Штучний інтелект у маркетингу: від комунікаційної стратегії до брендингу (модель мережі агентів на основі ШІ)

Анотація

У статті досліджується застосування штучного інтелекту в маркетингу на прикладі модельної мережі спеціалізованих агентів ШІ. Центральним елементом архітектури є диспетчер ШІ, який забезпечує централізоване управління потоками даних, дозування контексту та контроль якості. Мережа складається з чотирьох агентів: Стратега, Копірайтера, Дизайнера та Локалізатора, які взаємодіють за принципом замкнутого циклу з обов'язковою експертною перевіркою результатів спеціалістом-експертом. Запропонований підхід був апробований при розробці бренду та плану просування українського квасу на польському ринку. Дослідження демонструє, що модель забезпечує модульність, зменшує когнітивне навантаження на агентів, а також покращує узгодженість і точність генерації контенту. Також підкреслюється необхідність впровадження механізмів етичного контролю, захисту даних та запобігання каскадним помилкам.

Ключові слова: штучний інтелект, маркетинг, брендинг, генеративні моделі, автоматизація, комунікаційна стратегія.

DOI: 10.15276/mdt.9.4.2025.3

1. Oklander, M. Panchenko, M., Pavlishyna, N., Larina, K. & Boiko. R. (2024). Current Trends in Social Media Marketing and the Future of the Chat GPT Industry. Pacific Business Review International (PBRI), 17(1), 93–103. Available at: http://www.pbr.co.in/2024/2024_month/July/8.pdf (accessed 20.07.2025). (in English).


2. Stanford HAI. AI Index Report 2024. Stanford Institute for Human-Centered Artificial Intelligence. Stanford, CA: Stanford University. Available at: https://aiindex.stanford.edu/report/ (accessed 20.07.2025). (in English).


3. Kaplan, A. & Haenlein, M. (2019). Siri, Siri, in my hand: Who’s the fairest in the land? On the interpretations, illustrations, and implications of artificial intelligence. Business Horizons, 62(1), 15–25. DOI: 10.1016/j.bushor.2018.08.004. (in English).


4. Agrawal, A., Gans, J. & Goldfarb, A. (2018). Prediction Machines: The Simple Economics of Artificial Intelligence. Boston: Harvard Business Review Press, 240 p.


5. Sapkota, R., Roumeliotis, K. & Karkee, M. (2025). AI Agents vs. Agentic AI: A Conceptual Taxonomy, Applications and Challenges. Available at: https://arxiv.org/html/2505.10468v1 (accessed: 08/08/2025). (in English).


6. Piccialli, F., et al. (2023). AgentAI: A comprehensive survey on autonomous agents in distributed AI for Industry 4.0. Expert Systems with Applications, 224, 119996. DOI: 10.1016/j.eswa.2023.119996. (in English).


7. Lakhani, K. & Wu, M. (2023). Helping Employees Succeed with Generative AI. Harvard Business Review. Available at: https://hbr.org/2023/11/helping-employees-succeed-with-generative-ai (accessed 08.08.2025). (in English).


8. Kshetri, N. (2025). From Predictive and Generative to Agentic AI: Shaping the Future of Marketing Operations and Strategies. Computer, 58, 121–129. DOI: 10.1109/mc.2025.3530304. (in English).


9. Cutten, J. Kelly & L. Teegarden (2025). Agentic AI is the next frontier in autonomous marketing. The Wall Street Journal. Available at: https://deloitte.wsj.com/cmo/agentic-ai-is-the-next-frontier-in-autonomous-marketing-1d39e441. (accessed 22.07.2025). (in English).


10. Jensen, S. (2024). How Agentic AI Is Revolutionizing Digital Marketing. Available at: https://www.singlegrain.com/artificial-intelligence/how-agentic-ai-is-revolutionizing-digital-marketing (accessed 22.07.2025). (in English).