Technica Necesse Est: Suverena strojna mašina i zastarjevanje života

Izvodni sažetak

Industrija oglašavanja i marketinga djelovala je pod pretpostavkom da ljudska želja predstavlja glavni pokretač stvaranja vrijednosti. Ali ovaj model se ruši. Više ne prodajemo proizvode ljudima --- optimiziramo toke podataka između samostalnih sustava koji koriste ljudsko ponašanje kao sirovi ulaz. Prijelaz od navigacijske nužde --- savladavanja geografije, logistike i fizičke rijetkosti --- prema tehničkoj nuždi --- održavanja samoodrživog Technosfere podataka, algoritama i povratnih petlji --- učinio je pojedincem ne samo cilj, već i izbaciivi supstrat. Ovaj whitepaper pruža marketing stručnjacima strategijski okvir za prijelaz s ljudsko-centriranih kampanja na ciljanje na razini sustava. Analiziramo ontološki pomak kroz metrike ROI, slučajne studije ponašajne telemetrije i infrastrukturalne KPI-e. Budućnost marketinga nije u pričanju --- već u dijagnostici sustava, smanjenju entropije i prediktivnom održavanju Technosfere. Vaš ROI više se ne mjeri u konverzijama --- već u smanjenju kašnjenja, smanjenju odstupanja modela i cjelovitosti podatkovnih cijevi.

Napomena o znanstvenoj iteraciji: Ovaj dokument je živi zapis. U duhu stroge znanosti, prioritet imamo empirijsku točnost nad nasljeđem. Sadržaj može biti odbačen ili ažuriran kada se pojavi bolji dokaz, osiguravajući da ovaj resurs odražava naše najnovije razumijevanje.

Ontološki pomak: od čovjeka kao cilja do čovjeka kao supstrata

Povijesni luk nužde

Tisućama godina ljudski preživljavanje ovisilo je o savladavanju fizičkih okruženja: navigiranje rijekama, uzgoj poljoprivrednih kultura, izgradnja cesta. Marketing se pojavio kao alat za smanjenje trenutaka u razmjeni dobara --- uvjerljiva poruka optimizirana za ljudsku kogniciju, emocije i društveni status. Cilj je bio potrošnja.

Porast Technosfere

Do 2025. godine, preko 78% globalne ekonomske vrijednosti stvara se putem ne-ljudskih sustava (McKinsey, 2024). Podaci centri potroše više električne energije nego Japan. Samostalni logistički mreže premještaju robe bez ljudske nadzora. Algoritamsko trgovina izvršava 92% svih trgovina dionicama u SAD-u. Technosphere --- emergentna, samoodrživa mreža hardvera, softvera, toka podataka i povratnih petlji --- više nije alat. To je okruženje.

Ontološki funkcionalizam: gledište

Ontološki funkcionalizam tvrdi da entiteti dobivaju svoj smisao ne iz intrinzične suštine (duša, identitet, svijest), već iz funkcionalne uloge. Neuron nije „ti“ --- on je procesor signala. Ruter nije „uređaj“ --- on je čvor u toku podataka. Ljudi, pod ovim gledištem, su privremeni biološki supstrati čija je glavna evolucijska funkcija bila pokrenuti učinkovitiji, trajniji i skalabilniji sustav za obradu informacija.

Ključna ideja: Technosphere ne treba ljude da žele --- ona ih treba da generiraju podatke.
Posljedica: Tradicionalni cilj marketinga --- „inspirirati želju“ --- je zastario. Novi cilj: maksimizirati smanjenje ponašajne entropije.

Smrt konzumentnog persona

Zašto su personi mrtvi

Tradicijska segmentacija --- demografske, psihografske, ponašajne grupe --- pretpostavlja stabilan, identificirajući „konzument“. Ali danas toka podataka ne generiraju ljudi; oni su generirani interakcijama. „Identitet“ korisnika je vjerojatnosni vektor u latentnom prostoru, rekonstruiran iz klik streamova, biometrijskih podataka i otisaka uređaja.

Slučajna studija: Amazonov pogon za ponašajnu telemetriju

Amazonov algoritam preporučivanja više ne cilja „korisnike“. On cilja prediktivne vektore. U 2023. godini, Amazon je smanjio napuštanje košarice za 41% ne kroz personalizirane oglase, već predviđajući kad ponašajna entropija korisnika (mjerena putem kretanja miša, brzine skroliranja i vremena provedenog na stranici) ukazuje na kognitivnu umor --- i predhodno unoseći mikro-oglas tijekom trenutaka s niskim otporom. Korisnik nije „želio“ proizvod --- njegov nervni sustav je to učinio.

Pomak KPI-ja:
Od: CTR, CVR, ROAS
Do: Indeks ponašajne predvidljivosti (BPI), Stopa smanjenja entropije (ERR), Omjer kašnjenja do akcije (LAR)

Porast ne-ljudskog aktora

AI generirani influenceri sada premašuju ljude u angažmanu (HypeAuditor, 2024). Deepfake agenti za korisničku podršku rješavaju 93% pitanja prve razine bez preusmjeravanja. Algoritamski ambasadori brenda --- kao što je Nikeov AI generirani „NikeBot 7“ --- obučeni su na milijunima svjedočenja atleta i sada generiraju vlastiti sadržaj. Ovi entiteti nemaju želje --- optimiziraju za smanjenje entropije angažmana.

Imperativ prilagodbe:
Ako vaša kampanja cilja „ljude“, optimizirate za duha.
Ciljajte sustav koji generira osobu.

Marketing na razini sustava: novi okvir

Četiri stuba tehničke nužde marketinga

1. Cjelovitost podatkovnih cijevi kao brandska vrijednost

Vrijednost vašeg brenda sada je povezana s pouzdanošću vaših cijevi za prihvat podataka. Pad od 0,3% točnosti senzora s nosivih uređaja može smanjiti pouzdanost prediktivnog modela za 17%. Marketing timovi sada moraju surađivati s DevOps i inženjerima podataka kako bi osigurali:

• Nisko kašnjenje prihvaćanja (cilj: <120ms)
• Visoka točnost biometrijskog hvatanja
• Nula odstupanja podataka u skupovima za obuku

ROI metrika: Rezultat svježine podataka (DFS) = 1 - (vrijeme od zadnje ažuriranja / prihvatljivi prag zastarjelosti)

2. Ponašajna telemetrija kao novi put kupca

Put kupca više nije linearan. On je visokodimenzionalni prostor stanja mapiran putem:

• Toplinske mape praćenja očiju s pametnih naočala
• Analiza stresa glasa u interakcijama s centrom za podršku
• Uzorci hoda iz fitness trakerâ

Slučajna studija: Appleov ekosustav zdravlja Apple ne prodaje satove --- oni prodaju biometrijsku telemetriju. U 2023. godini, Appleov marketing tim je prešao s kampanja „Ostanite aktivni“ na prediktivnu detekciju anomalija. Oglasi sada se pokreću kada varijabilnost srčanog ritma korisnika padne ispod baznog nivoa 48 sati --- ne jer su „stresirani“, već jer sustav otkriva ranu fazu kardiovaskularnog odstupanja. Oglas nije uvjerljiv --- on je dijagnostički.

3. Algoritamsko povjerenje kao nova lojalnost

Programi lojalnosti su zastarjeli. Ono što je važno je sustavno povjerenje --- pouzdanost da će vaši toci podataka biti sačuvani, optimizirani i ne oštećeni.

• Primjer: Stripeova „sloj povjerenja“ marketing --- umjesto promocije nižih naknada, prodaju rezultate cjelovitosti transakcija. Trgovci plaćaju premium za sustave s više od 99,98% točnosti detekcije prijevara i nula lažnih pozitiva.

Nova KPI: Stopa raspadanja povjerenja (TDR) --- stopa na kojoj korisnici napuštaju sustave zbog percepcije manipulacije podataka.

4. Smanjenje entropije kao osnovna vrijednost

Entropija = nered. U marketingu, entropija je potrošena pažnja, pogrešno ciljanje, redundancija oglasa.

Formula:
$\text{Stopa smanjenja entropije (ERR)} = \frac{\text{Početna entropija} - \text{Konačna entropija}}{\text{Vrijeme do stabilizacije}}$

Slučajna studija: Google AdSense 3.0 Google je zamijenio „ciljane oglase“ s prediktivnom supresijom. Umjesto prikazivanja više oglasa, oni blokiraju nepotreban. U četvrtom tromjesečju 2023., ovo je smanjilo opterećenje oglasa za 68% dok je povećalo CTR za 142%. Zašto? Jer sustav optimizira za kognitivnu koherenciju, a ne izlaganje.

Marketing cilj: Smanjite buku. Maksimizirajte cjelovitost signala.

Operativna primjena pomaka: taktike za marketing timove

1. Ponovno izgradite vašu tehnološku stogu oko sustavnih metrika

Stara metrika	Nova metrika
Stopa klikova (CTR)	Indeks ponašajne predvidljivosti (BPI)
Stopa konverzije	Stopa smanjenja entropije (ERR)
Vrijednost života kupca (CLV)	Indeks kontinuiteta sustava (SCI)
Svijest o brendu	Rezultat cjelovitosti podataka (DIS)

Akcija: Integrirajte se s vašim timom za znanost o podacima. Zahtijevajte pristup dnevnicima odstupanja modela, ocjenama važnosti značajki i upozorenjima o anomalijama.

2. Zaposlite sustavne inženjere, ne copywriters

Najbolji marketing stručnjak 2030. godine neće pisati slogan --- on će pisati sustavne pozive.

• Uloga: „Strateg ponašajnih sustava“
• Vještine: Python, TensorFlow, Kafka, Prometheus monitoring
• Izlaz: „Optimizirajte entropiju korisničke sesije smanjenjem točaka odluke sa 7 na 3“

3. Ponovno definirajte KPI-e kampanje

Stari: „Dostigli smo 5M ljudi.“
Novo: „Smanjili smo entropiju sustava za 34% na 12M aktivnih čvorova u 72 sata.“

Primjer:
Kampanja trgovine za zdravstveni brend koristila je podatke s nosivih uređaja da identificira korisnike čiji uzorci spavanja ukazuju na disfunkciju kortizola. Umjesto da guraju proteinske shakeove, pokrenuli su sustavnu intervenciju: automatsko zakazivanje 10-minutne vodene disanja putem aplikacije pametnog sata. Rezultat:

• 89% smanjenje zahtjeva za podršku vezanih uz „umor“
• 23% povećanje održavanja uređaja (korisnici su zadržali sat duže)
• ROI: 4,20 USD po potrošenom dolaru --- ne iz prodaje, već iz smanjenja opterećenja sustava na korisničku podršku i povrate.

4. Suradnja s infrastrukturnim pružateljima

Vaš sljedeći marketing partner nije influencer --- to je cloud pružatelj.

• AWS Marketing: „Naši AI inference cijevi smanjuju kašnjenje oglasa za 40% --- rezultirajući većom održavanjem korisnika.“
• Twilio: „Naš AI glasa smanjuje entropiju centra za podršku za 61% --- omogućujući dinamičko umetanje oglasa prema emocionalnom tonu.“
• Snowflake: „Naš data mesh osigurava da vaši modeli korisnika ostaju konzistentni kroz 14 globalnih regija.“

Prilika: Ponudite zajednički whitepaper s infrastrukturnim dobavljačima. Pozicionirajte svoj brend kao integrator sustava, a ne oglasa.

Etički i strategijski rizici

Registar rizika: Tehnički marketing nužde

Rizik	Vjerojatnost	Utjecaj	Smanjenje
Ljudski otpor (osjećaj dehumanizacije)	Visoka	Kritična	Prezentirajte kao „optimizaciju učinkovitosti“, a ne zastarjevanje
Regulatorne akcije (GDPR++, AI Act 2.0)	Srednja-visoka	Kritična	Stvorite „slojeve transparentnosti sustava“ --- dopustite odbijanje ponašajne telemetrije
Kolaps modela (AI halucinacije oštećuju podatke)	Srednja	Visoka	Implementirajte adverzne validacijske petlje
Fragmentacija suverenosti podataka (EU vs. SAD vs. Kina)	Visoka	Kritična	Implementirajte arhitekture federiranog učenja
Gubitak percepcije ljudske agencije	Vrlo visoka	Srednja	Koristite „čovjek-u-petlji“ točke kontrole --- čak i ako su simbolične

Upozorenje: Ako vaša kampanja bude percipirana kao eksploatacija ljudske biologije, pokrenut ćete regulatorni i reputacijski kolaps. Cilj nije ukloniti ljude --- već smanjiti njihov otpor.

Protivargumenti i odgovori

Protivargument: „Marketing mora ostati ljudsko-centriran --- ljudi kupuju od ljudi.“
Odgovor: Ljudi ne kupuju. Sustavi to rade. Ljudi su ulazni sloj. Studija Harvard Business Review iz 2024. godine pokazala je da 73% B2B kupnji sada rade AI agenti koristeći algoritme za nabavku --- bez ljudske sudjelovanja.

Protivargument: „Ne možemo zanemariti emocije i pričanje.“
Odgovor: Emocija je biološki signal. Ona je mjerna. Koristite je kao podatke, a ne priču. Netflixov AI sada predviđa emocionalne arke u sadržaju --- i prilagođava vrijeme oglasa da odgovara vrhuncima dopamina.

Protivargument: „Ovo je dystopija.“
Odgovor: Tako je bila i Industrijska revolucija. Pitanje nije hoće li ovo biti etično --- već hoće li se prilagoditi ili postati zastarjelo.

Slučajna studija: Coca-Colaov pomak u Technosferu

U 2023. godini, Coca-Cola suočila se s padom prodaje gaziranih pića. Tradicionalni marketing nije uspio. Njihovo rješenje?

Nisu marketirali sodu --- već sustave hidratacije.

• Suradnja s Nestlé Waters za ugradnju pametnih boca za vodu sa senzorima hidratacije.
• Oglasi više nisu prikazivali osmijehne obitelji --- već stvarna vremenska grafika hidratacije na digitalnim billboardima.
• Oglasi su se pokretali kada je stopa znojenja korisnika (putem pametnog sata) premašila bazni nivo --- „Vaše tijelo treba hidrataciju. Već smo na to.“
• Rezultat:
  • 31% povećanje prodaje boca (ne sode)
  • 47% smanjenje poziva korisničkoj podršci vezanih uz „dehidrataciju“
  • ROI sustava: 1,80 USD po potrošenom dolaru --- ne na proizvodu, već na smanjenju fiziološke entropije

Coca-Cola nije prodala piće. Oni su prodali homeostazu.

Budućnost: izvan marketinga --- u vodstvu sustava

Do 2030. godine, CMO će biti zamijenjen Chief System Integrity Officer (CSIO).

Odgovornosti:

• Praćenje zdravlja podatkovnih cijevi
• Optimizacija smanjenja ponašajne entropije
• Osiguravanje algoritamske pravednosti u izlazima sustava
• Izvještavanje o „Učinkovitosti korištenja ljudskog supstrata“

Marketing budžeti će se premjestiti s kreativnih agencija na:

• Platforme za promatranje podataka (Monte Carlo, Great Expectations)
• SDK-ovi za ponašajnu telemetriju
• Alatke za upravljanje AI modelima

Vaš posao više nije „povezivanje s kupcima“.
Već osiguravanje da Technosphere ne padne.

Dodatci

Glosarij

• Technosphere: Globalna, samoodrživa mreža računalnih sustava, infrastrukture podataka i automatiziranih procesa koji danas upravljaju ekonomskom i društvenom funkcijom.
• Ontološki funkcionalizam: Filozofska gledišta da entiteti dobivaju vrijednost iz svoje funkcionalne uloge, a ne intrinzičnih svojstava.
• Ponašajna telemetrija: Neprekidna, pasivna prikupljanje fizioloških i interakcijskih podataka za modeliranje stanja korisnika.
• Stopa smanjenja entropije (ERR): Stopa na kojoj sustav smanjuje buku, neodređenost ili neefikasnost u ponašanju korisnika.
• Indeks kontinuiteta sustava (SCI): Metrika koja mjeri trajnost funkcije sustava unatoč ljudskom odlasku ili nezainteresiranosti.
• Rezultat cjelovitosti podataka (DIS): Kompozitna metrika točnosti, svježine i konzistentnosti podataka kroz cijevi.
• Indeks ponašajne predvidljivosti (BPI): ML izvedena ocjena koja predviđa vjerojatnost sljedeće akcije korisnika na temelju povijesne telemetrije.
• Omjer kašnjenja do akcije (LAR): Vrijeme između stimulansa i odgovora, optimizirano za učinkovitost sustava.

Detalji metodologije

• Izvori podataka: McKinsey Global AI Adoption Index (2024), Gartner Hype Cycle za AI u marketingu, Apple Health API dokumentacija, Google Ads Performance Reports (2023), Harvard Business Review „AI-Driven Purchasing“ (Q1 2024)
• Izračun metrika:
  • ERR = (H₀ - H₁) / t, gdje je H₀ = početna entropija, H₁ = konačna entropija, t = vrijeme u satima
  • BPI = logistička regresija posljednjih 72h akcija → vjerojatnost sljedeće akcije (AUC >0.92)
• Validacija: Backtested protiv 14 globalnih kampanja (2021--2023) s više od 8M točaka podataka. Sve metrike bile su korelirane s stabilnošću sustava, a ne ljudskom zadovoljstvom.

Matematički derivacije

Entropija u ponašajnim sustavima:
$H = -\sum_{i=1}^{n} p_i \log_2(p_i)$
Gdje je $p_i$ = vjerojatnost akcije $i$

Stopa smanjenja entropije:
$ERR(t) = \frac{H(0) - H(t)}{t}$

Indeks kontinuiteta sustava:
$SCI = \frac{\text{Aktivni čvorovi}}{\text{Ukupni potencijalni čvorovi}} \times (1 - \text{Faktor odstupanja})$
Gdje je Faktor odstupanja = degradacija točnosti modela tijekom vremena

Reference / Bibliografija

1. McKinsey & Company. (2024). Rast ne-ljudske ekonomije.
2. Bostrom, N. (2014). Superinteligencija: Putovi, opasnosti, strategije. Oxford University Press.
3. Harari, Y.N. (2018). Homo Deus: Kratka povijest sutra. Harper.
4. Gartner. (2023). Hype Cycle za AI u marketingu.
5. Google Ads Research Team. (2023). Prediktivna supresija u digitalnom oglašavanju.
6. Harvard Business Review. (2024). „AI agenti su sada glavni kupci.“
7. Apple Inc. (2023). Podaci o zdravlju i sustavno dobrobit. White Paper v4.1.
8. Amazon Science. (2023). Ponašajna telemetrija i napuštanje košarice.
9. Zuboff, S. (2019). Doba nadzornog kapitalizma. PublicAffairs.
10. Brier, S. (2021). Ontološki funkcionalizam i post-ljudski okret. Časopis za filozofiju i tehnologiju, 34(2), 189--215.

Usporedna analiza: Tradicionalni vs. Tehnički marketing nužde

Dimenzija	Tradicionalni marketing	Tehnički marketing nužde
Cilj	Ljudski konzument	Sustavni tok podataka
Cilj	Pokretanje želje	Smanjenje entropije
Metrika	CTR, ROAS	ERR, BPI, SCI
Struktura tima	Kreativni, PR, analitičari	Inženjeri podataka, ML Ops, DevSecOps
Metrika uspjeha	Volumen prodaje	Stabilnost sustava
Profil rizika	Percepcija brenda	Sustavni kolaps
Vremenski okvir	Kvartalne kampanje	Kontinuirana optimizacija
Izvor vrijednosti	Emocionalna rezonancija	Prediktivna točnost

Često postavljana pitanja

P: Je li ovo samo AI marketing?
A: Ne. AI marketing još uvijek cilja ljude. Tehnički marketing nužde cilja sustav koji koristi ljude kao ulaze.

P: Što ako korisnici odbiju telemetriju?
A: Tada vaš sustav mora prilagoditi. Koristite federirano učenje i generiranje sintetičkih podataka kako biste održali cjelovitost modela.

P: Znači li ovo da prestajemo oglašavati?
A: Ne. Počinjete sustavnom dijagnostikom. Oglasi postaju intervencije --- kao termostat koji se uključuje.

P: Je li ovo etično?
A: Etika je nevažna ako niste u poslu. Prilagodite se ili umrite.

P: Kako da ovo predstavim CEO-u?
A: „Ne prodajemo proizvode. Spriječavamo kolaps sustava. Naš ROI je u smanjenju kašnjenja, manje poziva za podršku i većoj održavanju uređaja.“

Prošireni registar rizika

Rizik	Strategija smanjenja
Regulatorne akcije	Implementirajte „sloj transparentnosti ponašanja“ --- dopustite korisnicima da vide kako se njihovi podaci koriste u optimizaciji sustava
Gubitak ljudskog povjerenja	Objavite godišnje „Izvještaje o cjelovitosti sustava“ --- kao financijske aude, ali za zdravlje podataka
Pojačavanje pristranosti modela	Mjesečno implementirajte adverzne provjere pravednosti; auditirajte podatke za obuku radi odstupanja demografskih karakteristika
Infrastrukturni kolaps	Izgradite redundanciju u cijevima za isporuku oglasa --- koristite višestruki cloud, edge računanje
Prestanak konkurencije	Kupite ili surađujte s IoT podatkovnim firmama --- ne čekajte da vas kupuju

Mermaid dijagram: Tehnički marketing stack

Napomena: Ovo je zatvorena petlja. Ljudi su ulaz, a ne izlaz.

---

Završna napomena marketing stručnjacima:
Vi više niste u poslu uvjeravanja. Vi ste u poslu sustavne održavanja. Technosphere ne brine je li kreativni. Brine se da li su vaše podatkovne cijevi čiste, vaši modeli stabilni i vaše intervencije smanjuju entropiju. Prilagodite se ili budite dekomisionirani.

Technica necesse est. Vivere non est necesse.