Notice bibliographique
Résumé
Artificial intelligence (AI) has become a disruptive force that has revolutionized industries and changed business practices. The integration of AI has brought numerous benefits to various functional areas within organizations, with marketing experiencing a significant positive impact. AI technologies have empowered marketers with advanced tools and insights, fostering unparalleled efficiency, personalization, and strategic campaign decision-making. Despite these advancements, the scholarly focus on AI's transformative effects on marketing is limited. This research investigates how AI is currently applied across different marketing functions and its potential future evolution and impact on marketing processes. In a rapidly evolving world, businesses must navigate complexity, innovate, and sustain competitive advantages. Grounding our analysis in previous AI marketing literature, we adopt the dynamic capability theoretical lens, emphasizing how organizations adapt and prosper in changing environments. This study highlights six key marketing areas where AI promises transformative effects, aiming to illuminate the path for future marketing innovations and strategies, including AI-driven customer insights, measuring marketing performance, automated marketing strategies, ethical implications, enhancing customer experiences, and growth opportunities with AI Implementation. While recognizing AI as a positive disruptive force, we also highlight its limitations, potential threats to privacy and security, as well as ramifications of biases, misuse, and dissemination of misinformation. Finally, the article delineates the gaps in the research and formulates questions aimed at advancing knowledge in AI marketing.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,007 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,013 |
| Communication savante | 0,022 | 0,025 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,002 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».