Artificial intelligence ontwikkelt zich van een hulpmiddel dat opdrachten uitvoert naar technologie die zelfstandig werkzaamheden kan organiseren en afhandelen. Waar je ChatGPT aanvankelijk vooral gebruikte om teksten te schrijven, ideeën te ontwikkelen of gegevens te analyseren, kunnen AI-agents inmiddels meerdere stappen binnen een werkproces uitvoeren. Daarmee verandert niet alleen de manier waarop marketingwerk wordt gedaan, maar ook hoe je verantwoordelijkheden, capaciteit en expertise binnen je organisatie organiseert.
Voor marketingteams ontstaat een nieuwe vraag: welke werkzaamheden laat je door AI uitvoeren en waar blijft menselijke expertise bepalend?
Van losse opdrachten naar zelfstandige werkprocessen
Een traditionele AI-assistent reageert op een concrete opdracht. Je vraagt bijvoorbeeld om een campagneanalyse, een contentplanning of een voorstel voor advertentieteksten. Het systeem levert een resultaat, waarna je zelf bepaalt wat de volgende stap is.
AI-agents gaan verder. Ze kunnen een doel vertalen naar opeenvolgende acties, informatie verzamelen, verschillende toepassingen gebruiken en resultaten controleren. Een agent kan bijvoorbeeld campagnegegevens ophalen, afwijkingen signaleren, mogelijke oorzaken onderzoeken en een optimalisatievoorstel voorbereiden.
Het verschil zit vooral in de mate van zelfstandigheid. Waar een AI-assistent afzonderlijke taken ondersteunt, kan een AI-agent een groter deel van het werkproces uitvoeren. Dat betekent overigens niet dat iedere agent volledig zelfstandig werkt. De beschikbare bevoegdheden, technische koppelingen en ingestelde controles bepalen welke acties daadwerkelijk mogelijk zijn.
Wat betekent dit voor de dagelijkse marketingpraktijk?
Binnen marketing zijn veel werkzaamheden opgebouwd uit terugkerende handelingen. Denk aan het verzamelen van campagneresultaten, analyseren van websiteverkeer, controleren van content en voorbereiden van rapportages.
Juist deze processen lenen zich voor gedeeltelijke automatisering. Een AI-agent kan informatie uit verschillende systemen combineren en terugkerende analyses uitvoeren, waardoor marketeers minder tijd besteden aan het verzamelen en structureren van gegevens.
Ook bij contentproductie verandert de werkwijze. AI kan ondersteunen bij onderzoek, het ontwikkelen van concepten, het controleren van consistentie en het voorbereiden van publicaties. De mate waarin dit verantwoord kan worden geautomatiseerd, hangt af van de kwaliteit van de beschikbare informatie en de benodigde menselijke beoordeling.
De grootste verandering is daarmee niet dat AI sneller teksten schrijft, maar dat meerdere afzonderlijke werkzaamheden binnen één proces kunnen worden samengebracht.
De rol van de marketeer verschuift naar richting en beoordeling
Wanneer AI meer uitvoerende werkzaamheden overneemt, wordt het belangrijker om vooraf duidelijke keuzes te maken. Welke doelgroepen wil je bereiken? Welke positie wil je innemen? Welke resultaten verwacht je en hoeveel budget is daarvoor beschikbaar?
Een AI-agent kan verschillende campagnevarianten ontwikkelen en prestaties analyseren, maar bepaalt niet vanzelf welke commerciële of strategische belangen voor jouw organisatie het zwaarst wegen.
Daarvoor blijft kennis nodig van de markt, de concurrentiepositie, het klantgedrag en de bedrijfsdoelstellingen. Ook vraagt AI-gegenereerde informatie om kritische beoordeling. Systemen kunnen gegevens verkeerd interpreteren, onjuiste verbanden leggen of aanbevelingen doen die onvoldoende aansluiten bij de organisatiecontext.
De toegevoegde waarde van de marketeer verschuift daardoor van het afzonderlijk uitvoeren van taken naar het formuleren van goede opdrachten, beoordelen van uitkomsten en bewaken van de samenhang tussen activiteiten.
Meer automatisering vraagt om duidelijke verantwoordelijkheden
De inzet van AI-agents brengt ook organisatorische risico’s met zich mee. Wanneer systemen toegang krijgen tot marketingplatforms, klantgegevens of publicatiekanalen, kunnen fouten directe gevolgen hebben voor budgetten, privacy en merkreputatie.
Daarom vraagt automatisering om duidelijke bevoegdheden en controlepunten. Een agent kan bijvoorbeeld zelfstandig een rapportage voorbereiden, terwijl aanpassingen aan advertentiebudgetten of publicaties eerst menselijke goedkeuring vereisen.
Onderzoek van McKinsey laat zien dat veel marketingorganisaties experimenteren met AI, maar dat de toepassing binnen complete werkprocessen nog beperkt is. De uitdaging ligt daarmee niet alleen in de technologie, maar vooral in de inrichting van processen en verantwoordelijkheden.
Begin met één marketingproces
Voor organisaties die AI-agents willen inzetten, is het verstandig om niet direct volledige marketingprocessen te automatiseren. Kies eerst een terugkerend proces met een duidelijk doel, beschikbare gegevens en controleerbare resultaten.
Een wekelijkse campagneanalyse is bijvoorbeeld een geschikt vertrekpunt. Laat AI de gegevens verzamelen, ontwikkelingen signaleren en mogelijke verbeteringen voorstellen. Beoordeel vervolgens de kwaliteit van de analyses, de tijdsbesparing en de betrouwbaarheid van de aanbevelingen.
Op basis daarvan kun je bepalen welke vervolgstappen verantwoord kunnen worden geautomatiseerd. Zo ontwikkel je niet alleen een efficiëntere werkwijze, maar ook een duidelijker beeld van de expertise die je marketingteam nodig heeft.
