Pobierz nasz nowy raport na temat workflowów cyfrowych materiałów wideo

Regulacje dotyczące reklam gamblingu i zakładów sportowych w USA

3 pułapki compliance w letnich reklamach turystycznych

Dyskusja przesunęła się z tego, czy AI może zautomatyzować reklamę, do tego, czy można w rzeczywistości zaufać automatycznemu prowadzeniu kampanii.

Każdemu marketerowi sprzedaje się dziś intelligence. Ale intelligence bez rozliczalności to tylko szum na wielką skalę. Oto jak brzmi prawdziwe pytanie.

Rozdźwięk między kreacją a mediami w programmatic advertising.

Mistrzostwa Świata 2026 zapowiadają się jako jeden z największych momentów reklamowych tej dekady. Jednak dla marek, które chcą płynąć na fali piłkarskiej gorączki, granica między „inspirowaniem się futbolem” a „naruszeniem praw FIFA” nigdy nie była cieńsza. Od kampanii nieoficjalnych sponsorów po promocje alkoholu i hazardu – organy regulacyjne i właściciele praw bacznie się temu przyglądają. Oto co marketerzy muszą wiedzieć przed uruchomieniem kampanii o tematyce piłkarskiej tego lata.

Przejście na agentic AI nie odbywa się w taki sposób, jak opisuje to większość dostawców. Nie ma tu żadnego punktu zwrotnego, w którym firmy nagle porzucają swoje AI wrappery i przechodzą na pełną orkiestrację agentów. Zamiast tego poruszają się one warstwowo – testując frameworki w jednym zespole, podczas gdy w innym utrzymują stabilność systemów produkcyjnych.

Zrozumienie rzeczywistych wyzwań związanych z reklamą sportową i hazardową (gambling & sports betting) w USA

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

Szykujesz się do wydania 500 tysięcy dolarów na inicjatywę AI. Masz na stole 3 opcje, a każda z nich zaprowadzi Cię w zupełnie inne miejsce. Wybierz źle, a za 18 miesięcy będziesz budować wszystko od nowa. Wybierz dobrze, a otrzymasz system, który się skaluje, kosztuje mniej w utrzymaniu i faktycznie robi to, co obiecywała kadra zarządzająca. Wybór leży między obudowaniem istniejących modeli AI (wrapping), budowaniem niestandardowych rozwiązań AI od zera, a podejściem agentowym (going agentic). Większość zespołów nie rozumie rzeczywistych punktów odniesienia i kompromisów, dopóki nie utknie w tym niewłaściwym wyborze.