Nowość: integracja ARPP 🔗

Przejście na agentowe AI nie odbywa się w sposób, w jaki opisuje to większość dostawców. Nie ma tu punktu zwrotnego, w którym przedsiębiorstwa nagle porzucają swoje AI wrappery i decydują się na pełną orkiestrację agentów. Zamiast tego poruszają się po kolejnych warstwach, testując frameworki z jednym zespołem, podczas gdy systemy produkcyjne innego zespołu pozostają stabilne.

Zrozumienie rzeczywistych wyzwań związanych z reklamą hazardu i zakładów sportowych w USA

Cape.io wspiera powszechne wybory w Brazylii już od czterech edycji, zarządzając 500 kanałami i obsługując 155 milionów wyborców. Oto jak to robimy.

Za chwilę wydasz 500 tys. dolarów na inicjatywę AI. Masz na stole 3 opcje, a każda zaprowadzi cię w zupełnie inne miejsce. Wybierzesz źle, a za 18 miesięcy będziesz przebudowywać wszystko od nowa. Wybierzesz dobrze, a będziesz mieć system, który skaluje się, kosztuje mniej w utrzymaniu i naprawdę robi to, co obiecywała kadra zarządzająca.

Wybór sprowadza się do obudowy istniejących modeli AI, budowy własnych rozwiązań AI od zera albo pójścia w agentic. Większość zespołów nie rozumie prawdziwych kompromisów, dopóki nie utknie przy złej opcji.

Wdrażanie AI do działań reklamowych (operationalizing AI) to nie kwestia dodania kolejnego narzędzia do Twojego stosu technologicznego. Chodzi o osadzenie inteligencji w systemach, które zarządzają produkcją kreacji, zgodnością (compliance) i emisją, tak aby automatyzacja skalowała się bez generowania dodatkowych tarć operacyjnych.

W miarę jak wymogi dotyczące zgodności reklam ewoluują w 2026 roku, brytyjskie marki słodyczy stają przed nowymi ograniczeniami w reklamowaniu mniej zdrowej żywności (LHF). W związku z obowiązującym od 5 stycznia ograniczeniem czasowym (watershed), systemy ad quality assurance muszą weryfikować czas emisji, lokowanie produktu oraz identyfikowalność produktów, aby uniknąć problemów z akceptacją reklam (clearance failures) w nadchodzącym sezonie wielkanocnym.