan túllépnek a kísérleti szakaszon, 41 százalékuk nehezen méri a technológiával kapcsolatos projektek hatásait. Mindössze 16 százalék készít rendszeres jelentést a pénzügyi vezetők számára a technológia által teremtett értékről. Az érték bizonyítása érdekében a szervezetek 48 százaléka konkrét teljesítménymutatókat használ az értékeléshez. Bizonyíték szükséges a technológia értékére. A Deloitte harmadik negyedéves generatív mesterséges intelligencia jelentése itt érhető el:

www2.deloitte.com/content/dam/Deloitte/us/Documents/consulting/us-state-of-gen-ai-q3.pdf

Az MI és a generatív MI globális gazdasági hatása becslések szerint évente 2,6–4,4 billió dollár többletbevételt hozhat a felhasználási esetek teljes skáláján.

A gazdasági következményeket figyelembe véve a SAS és a kutatást végző vállalat 1600 döntéshozót kérdezett meg a legfontosabb globális piacokon. A válaszadók számos iparágban dolgoznak, beleértve a bankszektort, a biztosítást, az állami szektort, az élettudományokat, az egészségügyet, a távközlést, a feldolgozóipart, a kiskereskedelmet, az energia- és közműszolgáltatást, valamint a szakmai szolgáltatásokat. A felmérésben szereplő legkisebb vállalatok 500–999 főt, a legnagyobbak 10 000+ főt foglalkoztatnak.

„Bármely új technológiával kapcsolatban érvényes, hogy a vállalatoknak át kell lépniük egy felfedezési fázison, amely elválasztja a felfokozott elvárásokat a valóságtól, hogy megértsék a valós vállalati megvalósítások összetettségét. A generatív MI-vel elértük ezt a pillanatot” – állapította meg Bryan Harris, a SAS ügyvezető alelnöke és technológiai igazgatója. „A felfokozott elvárások csúcspontján túl mostantól a generatív MI célirányos alkalmazása és a megismételhető, megbízható üzleti eredmények elérése a tét.”

A generatív MI teljes körű használata és a vállalati folyamatokba való beépítése tekintetében Észak-Amerika részesedése 20%, az Ázsia-Csendes-óceáni térségé 10%, Latin-Amerikáé 8%, Európáé 7%.

A következő régiók vezettek be a generatív MI használatára vonatkozó szabályozást: Ázsia–Csendes-óceáni térség: 71%, Észak-Amerika: 63%, Európa: 59%, Latin-Amerika: 52%.

Az Ázsia–Csendes-óceáni térség vállalatainak 94%-a rendelkezik dedikált költségvetéssel a jövő évi generatív MI fejlesztések finanszírozására. Európában ez az arány 91%, Észak-Amerikában 89% és Latin-Amerikában 84%.

Az adatok iparági szegmensekre bontva azt mutatják, hogy a banki és a biztosítási szektor számos mutató tekintetében vezet a mesterséges intelligencia napi üzleti műveletekbe történő beépítése terén. A bankszektorban ennek aránya 17%, a távközlésben 15%, a biztosítások területén 11%, az élettudományokban, a szakmai szolgáltatások területén egyaránt 11%, a kiskereskedelemben 10%, az állami szektorban és az egészségügyben csak 9%, míg a feldolgozóiparban 7% valamint az energia és közműszolgáltatásokban 6%.

A következő iparágak jelezték, hogy máris napi szinten és milyen mértékben használják a generatív MI-t: a távközlésben 29%, a kiskereskedelemben 27%, a bankszektorban 23%, a szakmai szolgáltatások területén 23%, a biztosítások szektorában 22%, az élettudományok területén 19%, az egészségügyben 17%, az energia és a közműszolgáltatásokban 17%, a feldolgozóiparban 16%, az állami szektorban pedig 13%.

Arra kérdésre, hogy mely szervezeti egységek használják, vagy tervezik használni a generatív MI-t, a válaszok megoszlása a következő volt: értékesítés 86%, marketing 85%, információtechnológia 81%, pénzügy 75%, termelés 75%.

A globális felmérés adatai szerint a generatív MI rutinszerű alkalmazásával kapcsolatban a vállalatok előtt álló kihívások listáján az első helyen a világos stratégia hiánya áll.

A felmérésre válaszoló vezetők mindössze 9%-a nyilatkozott úgy, hogy rendkívül tájékozott a generatív mesterséges intelligencia vállalati bevezetésével kapcsolatban. Azon válaszadók közül, akiknek a vállalata már teljes mértékben bevezette a generatív MI-t, csak 25% nyilatkozott úgy, hogy rendkívül jól ismeri a vállalata stratégiáját a generatív MI bevezetésére vonatkozóan. Még a technológiai beruházási döntésekért felelős vezetők sem ismerik kellőképpen az MI-t – azoknál a szervezeteknél sem, amelyek az elfogadási görbe előtt járnak.

Tízből kilenc vezető technológiai döntéshozó összességében elismeri, hogy nem érti teljesen a generatív MI-t és annak az üzleti folyamatokra gyakorolt potenciális hatását. A technológiai vezetők mindössze 36%-a állítja, hogy teljesen képben van.

Ennek ellenére a legtöbb szervezet (75%) azt állítja, hogy a következő pénzügyi évben az MI-be való befektetésre elkülönített költségvetést tervez készíteni.

Kép: joel-filipe-VuwAfoHpxgs-unsplash

Ez utóbbi leegyszerűsítve egyébként azt jelenti, hogy az egyre növekvő összetettségű adathalmazokból többrétegű szűrés segítségével a számítógép kiválogatja azokat az adatokat, amelyek valamilyen logika mentén összetartoznak.

„Úgy képzeljük el” – igyekszik illusztrálni Németh Balázs, a K&H innovációs vezetője – „mintha a gyerekszoba szőnyegén szerteszét szórt legókat szeretnénk szortírozni. Megtehetjük ezt színek, formák, méretek vagy funkciók szerint is – csak egyrészt nagyon sokáig fog tartani, másrészt egy-egy legódarab többféle csoportba is besorolható”. Egyebek között az ilyen szisztematikus leválogatásokban segíti a bankárokat a generatív mesterséges intelligencia, amelynek a használata egyre elterjedtebb a pénzügyi szférában. Azzal a nem elhanyagolható különbséggel, hogy a mesterséges intelligencia nem legót, hanem digitális adatokat válogat szét és rendez értelmezhető csoportokba. Az egymásra hasonlító adatcsoportok gyors felismerése nagyon jól jöhet például akkor, amikor pénzügyi csalásra utaló jeleket érzékel a rendszer – így a bank idejekorán be tud avatkozni. Ha kell, a mesterséges intelligencia szövegeket kivonatol, tartalmat gyárt vagy éppen szoftvereket ír, algoritmusokban keresi és javítja ki a hibákat.

Ahhoz, hogy az alapvetően pénzügyekre szakosodott banki közép- és felsővezetők saját adatelemző és informatikai fejlesztő kollégáikkal eredményes párbeszédet tudjanak folytatni, nélkülözhetetlen az új szakterület alaposabb elsajátítása. Mert az nem kétséges, hogy a mesterséges intelligencia és a hozzá kapcsolódó technológiák fénysebességgel fejlődnek és épülnek be az üzleti folyamatokba. Gondoljunk csak bele: több évbe telt, amíg az okostelefonokon történő mobilbankolás elterjedt – az Egyesült Államokban csak mostanában haladta meg a mobilapplikáció használata a „hagyományos” netbankokét. Ehhez képest a mesterséges intelligencia alkalmazása töredék idő alatt terjed, hiszen csak 2023 elején tört be, és máris teret nyert magának.

A McKinsey Global Institute elemzése szerint a generatív mesterséges intelligencia alkalmazásából a bankszféra kiemelkedően sokat tud profitálni. A szervezet becslése szerint a nyereség ‒ elsősorban a hatékonyságjavulás révén ‒ globális szinten évente valahol 200 és 340 milliárd dollár között mozoghat. A generatív mesterséges intelligencia alkalmazása szinte minden pénzügyi szakterületet érint

Az új technológiai alapjaiban változtatja meg a banki üzleti folyamatokat. „A kérdés csak az, hogy hol és hogyan használjuk a mesterséges intelligenciát a leghatékonyabban” – mondja Németh Balázs. A K&H Bank már 2022 végén bevezette mesterséges intelligencia-alapú digitális pénzügyi asszisztensét – melyet Kate-re kereszteltek –, és nem egészen egy év alatt odáig fejlesztették, hogy elsőként és egyedülikén a magyar pénzpiaci szolgáltatók közül már hangvezérléssel képes végig vinni teljes folyamatokat, így például szóbeli utasítás alapján képes forintátutalásra. A tapasztalatok szerint az ügyfelek érdeklődőek és nyitottak: januárban már átlépte a félmilliót azoknak a K&H-s ügyfeleknek a száma, akik valamilyen formában már kipróbálták Kate szolgáltatásait. „A mesterséges intelligencia sikeres bevezetésének kulcsa, hogy az ügyfél igényeiből visszafelé haladva, felhasználói szemszögből kezdjük el a termék- és szolgáltatásfejlesztést” – vallja Németh Balázs, aki szerint a kérdés, hogy miként lehet az ügyfél életét megkönnyíteni. „Az ügyfél fejével kell gondolkodni” – teszi hozzá. Ez a megközelítés megköveteli a folyamatok újragondolását, új mesterséges intelligencia-alapú megoldások bevezetését, amelyek egyszerre ügyfélközpontúak, és egyben képesek tanulni is a felhasználók visszajelzéseiből”. Ezt hívják egyébként a szakemberek „megerősítéses tanulásnak”, és ez is egy olyan kifejezés, amelyet jó, ha a bankárok is megjegyeznek.

Photo by Carlos Muza on Unsplash

A dentsu kiadványában azt a tíz kulcsfontosságú iparági trendet azonosította be, amelyek várhatóan katalizálni fogják a médiaipar változásait, a márkák fejlődési ütemét szerte a világon. A több mint 40 oldalas tanulmány amellett, hogy az említett tényezőket behatóan ismerteti, részletes javaslatokat is ad a márkák számára, hogy ezeket hogyan tudják rövid és hosszú távon kihasználni.

„A legégetőbb témák és a legígéretesebb lehetőségek bemutatása során a nemzetközi csapat által összeállított elemzésünk nem véletlenül foglalkozik kiemelten a generatív AI hatásaival – magyarázza Bacsa Gábor, a dentsu ügyfélportfolió-vezetője. – Az elmúlt hónapban elvégzett saját, 36 piacra kiterjedő ügyfélkutatásunk azt mutatta ki, hogy a marketingesek több mint 60 százaléka már alkalmazza a mesterséges intelligenciát. E széles körű trendhez igazodva igyekszünk beazonosítani és bemutatni mindazokat a hozzáadott előnyöket, tendenciákat és technológiákat, amelyek a fejlődés motorjai lehetnek.”

Az elemzés tíz fő médiatrendet tár fel, amelyek három téma köré csoportosíthatók:

Középpontban a generatív AI

A generatív AI túlzás nélkül az elmúlt évtizednek a gazdaságot és a társadalmat leginkább felforgató technológiai áttörése. A keresések futtatásától a kreativitáson keresztül a médiatervezésig és -gyártásig a generatív AI új szintre emeli a médiahatékonyságot. Az itt beazonosított fő trendek a következők:

1. The Rise of Generative Search – A generatív mesterséges intelligencia a keresőmotoroktól a kereskedelmi platformokig átalakítja az emberek információhoz való hozzáférését.
2. Creativity Reimagined – A generatív AI olyan területeken segít fokozni az emberi kreativitást, mint a tartalomkészítés, szövegírás és a képalkotás.
3. Generative Optimizations – A kampányok hatékonyságának növelésében is kiemelt szerepet kaphat a mesterséges intelligencia, amely egyszerűbbé, gyorsabbá és könnyen skálázhatóvá teszi a reklámkészítést és a targetálást.

Verseny a bevételekért

A globális digitális marketingköltések bővülési üteme lassulóban van, a következő években már várhatóan tíz százalék alatt marad. Ennek megfelelően élénkülni fog a verseny a technológiai platformok között is a korlátos méretű piaci torta megszerzéséért. Ezek a cégek a korábbiaknál jobban védik majd adatbázisaikat, több energiát fognak fordítani felhasználóik megértésére, valamint tovább fejlesztik és bővítik majd hirdetési szolgáltatásaikat.

4. The World of Lookalike Apps – Ahogy a platformok egyre hasonlóbbá válnak egymáshoz megjelenés és működés szempontjából, a márkáknak egyre kreatívabb eszközökkel kell megragadniuk a közönség figyelmét.
5. From Walled Gardens to Walled Pipes – A fokozódó verseny egyre erősebb adatvédelmi lépésekre készteti a platformokat. Az óvatlanul kiszolgáltatott információk ugyanis könnyen a versenytársakat segíthetik előnyhöz. Meg kell találni a kényes egyensúlyt a bezárkózás és a felfedezhetőség fenntartása között.
6. The Identity Refocus – A bizonytalan versenykörnyezetben a médiaplatformok fokozott energiát fektetnek a felhasználók pontos beazonosításába, hiszen az egyedi üzenetek csak így juttathatók el hatékonyan a megcélzott köröknek. Mindez a harmadik feles cookie-k jövőre esedékes kivezetése miatt még nagyobb jelentőséggel bír majd.
7. More Ads for More Returns – A legtöbb platform igyekszik új területekre kiterjeszteni a reklámozást, ezáltal új formátumok, lehetőségek, és persze kockázatok merülnek fel.

Etikus Gazdasági elvek követése

Ha a márkák növekedni szeretnének, nem pusztán a közgazdasági alapelveket kell követniük, hanem fontos figyelembe venniük azt is, hogyan tudnak fenntartható módon hozzájárulni a társadalom működéhez. A növekvő társadalmi és politikai polarizáció, valamint az éghajlati problémák súlyosbodása közepette a siker egyre alapvetőbb feltétele lesz új karbonhatékony, változatos és biztonságos online terek kialakítása is a márkák és az emberek közti kapcsolat megteremtésére.

8. The New Faces of Growth – A médiafogyasztás módja egyre sokszínűbbé és egyedibbé válik. Hogy a márkák megőrizzék relevanciájukat, alkalmazkodniuk kell a közönség igényeihez és identitásához.
9. Safer, Better, Faster, Stronger – A gyorsan változó digitális környezetben a platformoknak fontos fejlesztési céljává válik a biztonságosabb környezet megteremtése mind a felhasználók, mind a márkák számára.
10. More Attention, Fewer Emissions – A klímaváltozás gyorsulásával párhuzamosan egyre nagyobb szerep jut a márkák karbonhatékonysági stratégiáinak. Az üzleti hatékonyság és a fenntarthatósági célok együttes elérésére folyamatosan újszerű megoldások alkalmazását követeli meg.

A dentsu 2024-es médiatrendeket bemutató elemzésének teljes anyaga ezen a linken tölthető le.