AI schrijft niet alleen teksten, analyseert niet alleen data en optimaliseert niet alleen campagnes. Onderzoekers signaleren dat AI-modellen steeds overtuigender gedragswetenschappelijke principes toepassen in commerciële contexten. AI is overtuigend, dat staat vast. Maar hoe bewust en hoe effectief dat gebeurt, vraagt om nadere duiding.
▼
AI leert gedragsprincipes
In experimenten waarbij AI een eenvoudige commerciële opdracht krijgt, zoals het overtuigen van iemand om een shirt te kopen, blijft het niet bij een neutrale productomschrijving. AI-modellen bouwen argumenten op, gebruiken sociale bevestiging, spelen in op emotie en verminderen keuzestress.
Zonder expliciete instructie passen ze principes toe die bekend zijn uit de gedragspsychologie. Dat roept vragen op. Reproduceert AI slechts bekende patronen uit trainingsdata, of ontwikkelt het daadwerkelijk een functioneel begrip van overtuigingsmechanismen?
Parallel daaraan groeit de inzet van AI-modellen binnen neuromarketing en advertising. Ze analyseren aandacht, emotionele respons en gedragspatronen om campagnes te verbeteren. Waar traditionele A/B-tests vooral kijken naar klikgedrag, gaat deze benadering een stap verder: wat gebeurt er cognitief vóór de klik?
Wanneer generatieve AI wordt gekoppeld aan gedragsdata, ontstaat een systeem dat niet alleen voorspelt wat werkt, maar ook direct content genereert die inspeelt op die voorspellingen.
Betrokkenheid boven bereik
Deze ontwikkeling past binnen bredere trends waarin betrokkenheid en relevantie zwaarder wegen dan puur volume. Als AI-modellen leren welke prikkels aanslaan, kunnen ze boodschappen steeds verfijnen op basis van gedragsmodellen. De aandacht verschuift van content naar de gedragsprincipes die worden aangesproken.
Tegelijkertijd worden AI-modellen steeds vaker ingezet in copycreatie, personalisatie en conversieverbetering. Maar als systemen zelfstandig gedragsprincipes toepassen, ontstaat ook een ethische vraag. Wanneer wordt optimalisatie manipulatie? En wie bewaakt de grens?
Niet iedereen is overtuigd. Zo beschreef Neurensics dat AI-based eye tracking wel aandacht kan meten, maar niet automatisch echte betrokkenheid vaststelt. Een blik zegt nog niets over overtuiging, en zichtbaarheid leidt niet vanzelf tot gedragsverandering. Dat onderscheid wordt steeds belangrijker. Als AI leert optimaliseren op aandacht, maar aandacht niet gelijkstaat aan overtuiging, sturen we dan wel op de juiste signalen?
Een nieuwe fase van beïnvloeding
Gedragswetenschap en machine learning schuiven steeds verder in elkaar naarmate AI-modellen meer gedrag analyseren, content genereren en campagnes verbeteren. AI-modellen worden daarmee niet alleen een hulpmiddel, maar een instrument dat gedrag kan sturen en versterken.
Hoe bewust organisaties hiermee omgaan en welke verantwoordelijkheid zij nemen, staat centraal in een tijd waarin technologie steeds dieper doordringt in menselijk besluitgedrag.
Wat betekent dit voor Next Gen Insights?
Voor de volgende generatie, en voor iedereen die met hen samenwerkt, gaat insights niet alleen over snellere analyses. Het gaat over richting, over begrip, over controle. Het draait om drie vragen:
- Welke gedragsmechanismen activeert ons systeem?
- Optimaliseren we op aandacht, intentie of werkelijk gedrag?
- Begrijpen we de logica achter de output van onze AI-modellen?
Organisaties die deze vragen kunnen beantwoorden, houden de regie. Wie dat niet kan, laat zijn beïnvloedingskracht over aan de grillen van het systeem, aan de kant waar de wijzer van het algoritme als volgende naartoe schuift.
AI verandert marketing en onderzoek. Maar belangrijker: AI verandert hoe gedrag wordt begrepen en gestuurd. En precies daar ligt de kern van Next Gen Insights.