四个月前，Scott Brinker与WPP产品管理全球主管Jason Baldwin合作撰写一篇论文，主题是营销技术的主要趋势，他们认为这些趋势将在未来十年呈指数级增长，重新定义营销技术和运营的本质，进而影响广告公司和品牌未来十年的发展。论文最终以白皮书的形式呈现，由Scott Brinker的博客 Chiefmartec.com 与 WPP 集团共同发布。Marteker 将以系列专题形式，介绍Martech 的五大趋势。
2020年5月对营销人员进行的一项调查发现，59%的人担心人工智能和机器学习会限制他们的个人成长，而2019年这一比例仅为14%。人工智能是否会把我们带入一个反乌托邦的未来，让机器接管市场，让人类扮演的角色变得很少?
对反乌托邦场景的恐惧并非完全没有根据。我们正在接近一个转折点，即整个经济中的大量工作将被人工智能和自动化取代。例如，自动驾驶汽车对交通行业就业的影响将是巨大的颠覆性的。但快速发展的机器学习也将稳步蚕食许多「知识型工作者」的任务，涉及各个行业和领域，包括市场营销。
引用沃伦·本尼斯（Warren Bennis）关于未来工厂的名言:未来的市场部可能只有两名员工，一个人和一条狗。人会在那里喂狗。这只狗将会在那里阻止人类摆弄营销自动化软件。
然而，我们不相信这种情况会在这十年发生。相反，我们认为人工智能将给营销人员时间和工具，以达到他们职业的新高度。
模型制造者和模型破坏者
虽然机器学习正在迅速发展，但它的应用仍趋向于狭隘的定义。对于某些营销任务，比如优化内容的多元测试或优化广告支出，在分析模型中的所有数据以确定最佳决策方面，机器学习软件比单纯依靠人力的营销人员做得更好。
但最重要的警告是「在它的模型中」。在很大程度上，人类仍然可以决定模型以及输入模型的数据源。人类还保留了一种独特的优势，即能够考虑模型中没有覆盖算法结论的部分，在模型失效时找到解决方案，并将异常值识别为新模型或修正模型的潜在种子。人类会跳出固有的思维模式趋考虑。
自动化和人工智能助手将提供给营销人员更多的时间和新工具来关注客户、创造力和创新。
市场营销人员将在这十年发展两项技能：打造模型和打破模型。
人们还决定何时何地部署这些模型，并设置它们运行的环境。例如，对于内容的多元测试，由人来决定要优化什么内容以及变化的参数，要么提供明确的替代方案，要么对自动生成的内容设置边界。人类设定优化的目标——优先行动的层次结构和理想的转化客户的特征。
许多这些由人主导的决策是关于在服务于一个更大的战略时，将不同的战术自动化的点连接起来。例如，让广告支出优化的自动化与该广告登陆页面上的多变量测试优化自动化合作。应用程序的大爆炸将会增加运营环节中这种战术自动化的总数，从而提高协调的重要性。
软件将通过更高级别的自动化来协调这些战术自动化。但是，当你走得更高时，你会遇到更大的抽象和模糊性。人类比机器更擅长处理这个问题。这将限制自动化在人类的视角和判断接管更高层次的挑战之前能走多远。