Een onderzoek van de Universiteit van Baltimore en de Universiteit van Twente, gepubliceerd in het Journal of Advertising, toont een potentieel probleem met AI-tools die worden ingezet voor merkadvies. De studie, die werd uitgevoerd met een populaire, niet bij naam genoemde AI-tool, suggereert dat de aanbevelingen voor merken soms niet beter zijn dan willekeurige keuzes. Voor marketeers en ondernemers die AI gebruiken voor strategische beslissingen, is dit een belangrijk signaal om kritisch te blijven op de output van deze systemen.

Wat betekent dit voor jouw gebruik van AI?

De kern van het onderzoek is dat de AI-tool in kwestie merken aanbevolen die niet significant beter presteerden in consumentenonderzoek dan willekeurig gekozen alternatieven. Dit roept vragen op over hoe deze tools worden getraind en wat de onderliggende logica van hun advies is. Het betekent niet dat alle AI voor marketing nutteloos is, maar wel dat blind vertrouwen riskant kan zijn. Wanneer je een AI-tool of een bureau dat AI gebruikt inschakelt voor merkpositionering, partnerkeuze of concurrentieanalyse, is het verstandig om de kwaliteit van de output te verifiëren.

Hoe controleer je de kwaliteit van AI-advies?

De onderzoekers benadrukken dat transparantie en controleerbaarheid essentieel zijn. Een belangrijke vraag die je kunt stellen is: op basis van welke data en criteria komt het advies tot stand? Een tool of bureau zou moeten kunnen uitleggen welke factoren worden meegewogen. Daarnaast is het raadzaam om de aanbevelingen te toetsen aan je eigen marktkennis. Komen de gesuggereerde merken overeen met logische concurrenten of partners in jouw sector? Een derde check is om te vragen naar de validatiemethode. Hoe heeft de aanbieder getest of de AI daadwerkelijk betere aanbevelingen doet dan een eenvoudige, niet-AI methode?

De praktische valkuil van ‘black box’ AI

Veel commerciële AI-tools opereren als een ‘black box’: je voert een vraag in en krijgt een antwoord, zonder inzicht in het redeneerproces. Dit onderzoek illustreert het gevaar daarvan. Zonder transparantie kun je niet beoordelen of je waarde voor je geld krijgt. Dit is vooral relevant bij het uitbesteden van AI-analyse aan bureaus. Het is een mogelijkheid om in gesprek te gaan over hun kwaliteitscontroles en of zij zelf periodiek testen of hun systeem nog optimale resultaten levert, of slechts plausibel klinkende antwoorden.

Hoe kun je dit vandaag toepassen?

Wanneer je een AI-tool of bureau overweegt voor merk- of marktanalyse, zou je kunnen vragen naar de onderliggende data en logica van hun aanbevelingen. Een andere mogelijkheid is om een kleine test uit te voeren: vraag een analyse aan voor een marktsegment waar je zelf goed bekend mee bent, en beoordeel of de uitkomst logisch en niet-willekeurig aanvoelt. De praktische toepassing hangt verder af van jouw specifieke situatie. Via geprompt.nl/stel-je-vraag kun je een vraag stellen die we uitwerken tot een artikel op maat.

De toepassingen in dit artikel zijn suggesties op basis van het bronartikel, geen gevalideerd advies.

Bron: Marketingfacts