АГЕНТНИЙ ШТУЧНИЙ ІНТЕЛЕКТ ЯК НОВА ПАРАДИГМА АВТОМАТИЗАЦІЇ МАРКЕТИНГУ: МОЖЛИВОСТІ, ВИКЛИКИ ТА ЕКОНОМІЧНА ДОЦІЛЬНІСТЬ

Анотація

У статті досліджено агентний штучний інтелект (agentic AI) як нову парадигму автоматизації маркетингу, що прийшла на зміну традиційним підходам до маркетингової автоматизації на основі жорстко запрограмованих сценаріїв. Проаналізовано концептуальне розмежування між генеративним і агентним штучним інтелектом: якщо перший автоматизує створення контенту, то другий здатний самостійно ставити підцілі, приймати рішення й координувати виконання маркетингових завдань у реальному часі без постійного втручання людини. Систематизовано архітектурні компоненти агентних систем у маркетингу, а саме модель планування (reasoning), інструменти дії (tools/APIs), пам'ять (контекстна та довготривала) і зворотний зв'язок (feedback loop). Виявлено ключові сфери застосування, наприклад автономне управління рекламними кампаніями, динамічна сегментація аудиторій, омніканальна оркестрація комунікацій, прогностичне ціноутворення та автоматизований A/B-тест. Проведено порівняльний аналіз провідних платформ агентного маркетингу, таких як Salesforce Agentforce 360, HubSpot Breeze, IBM watsonx Orchestrate, Zeta Global AI Agent Studio. Визначено виклики, що стримують масове впровадження агентів, а саме проблеми надійності агентних ланцюжків (agent hallucination у виконавчому контексті), відсутність стандартизованих метрик оцінювання ROI, регуляторна невизначеність, щодо автономних рішень у рекламі, а також ризики безпеки при інтеграції агентів із корпоративними даними. Особливу увагу приділено протоколу Model Context Protocol (MCP) як стандарту міжагентної взаємодії та його ролі у формуванні мультиагентних маркетингових екосистем. Обґрунтовано, що економічна доцільність агентного ШІ в маркетингу визначається не лише зниженням операційних витрат, а й здатністю систем генерувати конкурентні переваги через швидкість реакції на ринкові сигнали та масштаб персоналізації, недосяжний для людських команд.