Multiagentní systémy posouvají marketingovou práci od jednorázového generování textů k „AI týmu“ specializovaných agentů, kteří si dělí role (plánování, analýza, tvorba obsahu, kontrola kvality) a společně doručují konzistentní výstupy. V kombinaci s Microsoft Azure a frameworkem AutoGen lze tyto agentní workflow bezpečně provozovat, škálovat a integrovat do firemních dat i marketingových kanálů. Výsledkem je rychlejší příprava kampaní, více variant a iterací v kratším čase, lepší kontrola nad tone of voice a compliance a vyšší míra personalizace díky práci se segmenty a výkonnostními daty. Současně je potřeba řídit rizika (nekonzistence, latence, náklady, ladění) pomocí sdíleného kontextu, šablon, QA/„kritik“ agenta a kvalitního logování. Nejpraktičtější start je přes 1–2 „low hanging fruit“ scénáře s jasným KPI (např. generování variant kampaní, virtuální focus group, asistovaná personalizace) a postupné rozšiřování od POC k produkčnímu nasazení.
AI
Customer 360
Vytvoření unifikovaného Customer 360 profilu není jen marketingový cíl, ale komplexní architektonická výzva. Tento článek analyzuje nezbytný přechod na architekturu Data Lakehouse v ekosystému Microsoft Fabric a Azure. Zjistěte, jak vybudovat moderní datovou platformu, která slouží jako robustní základna pro pokročilou cloudovou analytiku a hyper-personalizaci komunikace s využitím AI a LLM.
RAG nad firemními daty
Chcete nasadit generativní AI nad vlastním firemním know-how bez rizika halucinací? Tento technický deep-dive do architektury RAG ukazuje, že úspěch AI stojí a padá s kvalitním Data Engineeringem a datovou architekturou. Prozkoumejte, jak vybudovat moderní datovou platformu pro AI na bázi Microsoft Fabric a Azure Data Lakehouse a jak zvládnout výzvy spojené s vektorizací dat, bezpečností a přechodem do produkčního enterprise prostředí.
Syntetičtí uživatelé a AI Focus Groups
Syntetičtí uživatelé a AI focus groups přinášejí nový způsob, jak rychle a škálovatelně ověřovat nápady v zákaznické zkušenosti bez náročné logistiky tradičního výzkumu. Digitální persony založené na moderních jazykových modelech umožňují simulovat reakce různých segmentů na produkt, sdělení, cenotvorbu i změny v zákaznické cestě a odhalit bariéry porozumění či důvěry ještě před nasazením do praxe. Nástroj Agora AI od Data Mind tento přístup konkretizuje: „oživuje“ vaši segmentaci do podoby person, vede virtuální fokusní skupiny nad reálnými scénáři a poskytuje strukturované výstupy pro iterace CX a produktových týmů.
TOON: nový formát pro profesionální zápis promptů (a proč není jen „jiný JSON“)
Formát TOON (Token-Oriented Object Notation) je nový způsob zápisu strukturovaných dat navržený s ohledem na práci s LLM – zejména tam, kde prompty obsahují větší objem tabulkových vstupů nebo stav multiagentních systémů. Zachovává významovou kompatibilitu s JSON, ale zapisuje data úsporněji a čitelněji: méně syntaktického „šumu“, možnost tabulkového zápisu homogenních polí a přirozená práce s odsazením. Článek ukazuje, kdy TOON dává smysl jako profesionální formát pro prompty, kde naopak zůstává výhodnější JSON, a jaká rizika přináší novost standardu i omezenější ekosystém nástrojů.