Kana i AI agenti za marketing: početak nove faze automatizacije

Kana i AI agenti za marketing: početak nove faze automatizacije

Marketing timovi u regiji već su zasićeni obećanjima “pametnih” alata: svaki nudi još jedan widget za tekst, bannere ili bidove. U tom kontekstu, Kana i njezina seed runda od 15 milijuna dolara lako bi se mogli doimati kao još jedan startup u pretrpanom MarTech svijetu. Ipak, ovaj slučaj vrijedi pažljivije pogledati. Kana cilja dublji sloj – orkestraciju cijelih marketinških procesa pomoću fleksibilnih AI agenata i sintetičkih podataka. U nastavku analiziramo što to znači za globalno tržište, ali i za oglašivače u Hrvatskoj i široj SEE regiji.

Vijest ukratko

Kako piše TechCrunch, startup Kana iz San Francisca izašao je iz stealth načina rada nakon što je prikupio 15 milijuna američkih dolara u seed rundi koju predvodi fond Mayfield. Kana razvija platformu AI agenata namijenjenih marketinškim odjelima. Ti agenti preuzimaju zadatke poput analize podataka, definiranja ciljnih skupina, upravljanja kampanjama, angažmana korisnika, medijskog planiranja i optimizacije prisutnosti u AI chatbotovima.

Suosnivači, CEO Tom Chavez i CTO Vivek Vaidya, više od 25 godina grade marketinšku i oglasnu tehnologiju. Iza sebe imaju tvrtke Rapt (kasnije ju je preuzeo Microsoft) i Krux (kupio ga je Salesforce). Kana je devet mjeseci nastajala u njihovom startup studiju super{set}.

Osim agenata, platforma nudi i generiranje sintetičkih podataka koji nadopunjuju podatke trećih strana za potrebe istraživanja tržišta i targetiranja. Sustav je zamišljen tako da se povezuje s postojećim marketinškim alatima, uz “čovjeka u petlji” – korisnici trebaju odobravati radnje agenata, davati povratne informacije i prilagođavati ponašanje sustava. Prikupljena sredstva usmjerit će se u zapošljavanje u inženjeringu, proizvodu i prodaji, a predstavnik Mayfielda ulazi u upravni odbor.

Zašto je to važno

Kana ne pokušava biti još jedan generator oglasa, nego “mozak” koji koordinira cijeli marketinški stack.

Većina sadašnjih AI rješenja u marketingu pokriva uske slučajeve: automatizirano pisanje teksta, kreiranje vizuala, podešavanje bidova u jednom oglasnom sustavu. Kana pokušava izgraditi mrežu labavo povezanih agenata koji se spajaju na različite platforme (Meta, Google, CRM, email, analitika, e‑commerce) i zajedno izvode kompleksne procese. Primjerice: obrade brief, odrede ciljeve, predlože medijski plan, slože ciljne skupine, prate rezultate i rebalansiraju budžete – uz ljudsku kontrolu.

Uspije li taj pristup, jasno se nazire tko dobiva:

• Mali i srednji timovi, koji pokrivaju sve više kanala bez mogućnosti zapošljavanja dodatnih specijalista.
• Agencije, od lokalnih u Zagrebu do mreža u Beču ili Budimpešti, koje moraju dokazivati vrijednost pod pritiskom cijena.
• Velike kompanije, koje se bore s nizom nepovezanih MarTech alata i silosa podataka.

Potencijalni gubitnici su nišni SaaS alati čija je glavna vrijednost pojednostavljenje jednog koraka u jednom kanalu. Ako agent, koji “vidi” cijeli stack, može pozvati više API‑ja i donositi odluke na temelju kompletne slike, dio tih proizvoda postaje suvišan.

Druga bitna dimenzija je uporaba sintetičkih podataka. Kako treće‑strani kolačići nestaju, a regulativa i troškovi korištenja vanjskih podataka rastu, marketing traži načine da zadrži mogućnost testiranja i modeliranja bez izravnog rada s osobnim podacima. Sintetički skupovi, generirani iz postojećih signala, nude jedan od odgovora. No samo ako su modeli dizajnirani tako da ne „reproduciraju“ konkretne osobe ili osjetljive obrasce – u suprotnom riskiramo sukob s GDPR‑om.

Napokon, tu je i težina osnivačkog tima. U moru novih AI projekata, korporacije će prije povjerenje dati ljudima koji su već isporučili robusne sustave Microsoftu i Salesforceu nego novopečenim startupima. Za marketinške odjele banaka, telekoma ili velikih retail lanaca u regiji, to može biti presudno pri odabiru partnera.

Šira slika

Kana se uklapa u nekoliko šire prisutnih trendova u industriji.

1. Od pomoćnih alata prema agentima.

Prvi val generativne umjetne inteligencije u marketingu bili su asistenti: prijedlozi teksta, automatizirani odgovori, prilagodba slika. Sljedeća faza su agenti koji mogu samostalnije planirati, provoditi i optimizirati aktivnosti unutar unaprijed zadanih granica. Veliki dobavljači modela već promoviraju ovaj agentni pristup; Kana ga fokusira na domenu marketinga.

2. Kraj starog trackinga.

Ograničavanje kolačića trećih strana i ID‑jeva na uređajima urušava tradicionalne modele targetiranja i atribucije. Odgovor velikih platformi su snažno automatizirani proizvodi poput Performance Maxa ili Advantage+‑a, u kojima oglašivač ima malo uvida u logiku odlučivanja. Kanasin prijedlog – agenti koji upravljaju više sustava uz podršku sintetičkih podataka – zamišljen je kao alternativa potpunoj ovisnosti o jednoj zatvorenoj platformi.

3. Stari sustavi s dodanom AI vs. AI‑native startupi.

Veliki igrači poput Salesforcea, Adobea, SAP‑a ili HubSpota dodaju AI sloj na postojeće produkte. To jest napredak, ali ih ograničava naslijeđena arhitektura. Kana kreće obrnuto: prvo definira agentni sloj kao centar, a ostatak su integracije prema različitim alatima.

Povijest adtecha pokazuje da takve “abstrakcijske” razine mogu promijeniti tržišnu dinamiku. Demand‑side platforme redefinirale su kupnju oglasa; CDP‑ovi su promijenili način upravljanja podacima o korisnicima. Agenti mogu slično utjecati na organizaciju rada u marketingu: umjesto još jednog specijalista – jedan dobro podešen agent.

Istodobno postoji rizik ponavljanja starih grešaka: optimizacija za krive metrike, nedostatak mogućnosti revizije odluka, još jedan sloj crne kutije iznad već postojećih. Bez jasne dokumentacije, logova i mehanizama kontrole, “agentni marketing” mogao bi biti samo novi naziv za staru netransparentnu automatizaciju.

Europski i regionalni pogled

Za Hrvatsku i širu EU ova priča otvara nekoliko važnih tema.

Prvo, regulatorni okvir. GDPR je već promijenio način na koji se prikupljaju i koriste podaci za oglašavanje. Nadolazeći Akt o umjetnoj inteligenciji EU dodatno će regulirati sustave koji profiliraju korisnike ili predviđaju ponašanje, pa makar se radilo o „običnom“ marketingu. Platforma koja generira sintetičke podatke i autonomno optimizira kampanje morat će dokazati da ne dolazi do re‑identifikacije ili sustavne diskriminacije.

Drugo, veličina i zrelost tržišta. Hrvatska i većina SEE tržišta relativno su mala, s ograničenim proračunima i timovima. Mnoge tvrtke – od turističkih subjekata na Jadranu do retail lanaca i telekoma – oslanjaju se prvenstveno na Google i Meta oglašavanje, uz pokoji lokalni alat. Agentni sloj koji se može prilagoditi “u hodu” mogao bi manjim ekipama dati razinu sofisticiranosti koju si inače ne mogu priuštiti.

Treće, europski dobavljači i infrastruktura. U EU već postoji niz MarTech rješenja koja se pozicioniraju kao GDPR‑friendly alternativa američkim SaaS‑ovima, uz hosting unutar Unije. Ako Kana želi ozbiljnije nastupiti na našem tržištu, trebat će ponuditi podatkovna centra u EU, standardne ugovorne klauzule, DPIA dokumentaciju i fleksibilnost za zahtjeve lokalnih AZOP‑ova i drugih nadležnih tijela.

Konačno, tu je i pitanje povjerenja korisnika. Građani u Hrvatskoj i regiji postaju sve osjetljiviji na prekomjerno praćenje i „predobro“ personalizirane oglase. Tvrtke koje budu koristile agentne sustave morat će voditi računa ne samo o ROI‑ju, nego i o reputacijskom riziku – još više u sektorima poput financija, zdravstva ili javnih usluga.

Što slijedi

U kratkom roku vjerojatno ćemo vidjeti da se Kana fokusira na nekoliko velikih globalnih oglašivača i agencija. Tek nakon što agentni sustavi prođu kroz realne scenarije i “nauče” brojne rubne slučajeve, mogu se širiti prema široj bazi korisnika.

U idućih 12–24 mjeseca vrijedno je pratiti:

• Širenje priče o „agentnom sloju“. Sve više dobavljača tvrdit će da upravo njihov proizvod predstavlja centralni mozak nad vašim CRM‑om, oglašavanjem i analitikom.
• Raspravu o sintetičkim podacima. Regulatori, pravnici i stručnjaci za zaštitu podataka detaljnije će razmatrati kada se takvi podaci mogu smatrati dovoljno anonimiziranima.
• Nove uloge u timovima. Pojavit će se potreba za ljudima koji razumiju i marketing i AI – da definiraju ciljeve, postave pravila za agente, analiziraju logove i reagiraju ako stvari krenu krivo.
• Potencijalne akvizicije. Ako Kana demonstrira jasna poboljšanja performansi kod nekoliko velikih brendova, vrlo brzo može postati meta za preuzimanje od strane cloud ili CRM divova.

Puno je otvorenih pitanja. Koliko će odluke agenata biti transparentne? Hoće li oglašivači moći rekonstruirati zašto je sustav preusmjerio budžet s jednog kanala na drugi? Što se događa kada agenti različitih dobavljača daju suprotne preporuke u istom tech stacku? I naposljetku, kako će se ovakva automatizacija uklopiti u kategorizaciju rizika prema EU AI Aktu?

Za hrvatske tvrtke praktična je poruka sljedeća: vjerojatno je vrijeme da počnete eksperimentirati s agentnim pristupom, ali uz čvrst okvir upravljanja podacima i jasnu granicu koliko kontrole ste spremni prepustiti algoritmu.

Zaključak

Kana i njezina seed runda od 15 milijuna dolara simboliziraju pomak od uskih AI alata prema agentima koji upravljaju cijelim marketinškim stackom, oslanjajući se i na sintetičke podatke. Ako startup uspije isporučiti obećanu fleksibilnost, mnogi specijalizirani MarTech proizvodi mogli bi izgubiti na važnosti, a veliki dobavljači morat će redefinirati svoje AI strategije. Oglašivači u Hrvatskoj i regiji trebali bi ovu promjenu pratiti aktivno, ali kritički – s jasnim zahtjevima za transparentnost, zaštitu podataka i mogućnost ljudske kontrole. Biste li vi dopustili AI agentu da samostalno raspoređuje vaš sljedeći marketinški budžet?