PR en kunstmatige intelligentie: nu al een vruchtbare samenwerking (deel I)

Kunnen we in de nabije toekomst een overvloed aan briljante tools verwachten en ons werk nog beter doen dan ooit tevoren, of wordt de PR-professional juist overbodig? In twee artikelen bespreken we de invloed van automatisering en kunstmatige intelligentie op ons vakgebied. Vandaag deel I.

In de eerste helft van de vorige eeuw deed in de landbouw de technologie zijn definitieve intrede. Door tractoren en oogstmachines werden de meeste banen van de ene op de andere dag – zo zal dat althans gevoeld hebben voor de mensen die er werkten – weggevaagd. Als je daar iets langer over nadenkt, kom je al gauw tot een logische vraag: gaat ons dat ook gebeuren? Worden de tools straks zo verfijnd en automatisch dat wij daar niets maar aan kunnen toevoegen?

Laten we, voordat we verschillende toekomstscenario’s induiken, eerst eens bekijken hoe kunstmatige intelligentie ons leven vandaag de dag beïnvloedt. Net als de technologie in het begin van de vorige eeuw komt ook kunstmatige intelligentie niet compleet onverwacht. Ze is er al, en heeft nu al een enorme impact op de communicatie-industrie.

Wat is kunstmatige intelligentie?

Laten we het begrip kunstmatige intelligentie eerst proberen te definiëren. Dat is nog best lastig, want er bestaan vele interpretaties, maar we doen toch een poging.

Daarvoor kunnen we terecht bij Andreas Kaplan en Michael Haenlain, twee bekende hoogleraren in dit vakgebied. Volgens hen is kunstmatige intelligentie het vermogen van een systeem om drie taken uit te voeren: 1) gegevens interpreteren; 2) lessen trekken uit die gegevens; en 3) deze lessen vervolgens gebruiken om het systeem aan te passen.

Oftewel: kunstmatige intelligentie leert en past zichzelf aan zonder dat daar een mens voor nodig is. En dat is meteen het verschil met een algoritme - ook een belangrijke term. Een algoritme kan net als kunstmatige intelligentie gegevens verwerken, maar kan zichzelf niet automatisch aanpassen.

Een van de bekendste voorbeelden van hedendaagse algoritmen zijn sociale media. Deze media verspreiden informatie op basis van het gedrag van gebruikers. Data worden verzameld en geanalyseerd, en daaruit wordt geconcludeerd wat het best werkt. Maar de manier waarop het algoritme de gegevens verwerkt blijft steeds gelijk, totdat een menselijke programmeur daar verandering in brengt.

Algoritmen zijn dus een soort voorstadium van kunstmatige intelligentie. Naast sociale media worden bijvoorbeeld ook veel nieuwsbrieven die je per mail ontvangt samengesteld op basis van algoritmen. Hierbij is het de kunst om een boodschap zo goed mogelijk aan te laten sluiten op de desbetreffende ontvanger, die de nieuwsbrief daardoor meer waardeert. Ook hierin spelen patronen in bijvoorbeeld kliks en leestijd een essentiële rol, patronen die door algoritmen worden benut.

Zoals je merkt zijn dit niet alleen voorbeelden van succesvolle technologische innovaties, maar ook al voorbeelden van manieren waarop machines PR bedrijven. Een robot weet beter dan Dirk of Annemiek wat lezer nummertje 56.704 graag onder ogen krijgt.

Een nieuwe relatie tussen PR en machine

Hierdoor ontstaat een afhankelijke relatie tussen PR-professional en kunstmatige intelligentie. Hoewel we de touwtjes nog zeker in handen hebben, kunnen we er niet omheen dat we geautomatiseerde cijfers gebruiken om de juiste kop te bedenken voor op Facebook. En als we die kop de wereld in hebben gestuurd, vertrouwen we er weer op dat het algoritme aangeeft of dat de juiste keuze is geweest. Zo niet, dan doen we het de volgende keer anders.

Dat brengt ons bij doelgroep-analyses. Kunstmatige intelligentie is onmisbaar geworden als het gaat om de schets van onze doelgroepen. We kunnen door algoritmen niet alleen de oppervlakkige eigenschappen van ons publiek leren kennen – waarmee ik kliks en leestijd bedoel – maar bijvoorbeeld ook al de gevoelens van iemand over een bepaald merk. Algoritmen stellen ons in staat om ook die relatief abstracte begrippen om te zetten in concrete gegevens. Deze gegevens samen leveren een beeld op van een stemming van een gehele doelgroep. En die stemming kan dan weer worden vergeleken met metingen als betrokkenheid van de doelgroep, de aandelenkoers of de verkoopcijfers. Zie daar de grote kracht van de machine.

Wat er is veranderd

Zeker, dit konden we vroeger ook al. Maar algoritmen maken dit proces efficiënt op een manier die we twintig jaar geleden nog voor onmogelijk hielden. We zijn er veel minder tijd aan kwijt en kunnen er dus veel vaker gebruik van maken. Dat levert ons waardevolle inzichten op waar niet alleen wij als PR-professionals blij mee zijn, maar ook ons publiek, omdat zij serieuzer worden genomen. De boodschap wordt beter op hen afgestemd.

Soortgelijke analyses zijn ook allang niet meer voorbehouden aan de rijkste bedrijven. Kunstmatige intelligentie wordt steeds betaalbaarder, en dus behoren ook doelgroepanalyses voor kleine organisaties of zelfs freelancers tot de mogelijkheden. Het enige wat we moeten doen, is openstaan voor nieuwe technologie. Dan volgen de positieve effecten vanzelf.

Door deze ontwikkeling wordt het onderscheid tussen marketing en PR steeds vager. In traditionele zin was het de marketingafdeling die altijd met de data aan de slag ging, en PR deed het creatieve werk. Zo’n strikte scheiding is inmiddels een verouderde zienswijze. Ook de PR-professional kan nu met data aan de slag. Door algoritmen is de evaluatie van die data immers veel simpeler geworden, zelfs voor iemand die moeite heeft met cijfers.

Uiteraard geldt nog steeds dat marketing en PR elkaar nodig hebben. Hoewel de PR-professional inmiddels zonder al te veel moeite data kan lezen, heeft hij of zij nog altijd de marketeer nodig om die grondig te analyseren. En de marketeer moet met zijn of haar conclusies nog altijd bij de PR-afdeling zijn voor een creatieve campagne op basis van die conclusies. Juist omdat ze steeds dichter naar elkaar toe groeien, kunnen ze elkaar beter van dienst zijn. Door kunstmatige intelligentie spreken ze dezelfde taal.

We kunnen dus concluderen dat kunstmatige intelligentie in 2021 al innig met ons vakgebied is verbonden. Straks gaan we een stapje verder, en richten we onze ogen wat minder op data en wat meer op de verhalenvertellers. In hoeverre speelt kunstmatige intelligentie in creatieve zin al een rol? En vooral: wat brengt de toekomst? Dat lees je binnenkort in deel II.

Auteur: Dave Schut
Photo by Marvin Meyer via Unsplash