Éviter les pièges de l’automatisation du marketing: Préparer les plates-formes de connexion du modèle axées sur l’IA

L’automatisation du marketing subit un changement sismique. Ce qui s’appuyait autrefois sur des flux de travail statiques et des déclencheurs basés sur des règles est maintenant en cours IA– spécifiquement, avec AI agentiqueModélisation prédictive et moteurs de contenu générateur (Gènes) faire partie intégrante de l’exécution de la campagne. Au cœur de cette transformation se trouve l’émergence du MCP: Une nouvelle couche d’orchestration conçue pour connecter, acheminer et activer un réseau de modèles d’IA spécialisés, d’outils et de systèmes de données en temps réel.

Mais alors que les entreprises se précipitent pour adopter des capacités d’IA, beaucoup sont retenues, pas par manque d’ambition, mais par les erreurs fondamentales qu’ils ont déjà commises dans leurs programmes d’automatisation du marketing. Ces faux pas créent des frictions, de la fragmentation et des risques qui limitent l’efficacité de l’IA et sapent la promesse de systèmes de marketing plus intelligents et autonomes.

Cet article décrit les échecs de mise en œuvre les plus courants qui entravent l’adoption de systèmes de marketing AI-Native – et comment préparer votre pile, vos données et vos équipes pour l’avenir alimenté par MCP.

Audit des points d’entrée et élevant la qualité des données structurées

La première étape la plus cruciale dans la préparation de l’automatisation dirigée par l’IA est de garantir que vos données sont à la fois structuré et digne de confiance. La plupart des piles de marketing collectent des données à partir de dizaines de points d’entrée disparates: formulaires WAB, chatbots, CRM, portails de service client, plateformes d’annonces, événements hors ligne et importations manuelles. Mais peu d’organisations vérifient régulièrement ces sources pour assurer la cohérence, l’exhaustivité et la clarté sémantique.

Les modèles d’IA – en particulier ceux qui sont connectés via MCPS – ne sont que des données qu’ils consomment. Les intrants sous-jacents peuvent être criblés d’incohérences, de champs vides, de valeurs non normalisées ou de taxonomies ambiguës. Dans ce cas, vos modèles prédictifs vacillent, les systèmes génératifs produiront une sortie non pertinente et l’IA agentique peut prendre des mesures mal informées.

Les MCP s’appuient sur des données structurées pour acheminer les invites, activer les outils et persister les connaissances entre les sessions. Les données médiocres ne dégradent pas seulement les performances du modèle – il introduit dette d’automatisation Cela devient plus coûteux au fil du temps.

Éliminer les points de défaillance uniques de l’architecture

Les piles d’automatisation du marketing héritées sont souvent fragiles par conception. Ils peuvent compter sur un seul CRMun obsolète En particulierou un connecteur middleware propriétaire qui, s’il est perturbé, rompt les workflows critiques de mission. Ces points de défaillance uniques n’étaient pas idéaux auparavant, mais dans un monde où l’agent AI déclenche des actions de manière autonome, ils sont inacceptables.

CDPSData Lakes et MCPS introduisent la modularité. Plutôt que de canaliser la logique via une plate-forme centrale, ils traitent chaque outil, modèle et point final comme un nœud interchangeable dans un système plus large. Cependant, cela ne fonctionne que si votre pile est conçue pour interchangeabilité et résilience. Si votre logique marketing est profondément intégrée dans des systèmes propriétaires ou inaccessible en raison de restrictions de licence, vous ne pouvez pas évoluer vers une orchestration connectée à l’IA.

Embrasser le risque et la récompense de l’adoption précoce de l’IA

La course à la construction de la Fondation AI la plus compétente accélère – et pour l’instant, elle est alimentée par un capital abondant, une élan open source et une concurrence sur les prix. Que vous expérimentiez avec LLMS, CHIFFON (Génération auprès de la récupération), ou recherche de vecteur, il n’y a pas de pénurie d’outils ou d’API offrant de puissantes fonctionnalités à faible coût.

Mais cette fenêtre ne restera pas ouverte. L’écosystème de l’IA se dirige vers la consolidation. Les gagnants seront acquis, les normes se resserreront et les coûts d’utilisation augmenteront probablement à mesure que les exigences informatiques augmenteront et que les crédits gratuits deviennent rares. Les premiers adoptants qui construisent désormais des connaissances et des infrastructures institutionnels seront dans une position beaucoup plus forte que ceux qui retardent.

Plus important encore, les MCP récompensent ceux qui testent tôt. Ils nécessitent des prototypes de travail, des cas d’utilisation éprouvés et des comparaisons de modèles pour optimiser les processus de routage et de prise de décision. Sans données de performances historiques ou journaux de réglage rapide, vous devinez simplement.

Avançant vers des campagnes orchestrées en AI via MCPS

La gestion de campagne traditionnelle reposait sur des règles et des gouttes de courrier électronique. En revanche, la couche MCP présente Orchestrate modèleN, où les sorties d’un modèle deviennent des entrées à une autre, créant des séquences dynamiques basées sur le comportement des clients, les données contextuelles et la prise de décision en temps réel.

Par exemple:

• Le comportement d’un plomb peut déclencher une recherche vectorielle via Opensearch
• Le résultat de la recherche invite une invite à un LLM affiné
• Le LLM rédige un e-mail personnalisé, dont un humain examine (Hitl)
• Un deuxième modèle marque la probabilité d’engagement et envoie à l’heure optimale

Tout cela se produit en quelques secondessur plusieurs modèles, outils et API, coordonnés via le MCP. Mais cela ne fonctionne que si votre équipe marketing a migré des voyages rigides à logique d’orchestration dynamique. La plupart des départements marketing ne sont pas prêts. Les campagnes sont toujours linéaires. Les outils sont toujours cloisonnés. Les déclencheurs sont toujours statiques.

La transition vers la lecture MCP signifie:

• Logique de construction qui est modèle-Roved, pas outil–
• Intégration de vos modèles (LLMS, score, récupération) avec des couches de contexte persistant
• Séparation de la logique d’orchestration de l’interface utilisateur (Ui) ou les constructeurs de campagne
• En utilisant l’ingénierie rapide, les conditions de secours et les tentatives pour les flux agents
• Autonomiser les spécialistes du marketing avec des interfaces à faible code / sans code pour modifier le comportement du modèle

Ne pas aligner les équipes interfonctionnelles autour des objectifs de l’IA

L’adoption de l’IA n’est pas une initiative marketing – c’est un changement d’entreprise. Le score prédictif a un impact sur les ventes. Les réponses génératives affectent le service client. Les boucles d’action basées sur des agents touchent le produit, le juridique, la conformité et IL. Pourtant, la plupart des implémentations de l’IA commencent et se terminent par le marketing, souvent avec peu de coordination en dehors du département.

Demande de plates-formes de connexion du modèle alignement interfonctionnel. Les modèles ont besoin d’accéder à des données au-delà du marketing. La couche d’orchestration peut avoir besoin d’autorisations pour déclencher des actions dans votre CRM, votre plate-forme de commerce ou votre système de support. Les conséquences d’un raté ne se limitent plus à Mauvais timing e-mail… Ils peuvent impliquer des transactions erronées, des violations de confidentialité ou des expériences utilisateur brisées.

Recommandations pour la gouvernance interfonctionnelle:

• Créer un conseil d’IA interne qui couvre le marketing, les ventes, l’informatique et
• Définir les normes de gouvernance des modèles: versioning, évaluation, chèques de biais
• Affecter la propriété sur l’accès aux données, la rétention et la transformation
• Assurez-vous que toutes les interactions axées sur les modèles ont des sentiers d’audit et une logique de désactivation
• Map les actions initiées par MCP pour les mesures d’impact sur les entreprises et examiner les trimestres

Réflexions finales: l’automatisation est maintenant un système vivant

La pile de marketing axée sur l’IA n’est plus un organigramme statique. C’est un système vivant, d’apprentissage et d’auto-ajustement – un système qui doit être observé, réglé et gouverné en continu. L’émergence de plates-formes de connexion du modèle ne se connecte pas seulement aux modèles – il oblige les organisations à mûrir leurs pratiques de données, à modulariser leur infrastructure et à orchestrer la collaboration humaine + machine à de nouvelles vitesses et échelles.

Les entreprises qui traitent les MCP comme des Bolt-Oons échoueront. Les entreprises qui revisitent leurs pipelines de données, reconstituent leurs couches logiques et adoptent l’expérimentation précoce seront positionnées pour diriger.

Vous n’avez pas besoin de tous les modèles. Vous n’avez pas besoin de tous les outils. Mais tu as besoin La base appropriéeconstruit aujourd’hui, pour soutenir les systèmes AI-Native de demain.