Schneeflocke, Das Unternehmen hinter AI Data Cloud veröffentlicht die fünfte Ausgabe des Berichts Der moderne Marketing-Daten-Stack, In diesem Jahr liegt der Fokus darauf, wie KI-Agenten die Arbeitsweise von Marketingfachleuten und die Technologieinfrastruktur der Branche verändern.
Der Bericht zeigt, dass Marketingfachleute nun von Experimenten mit KI zu deren Einsatz übergehen, um Daten zu analysieren, Arbeitsabläufe zu koordinieren und zu Entscheidungen sowie zur automatisierten Ausführung beizutragen. Dies macht Datenqualität, -integrität und Compliance zu zentralen Themen für Unternehmen, die mit KI einen Mehrwert schaffen wollen.
Dem Bericht zufolge wird die moderne Marketinglandschaft durch drei interagierende Kräfte grundlegend verändert: Künstliche Intelligenz (KI), die zunehmende Datenflut und die steigenden Anforderungen an den Datenschutz. Da KI immer mehr in den praktischen Einsatz rückt, müssen Unternehmen sicherstellen, dass Kundendaten erfasst, vertrauenswürdig behandelt und kontrolliert werden – mit klaren Regeln für Berechtigungen, Einwilligung und Verantwortlichkeit.
- KI rückt näher an die tatsächliche Umsetzung heran und beginnt nun, Arbeitsabläufe zu gestalten, Aktionen vorzuschlagen und auszuführen sowie Entscheidungen im gesamten Technologiebereich zu beeinflussen., sagt Denise Persson, CMO bei Snowflake. Dies verändert die Rolle der Datengrundlage. Wenn Systeme Entscheidungen treffen oder Empfehlungen aussprechen, müssen sie sich auf regulierte Daten stützen, denen die Teams vertrauen. Daher ist es umso wichtiger, dass Einwilligungs- und Datennutzungsregeln in die Systeme integriert sind, aus denen Daten abgerufen und Aktionen ausgeführt werden. Das Governance-Framework wird somit zum roten Faden. Es ermöglicht Teams, schneller zu arbeiten, ohne die Kontrolle zu verlieren, und klärt, wann KI agieren kann, wann menschliches Eingreifen erforderlich ist und wie Ergebnisse gemessen werden.
Der Bericht hebt außerdem hervor, dass Marketingorganisationen ihre Infrastrukturen zunehmend auf Daten statt auf einzelnen Anwendungen aufbauen. Für den sicheren und effektiven Einsatz von KI-Systemen sind eine solide Datengrundlage, einheitliche Definitionen und eine durchgängige Governance entlang des gesamten Workflows erforderlich.
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