АГЕНТНИЙ ШТУЧНИЙ ІНТЕЛЕКТ ЯК ІНСТРУМЕНТ РЕСТРУКТУРИЗАЦІЇ МАРКЕТИНГОВОГО ТЕХНІЧНОГО БОРГУ В УМОВАХ ГІПЕРПЕРСОНАЛІЗАЦІЇ
Анотація
У статті здійснено комплексне дослідження проблематики маркетингового технічного боргу (Marketing Technical Debt – MTD) як головного системного бар’єра на шляху впровадження стратегій гіперперсоналізації у сучасному цифровому маркетингу. Актуальність теми обумовлена переосмисленням маркетингової парадигми ба її зміною від статичного сегментування у напрямі динамічного управління клієнтським досвідом у реальному часі, що вимагає від підприємств високої технологічної адаптивності. Метою роботи є теоретичне обґрунтування та формування концептуальної моделі використання агентського штучного інтелекту (Agentic AI) та архітектури мультиагентних систем (MAS) як стратегічного інструменту реструктуризації маркетингового технічного боргу. У роботі проведено критичний компаративний аналіз генеративного (GenAI) та агентського штучного інтелекту. Доведено, що генеративний штучний інтелект, як реактивна технологія, не вирішує архітектурних проблем «організаційного гальмування» (organizational drag), натомість агентські системи, завдяки своїй автономності, проактивності та здатності до планування, здатні автоматизувати складні робочі процеси. Наукова новизна дослідження полягає у розробці архітектурної моделі мультиагентної системи для маркетингу, яка базується на принципах «когнітивної модульності». Запропонована модель включає спеціалізованих агентів (збирання даних, прийняття рішень, виконання), об’єднаних центральним оркестратором, що дозволяє інкапсулювати складність застарілих систем без необхідності повної заміни інфраструктури. Вперше описано механізм «Integration as Intent» («Інтеграція як намір»), який демонструє здатність агентів автономно створювати API-конектори, аналізуючи технічну документацію в реальному часі (на прикладі Membrane Agent). Практична цінність роботи полягає у визначенні економічних ефектів впровадження агентних систем, зокрема скорочення часу виходу на ринок (Time-to-Market), зниження витрат на залучення клієнтів (CAC) до 50% та підвищення коефіцієнта конверсії. Окреслено перехід до моделі «Агентної комерції» (Agentic Commerce), де взаємодія відбувається у форматі Agent-to-Agent (A2A), та запропоновано введення «агентів-аудиторів» для нівелювання етичних ризиків. Зроблено висновок, що інтеграція агентського штучного інтелекту є необхідною умовою трансформації маркетингового технічного боргу з операційного тягаря на керований актив.
Посилання
Agentic AI vs. Generative AI. IBM. 2025. February 11. URL: https://www.ibm.com/think/topics/agentic-ai-vs-generative-ai
AI Agents in Marketing: What They Are, Why They Matter, and How to Prepare. LiveRamp. URL: https://liveramp.com/blog/ai-agents-in-marketing
AI for product integrations. Membrane. URL: https://getmembrane.com/
Beyari H., Hashem T. The Role of Artificial Intelligence in Personalizing Social Media Marketing Strategies for Enhanced Customer Experience. Behavioral Sciences. 2025. Vol. 15. № 5. DOI: https://doi.org/10.3390/bs15050700
Booshan S., Rajput K. G., Booshan B. M. S. Harnessing Artificial Intelligence for Sustainable Marketing: A Conceptual Framework Integrating Consumer Analytics, Personalization, and Ethical Imperatives. 2025. DOI: https://doie.org/10.10399/ES.2025515619
Chinnaraju A. AI-powered consumer segmentation and targeting: A theoretical framework for precision marketing by autonomous (Agentic) AI. International Journal of Science and Research Archive. 2025. Vol. 14. № 2. P. 401–424. DOI: https://doi.org/10.30574/ijsra.2025.14.2.0370
Das A. B., Sakib S. K. Unveiling and Mitigating Bias in Large Language Model Recommendations: A Path to Fairness. arXiv. 2024. DOI: https://doi.org/10.48550/arXiv.2409.10825
Ehtesham A. et al. A survey of agent interoperability protocols: Model Context Protocol (MCP), Agent Communication Protocol (ACP), Agent-to-Agent Protocol (A2A), and Agent Network Protocol (ANP). arXiv. 2025. DOI: https://doi.org/10.48550/arXiv.2505.02279
Iyelolu T., Agu E., Ijomah T. Leveraging Artificial Intelligence for Personalized Marketing Campaigns to Improve Conversion Rates. 2024. P. 253–270.
Khraishi R. et al. Real-Time Hyper-Personalized Generative AI should be Regulated to Prevent the Rise of. Social Science Research Network. 2025. DOI: https://doi.org/10.2139/ssrn.5666192
Koralla L. N. G. Hyper-personalization: Transforming digital experiences through advanced data analytics and AI. World Journal of Advanced Engineering Technology and Sciences. 2025. Vol. 15. № 1. P. 333–345. DOI: https://doi.org/10.30574/wjaets.2025.15.1.0219
Oluwatoni O. AI Marketing Case Studies: 10 Real Examples, Results & Tools. Visme. 2025. October 11. URL: https://visme.co/blog/ai-marketing-case-studies/
Rahman R. et al. The AI Advantage: Revolutionizing Personalization in Digital Marketing. Business and Social Sciences. 2025. Vol. 3. № 1. P. 1–9. DOI: https://doi.org/10.25163/business.3110281
Souza V. Designing Multi-Agent Intelligence. Microsoft for Developers. 2025. August 20. URL: https://developer.microsoft.com/blog/designing-multi-agent-intelligence
Srinivas S. S. et al. Agentic Multimodal AI for Hyperpersonalized B2B and B2C Advertising in Competitive Markets: An AI-Driven Competitive Advertising Framework. arXiv. 2025. DOI: https://doi.org/10.48550/arXiv.2504.00338
The Difference Between AI Agents and Traditional AI Models. DEV Community. 2025. February 18. URL: https://dev.to/abhishekjaiswal_4896/the-difference-between-ai-agents-and-traditional-ai-models-1aj
Types of AI Agents in Marketing: A Comprehensive Guide. CleverTap. 2025. October 8. URL: https://clevertap.com/blog/types-of-ai-agents-in-marketing/
Unlocking AI Agents: Architecture, Workflows, and Pitfalls for Technical Leaders. DEV Community. 2025. September 20. URL: https://dev.to/satyam_chourasiya_99ea2e4/unlocking-ai-agents-architecture-workflows-and-pitfalls-for-technical-leaders-4a57
What are AI Agents? – Agents in Artificial Intelligence Explained. AWS. URL: https://aws.amazon.com/what-is/ai-agents/
What is a multi-agent system in AI? Google Cloud. URL: https://cloud.google.com/discover/what-is-a-multi-agent-system
What is AI transparency? A comprehensive guide. Zendesk. 2024. January 18. URL: https://www.zendesk.com/blog/ai-transparency/
What is Hyper-personalization? IBM. 2025. January 31. URL: https://www.ibm.com/think/topics/hyper-personalization
What is reinforcement learning? IBM. 2024. March 25. URL: https://www.ibm.com/think/topics/reinforcement-learning
Why AI Coding Agents Suck At Product Integrations And How Membrane Fixes This. HackerNoon. URL: https://hackernoon.com/why-ai-coding-agents-suck-at-product-integrations-and-how-membrane-fixes-this
Your Martech stack is already broken. GenAI is about to prove it. Jellyfish. URL: https://www.jellyfish.com/en-us/blog/your-martech-stack-is-already-broken.-genai-is-about-to-prove-it/
Agentic AI vs. Generative AI. (2025, February 11). IBM. Available at: https://www.ibm.com/think/topics/agentic-ai-vs-generative-ai
AI Agents in Marketing: What They Are, Why They Matter, and How to Prepare. (n.d.). LiveRamp. Available at: https://liveramp.com/blog/ai-agents-in-marketing
AI for product integrations. (n.d.). Membrane. Available at: https://getmembrane.com/пп
Beyari, H., & Hashem, T. (2025). The Role of Artificial Intelligence in Personalizing Social Media Marketing Strategies for Enhanced Customer Experience. Behavioral Sciences, no. 15(5). DOI: https://doi.org/10.3390/bs15050700
Booshan, S., Rajput, K. G., & Booshan, B. M. S. (2025). Harnessing Artificial Intelligence for Sustainable Marketing: A Conceptual Framework Integrating Consumer Analytics, Personalization, and Ethical Imperatives. DOI: https://doi.org/10.10399/ES.2025515619
Chinnaraju, A. (2025). AI-powered consumer segmentation and targeting: A theoretical framework for precision marketing by autonomous (Agentic) AI. International Journal of Science and Research Archive, no. 14(2), pp. 401–424. DOI: https://doi.org/10.30574/ijsra.2025.14.2.0370
Das, A. B., & Sakib, S. K. (2024). Unveiling and Mitigating Bias in Large Language Model Recommendations: A Path to Fairness (arXiv:2409.10825). arXiv. DOI: https://doi.org/10.48550/arXiv.2409.10825
Ehtesham, A., et al. (2025). A survey of agent interoperability protocols: Model Context Protocol (MCP), Agent Communication Protocol (ACP), Agent-to-Agent Protocol (A2A), and Agent Network Protocol (ANP) (arXiv:2505.02279). arXiv. DOI: https://doi.org/10.48550/arXiv.2505.02279
Iyelolu, T., Agu, E., & Ijomah, T. (2024). Leveraging Artificial Intelligence for Personalized Marketing Campaigns to Improve Conversion Rates. Pp. 253–270.
Khraishi, R., et al. (2025). Real-Time Hyper-Personalized Generative AI should be Regulated to Prevent the Rise of (SSRN Scholarly Paper No. 5666192). SSRN. DOI: https://doi.org/10.2139/ssrn.5666192
Koralla, L. N. G. (2025). Hyper-personalization: Transforming digital experiences through advanced data analytics and AI. World Journal of Advanced Engineering Technology and Sciences, no. 15(1), pp. 333–345. DOI: https://doi.org/10.30574/wjaets.2025.15.1.0219
Oluwatoni, O. (2025, October 11). AI Marketing Case Studies: 10 Real Examples, Results & Tools. Visme. Available at: https://visme.co/blog/ai-marketing-case-studies/
Rahman, R., et al. (2025). The AI Advantage: Revolutionizing Personalization in Digital Marketing. Business and Social Sciences, no. 3(1), pp. 1–9. DOI: https://doi.org/10.25163/business.3110281
Souza, V. (2025, August 20). Designing Multi-Agent Intelligence. Microsoft for Developers. Available at: https://developer.microsoft.com/blog/designing-multi-agent-intelligence
Srinivas, S. S., et al. (2025). Agentic Multimodal AI for Hyperpersonalized B2B and B2C Advertising in Competitive Markets: An AI-Driven Competitive Advertising Framework (arXiv:2504.00338). arXiv. DOI: https://doi.org/10.48550/arXiv.2504.00338
The Difference Between AI Agents and Traditional AI Models. (2025, February 18). DEV Community. Available at: https://dev.to/abhishekjaiswal_4896/the-difference-between-ai-agents-and-traditional-ai-models-1aj
Types of AI Agents in Marketing: A Comprehensive Guide. (2025, October 8). CleverTap. Available at: https://clevertap.com/blog/types-of-ai-agents-in-marketing/
Unlocking AI Agents: Architecture, Workflows, and Pitfalls for Technical Leaders. (2025, September 20). DEV Community. Available at: https://dev.to/satyam_chourasiya_99ea2e4/unlocking-ai-agents-architecture-workflows-and-pitfalls-for-technical-leaders-4a57
What are AI Agents? – Agents in Artificial Intelligence Explained. (n.d.). AWS. Available at: https://aws.amazon.com/what-is/ai-agents/
What is a multi-agent system in AI? (n.d.). Google Cloud. Available at: https://cloud.google.com/discover/what-is-a-multi-agent-system
What is AI transparency? A comprehensive guide. (2024, January 18). Zendesk. Available at: https://www.zendesk.com/blog/ai-transparency/
What is Hyper-personalization? (2025, January 31). IBM. Available at: https://www.ibm.com/think/topics/hyper-personalization
What is reinforcement learning? (2024, March 25). IBM. Available at: https://www.ibm.com/think/topics/reinforcement-learning
Why AI Coding Agents Suck At Product Integrations And How Membrane Fixes This. (n.d.). HackerNoon. Available at: https://hackernoon.com/why-ai-coding-agents-suck-at-product-integrations-and-how-membrane-fixes-this
Your Martech stack is already broken. GenAI is about to prove it. (n.d.). Jellyfish. Available at: https://www.jellyfish.com/en-us/blog/your-martech-stack-is-already-broken.-genai-is-about-to-prove-it/
