"Tästä agentista on oikeasti ollut hyötyä." Olen pitkään odottanut, että joku sanoisi spontaanisti tämän lauseen. Ja pari viikkoa sitten kuulin sen vihdoin meidän Google-tiimin vetäjältä Siniltä. Täytyy myöntää, että pyysin häntä sanomaan sen vielä toisenkin kerran. 😅 Miksi se oli iso juttu? Koska useimmat AI-kokeilut eivät ole koskaan päässeet siihen pisteeseen, että joku tiimistä hehkuttaisi niitä. Mediashaken strategiassa on tuoda tiimien prosesseihin AI-avusteisia vaiheita, jotka auttavat tuottamaan parempia tuloksia asiakkaille. Osa on vielä prototyyppejä, osa jo tuotannossa. Toiset perustuvat yksittäisiin LLM-kutsuihin, toiset taas AI-agentteihin, joilla on käytössään työkaluja ja muisti. Tässä kehityksessä iso merkitys on Jonilla, joka kantaa tiimissä teknisen vastuun. Itse rakensin ennen markkinointihommia verkkopalveluita itseoppineena koodarina. Siksi monet AI:n mahdollisuudet oli helppo huomata jo varhain – mutta yhtä nopeasti opin myös, miten vaikeaa ne on saada toimimaan käytännössä. Tähän mennessä olemme oppineet kuusi asiaa: 1️⃣ Prototyypin tekee päivässä (esim. no-/low-code-alustalla). Tuotantoon vieminen on eri peli. 2️⃣ Prosessi pitää pilkkoa selkeisiin vaiheisiin ennen kuin AI:ta kannattaa tuoda mukaan. 3️⃣ Rajapinnat yhdistettynä AI:hin (esim. mainosalustat, verkkosivut, kilpailijoiden mainoskirjastot) avaavat paljon uusia mahdollisuuksia. 4️⃣ Ideat AI:n hyödyntämiseen pitää saada tiimeistä. Olemme keränneet kaikista funktioista listan ideoista, joita nyt priorisoimme. 5️⃣ Monesti voi olla vaikea hahmottaa, miten AI:ta voisi hyödyntää. Siksi haluamme testata workshoppeja, joissa jokainen rakentaa n8n:llä pienen AI-agentin ja näkee sen toiminnassa käytännössä. 6️⃣ Todellinen arvo syntyy palautteesta. Käytöstä saatava palaute vie prosessia eteenpäin. Se agentti, josta tuli spontaanit kehut, on osa prosessia, joka auttaa asiantuntijaa mainosdatan esianalyysissä: 🔎 Data haetaan rajapinnasta eri ajanjaksoilta ⚙️ Se käsitellään ohjelmallisesti (esim. tunnistetaan poikkeamat ja tarkistetaan, mitkä muutokset ovat tilastollisesti merkitseviä) 🤖 AI-agentti tiivistää tulokset kirjalliseksi koonniksi ja voi hakea tarkempaa dataa tarpeen mukaan Lopputulos: asiantuntija pääsee nopeammin kiinni oikeaan tietoon ja voi keskittyä tärkeimpään; syvempään analyysiin ja johtopäätöksiin.