Acum câteva luni am dat peste un studiu Harvard recent care a pus, în sfârșit, o întrebare directă: cât de greșit din punct de vedere moral ar fi dacă AI-ul ar prelua o meserie. Au întrebat 2.357 de oameni și au evaluat 940 de ocupații pe o scală de la 1 la 7. Scorul pentru search marketing strategist a fost 2,31, unul dintre cele mai mici din tot studiul.
Nu m-a mirat. Sincer, cred că majoritatea colegilor mei din content și PPC ar da același răspuns dacă i-ai întreba direct. Publicul nu vede marketingul ca pe o meserie care merită apărată moral când vine vorba de AI. Nu suntem medici, nu suntem profesori, nu suntem piloți. Suntem oamenii care fac reclame, iar dacă un algoritm le face mai repede și mai ieftin, cui îi pasă.
Dar exact aici e problema cu scorul ăsta. El spune ceva despre percepția publică, nu despre ce înseamnă meseria noastră de fapt. După ani buni în content și strategie de brand, pot spune sincer: partea vizibilă a marketingului, adică reclama finală, textul, imaginea, e poate 20% din muncă. Restul e judecată, context cultural, empatie față de audiență, lucruri care nu apar nicăieri într-un raport de CTR sau de ROAS.
De ce scorul mic nu ne surprinde, dar ne induce în eroare
Același studiu Harvard arată ceva și mai relevant pentru noi: opoziția oamenilor față de AI în joburi nu vine, în general, din motive etice. Vine din îndoiala că AI-ul chiar poate face treaba la fel de bine ca un om. Când lumea crede că o meserie cere judecată pe care mașina nu o are, apare rezistența morală. Când lumea crede că mașina se descurcă la fel de bine, rezistența dispare, indiferent dacă are dreptate sau nu.
Publicul crede că un AI poate scrie o reclamă. Și parțial are dreptate, ChatGPT scoate un text de Facebook Ads în zece secunde, cu titlu, body și call-to-action. Doar că a scrie o reclamă și a decide care reclamă merită scrisă, pentru care audiență, în ce moment din funnel și cu ce ton, sunt două lucruri complet diferite. Primul e execuție. Al doilea e strategie. Publicul le confundă, pentru că din afară arată la fel: un text apare pe ecran.
Ce nu se vede într-o campanie bună
Am lucrat la campanii unde decizia cea mai importantă n-a fost în brief, n-a fost în datele din Google Analytics 4, n-a fost nicăieri scrisă. A fost un instinct: că un anumit ton de glumă nu merge pentru brandul ăsta, deși performa bine la concurență. Că o campanie de Black Friday trebuie amânată cu o zi pentru că publicul românesc e sătul de reduceri false și reacționează invers. Că un vizual care arată perfect pe hârtie nu funcționează pentru că nu se potrivește cu ce simte omul din spatele scrollului la ora aia din zi.
Astea sunt judecăți culturale, nu calcule. Un AI poate să-ți spună ce a funcționat statistic până acum. Nu-ți poate spune ce va simți publicul tău românesc când vede o glumă despre inflație în plină criză, sau când vede un brand mare încercând să pară "de-al nostru" fără să fi câștigat dreptul ăsta. Empatia asta față de audiență, citirea corectă a momentului, e meseria pe care Harvard a scorat-o cu 2,31, exact pentru că nu se vede din exterior.
Un algoritm optimizează pentru ce s-a întâmplat deja. Un strateg decide ce merită încercat.
De asta cred că discuția despre echipa de marketing pregătită pentru AI nu ar trebui să fie despre cine își păstrează jobul, ci despre cine învață să separe execuția de judecată. Cine face asta rămâne relevant. Cine confundă cele două riscă să fie chiar el înlocuit, pentru că a rămas doar la partea pe care AI-ul o face oricum mai repede.
AI poate scrie, dar nu poate alege
În PPC lucrurile s-au schimbat vizibil în ultimii doi ani. Meta Ads și Google Ads optimizează bugetul, licitațiile și targetarea aproape singure. Un specialist care doar seta campanii manual, fără să interpreteze rezultatele, chiar a rămas fără treabă de fapt, pentru că treaba aia o face algoritmul mai bine. Dar rolul nu a dispărut, s-a mutat. Am scris despre asta pe larg pentru că am văzut-o direct în echipa noastră: rolul specialistului PPC s-a transformat din setare de campanii în auditarea deciziilor pe care le ia algoritmul. Cineva tot trebuie să întrebe de ce bugetul se duce brusc spre un public greșit, sau de ce un creativ care performa bine acum o săptămână s-a "epuizat" din senin. Automatizarea a preluat execuția, dar cineva tot răspunde pentru rezultat în fața clientului. Iar când AI-ul greșește, și greșește des, mai ales pe reclame cu nuanțe culturale sau umor local, cineva trebuie să prindă greșeala înainte să ajungă live. Am văzut destule cazuri în care nimeni n-a verificat, și rezultatul a fost stânjenitor pentru brand: AI-ul greșește reclame și nimeni nu răspunde tocmai pentru că toată lumea a presupus că "AI-ul știe el mai bine".
30% acum, 58% în curând, dar tot rămâne ceva
Studiul Harvard mai spune că aproximativ 30% dintre ocupații ar putea fi automatizate complet chiar acum, cu acceptul publicului. Cu un AI mai capabil decât cel de azi, procentul urcă la 58%. Sunt cifre mari și cred că majoritatea sarcinilor de execuție din marketing, cele repetitive, cele care se pot măsura clar, intră fără probleme în categoria asta. Raportare, segmentare de bază, prima variantă de copy, optimizare de licitații, toate astea vor fi automatizate aproape complet, și e ok așa.
Dar același studiu arată că doar 12% dintre ocupații generează o rezistență morală puternică indiferent cât de capabil devine AI-ul. Marketingul, evident, nu e în categoria asta 12%. Nimeni nu se va revolta moral dacă un algoritm scrie textul unei reclame. Însă asta nu înseamnă că toată meseria dispare, înseamnă doar că partea vizibilă, ușor de măsurat, se automatizează primă. Partea care rămâne, judecata de brand, empatia culturală, decizia strategică, e exact partea pe care niciun studiu de percepție publică n-o vede, pentru că nu apare niciodată separat în CV-ul cuiva.
Ce facem cu informația asta
Nu cred că soluția e să convingem publicul că meseria noastră merită un scor moral mai mare. E o luptă pierdută și, sincer, nici nu contează. Cred că soluția e să fim onești, intern, despre ce parte din munca noastră chiar merită apărată și ce parte poate fi lăsată în seama unui instrument. O echipă de content sau de PPC care își petrece timpul pe raportare manuală în loc de strategie de brand pierde exact partea care o face de neînlocuit.
Recomandarea mea concretă pentru orice echipă de marketing din România acum: alocă timpul eliberat de automatizare, cel din raportare, din prima variantă de copy, din setări de campanii, direct spre lucrurile pe care le vede clientul dar nu le vede un algoritm. Cercetare de audiență făcută cu oameni reali, nu doar cu segmente din Google Analytics 4. Testare de ton și umor înainte de lansare. Un proces clar de verificare pentru orice reclamă generată sau optimizată de AI, înainte să ajungă live. Astea nu se automatizează curând, și acolo se vede diferența dintre o agenție care doar rulează campanii și una care chiar înțelege brandul clientului.
