IA generativa en marketing

Esta capacidad permite a los especialistas en marketing automatizar, personalizar e innovar en sus estrategias de marketing de varias maneras. Por ejemplo, pueden crear contenido personalizado para consumidores individuales o presentar recomendaciones a los departamentos de marketing basadas en grandes cantidades de datos de clientes.

Durante la última década, las compañías de comercio electrónico y otras organizaciones han desplegado IA para diversas aplicaciones de marketing, incluidas las pruebas A/B de anuncios y la automatización de elementos básicos de campañas de marketing, como el envío masivo de emails. Pero con la sofisticación emergente de las herramientas de IA generativa como ChatGPT, las nuevas tecnologías están preparadas para dar un vuelco al marketing digital. Estos avances produjeron innovaciones significativas en el marketing de IA en un corto periodo de tiempo.

Recientemente, la compañía automovilística Carvana creó 1,3 millones de videos^únicos1 generados por inteligencia artificial y adaptados al recorrido de cada cliente. Spotify experimentó con la traducción automática de podcasts, lo que le permitió llegar a nuevos mercados y audiencias^.2

Para los departamentos de marketing, la IA generativa puede automatizar tareas repetitivas, como escribir descripciones de productos o resumir los comentarios de los clientes, liberando a los trabajadores humanos para tareas más críticas y valiosas. A medida que los modelos de IA capaces de aprendizaje profundo se familiarizan más con la voz de una marca, las ofertas de productos y los clientes, sus resultados mejoran y aumenta el rendimiento general.

Innovaciones como estas aumentaron enormemente el interés en el uso de la IA generativa para el marketing en los últimos años. Según una encuesta de IBM en colaboración con Momentive.ai, El 67% de los CMO informaron que planeaban implementar la IA generativa en los próximos 12 meses. Hasta el 86% planeaba hacerlo en un plazo de 24 meses. Sin embargo, para muchas compañías, las iniciativas actuales de IA generativa siguen centradas en el uso de la tecnología para la eficiencia y la reducción de costos en lugar de la innovación y el crecimiento.³

Los modelos de IA generativa emplean técnicas de aprendizaje automático para generar texto, imágenes, audio y video. Estos modelos se entrenan con vastos conjuntos de datos, aprendiendo patrones y estructuras dentro de los datos para producir salidas que imiten el proceso de toma de decisiones humano.

En las aplicaciones de marketing, la IA generativa se emplea a menudo junto con la IA tradicional para impulsar la eficiencia. Por poner un ejemplo sencillo, la IA generativa podría crear textos publicitarios e imágenes, mientras que el machine learning determina qué clientes reciben un activo creativo en individuo.

Si bien GPT-4 y Dall-E de OpenAI siguen siendo algunos de los modelos más reconocidos públicamente, cada vez más organizaciones de vanguardia están creando soluciones de IA generativa personalizadas o semipersonalizadas capacitadas en conjuntos de datos específicos de la marca o de la tarea. Por ejemplo, la biblioteca Granite de modelos fundacionales de IBM se capacita con datos empresariales de los sectores legal, académico y financiero para adaptar mejor a las aplicaciones empresariales.

Con modelos orientados a la compañía como estos, una organización puede superponer sus propios datos (por ejemplo, información histórica sobre las interacciones con los clientes) sobre un modelo fundacional. Este proceso crea un serial de herramientas de IA más específicas y eficaces. A medida que estas tecnologías “aprenden” con el tiempo, los modelos de IA especialmente diseñados y capacitados para completar tareas específicas pueden mejorar continuamente y desarrollar más capacidad para tareas específicas.

Los departamentos de marketing están bien posicionados para aprovechar esta tecnología, ya que la comunicación con los clientes y la publicidad generan grandes cantidades de datos. La IA generativa es particularmente experta en el análisis de datos no estructurados , como publicaciones en redes sociales o comunicaciones de chat.

Las organizaciones pueden optar por integrar estas herramientas de diversas maneras, con distintos grados de interacción humana e impacto en toda la compañía. Si bien en los últimos años las soluciones de IA generativa prefabricadas se volvieron casi omnipresentes en los departamentos de marketing grandes y pequeños, las organizaciones están adoptando cada vez más modelos personalizados y transformaciones digitales a gran escala impulsadas por la IA. Según un informe reciente del IBM® Institute for Business Value, más de la mitad de los directores de marketing afirman que tienen previsto crear modelos de base basados en los datos propiedad de su compañía.

En términos generales, el grado en que una empresa adopta la IA se puede dividir en tres categorías:

• Modelos de IA generativa prediseñados
• Modelos de IA generativa personalizados
• Transformación de IA a gran escala

Cada vez más, creadores de contenido y profesionales de marketing emplean modelos prediseñados, como ChatGPT, para generar ideas y crear primeros borradores de comunicaciones con los clientes. Del mismo modo, las herramientas de marketing habilitadas para IA generativa listas para usar, como Generative Fill de Adobe, permiten modificar rápidamente los recursos creativos mediante el uso de instrucciones en lenguaje natural. Estas soluciones de IA, diseñadas tomando en cuenta la versatilidad y dirigidas a grandes audiencias, incrementan la eficiencia diaria reduciendo el tiempo que los empleados dedican a tareas rutinarias.

Algunas organizaciones optan por personalizar ligeramente los modelos fundacionales, entrenándolos con información patentada específica de la marca para casos de uso específicos. Esto podría incluir la generación de recursos creativos, la recomendación de palabras clave de optimización de motores de búsqueda (SEO) o el análisis de datos para pronosticar comportamientos futuros de los clientes. Con estos modelos, los humanos reciben contenido de una tecnología de IA generativa y aprueban o utilizan su entrada.

Una transformación con IA a gran escala combina múltiples tecnologías de IA, incluidas soluciones de IA generativa personalizadas, para alterar los procesos centrales de marketing de una organización. Además de emplear modelos entrenados con datos patentados para aumentar la eficiencia e incorporar automatizaciones clave, este tipo de práctica de IA transformadora podría generar formas de marketing completamente nuevas. Por ejemplo, el uso de IA generativa para analizar las opiniones de los consumidores y desarrollar nuevos productos o proporcionar orientación autónoma a los clientes mientras compran.

La IA generativa emplea una combinación de tecnologías avanzadas para crear, personalizar y optimizar el contenido y las interacciones con los clientes. Algunos casos de uso comunes incluyen: 

• Chatbots y experiencia del cliente
• Generación de texto y generación de imágenes.
• Personalización y segmentación
• Análisis de datos y análisis predictivo 
• Automatización de procesos
• Generación de ideas

La IA generativa mejora la interacción con el cliente al proporcionar respuestas instantáneas e inteligentes, así como soporte en varios puntos de contacto. Esto podría incluir un chatbot de IA que maneje las posibles consultas de los clientes, proporcione información sobre los productos y acompañe a los consumidores a lo largo del proceso de compra, todo en un lenguaje natural e intuitivo. Los asistentes virtuales impulsados por IA también guían a los usuarios a través de sitios web, recomiendan compras y mejoran la experiencia general del usuario.

Por ejemplo, las herramientas de interacción con el cliente de IA generativa pueden responder automáticamente a las opiniones y quejas de los clientes con la voz de una marca, resumiendo los posibles problemas para el equipo de atención al cliente de una organización. La IA generativa podría incluso automatizar futuros descuentos o reemplazos de productos.

Los chatbots y los agentes virtuales capacitados con los datos patentados de una organización brindan asistencia las 24 horas y alcance global en todas las zonas horarias. En combinación con Robotic Process Automation (RPA), pueden desencadenar acciones específicas, como iniciar un proceso de venta o devolución, sin intervención humana. Como estas herramientas de IA generativa "recuerdan" las interacciones con los clientes, pueden nutrir a los clientes potenciales durante largos periodos, manteniendo una relación cohesiva con un consumidor individual. Estas experiencias altamente personalizadas generan lealtad y aumentan las tasas de conversión.

Los chatbots de IA generativa también recopilan información crucial para los especialistas en marketing sobre las preferencias y el comportamiento de los consumidores. Pueden analizar este vasto y valioso conjunto de datos para hacer recomendaciones y mejorar las operaciones en toda una empresa.

La IA generativa revoluciona la cadena de suministro de contenido de extremo a extremo al automatizar y optimizar la creación, distribución y gestión de contenido de marketing. Las aplicaciones de la IA en el marketing de contenidos incluyen la creación automatizada de contenidos. A través de estos procesos, las herramientas de IA generan entradas de blog de alta calidad, actualizaciones de redes sociales y texto de anuncios basados en palabras clave, temas y estilos específicos.

La IA generativa también crea imágenes y videos personalizados adaptados a la estética de la marca y las necesidades de la campaña, mejorando el contenido visual sin la necesidad de amplios recursos de diseño.

Estos modelos también aceleran significativamente el proceso de producción creativa al habilitar a los profesionales de marketing para que pongan a prueba rápidamente diversos recursos creativos, permitiéndoles así crear campañas totalmente desarrolladas en cuestión de horas o días.

Mientras que la IA tradicional quizá haya ayudado a los profesionales de marketing a segmentar a las audiencias en grupos amplios según el historial de compras o los gustos, la IA generativa ha abierto el paso a una era de microsegmentación. La microsegmentación da a las organizaciones el poder de comercializar con individuos específicos casi en tiempo real. Este tipo de personalización es una fortaleza clave de la IA generativa, ya que permite a los especialistas en marketing ofrecer experiencias muy específicas y relevantes a los consumidores a escala en todos los canales.

Por ejemplo, la IA generativa podría crear recetas personalizadas e ideas para planear las comidas basar en los pedidos de comestibles de los clientes, o interpretar los comentarios de una persona para generar recomendaciones de productos.

La IA generativa también mejora el contenido adaptable, en el que los sitios web, los correos electrónico y las aplicaciones móviles ajustan sus pantallas en tiempo real en función de las interacciones y los datos de cada usuario, creando así la experiencia más relevante posible para los consumidores. Una herramienta de inteligencia artificial entrenada con el mensaje específico de una marca puede generar recursos creativos individuales para segmentos de audiencia pequeños, ayudando así a garantizar que las comunicaciones de marketing resuenen de la manera más eficaz posible con diversos grupos de clientes.

La IA generativa sobresale en el análisis de grandes cantidades de datos para descubrir insights de los clientes y predecir tendencias futuras, permitiendo así la toma de decisiones basada en datos. Esto podría incluir análisis de investigación de mercado, un proceso a través del cual los algoritmos de IA interpretan los datos de mercado o los precios de la competencia para identificar el comportamiento futuro de los consumidores y la dinámica más amplia de la industria.

Es posible que otras herramientas de IA generativa empleen datos de los clientes para identificar y orientar audiencias particularmente relevantes. Al utilizar esta tecnología, las organizaciones pueden identificar rápida y eficientemente a los mejores clientes potenciales y predecir tendencias futuras, ayudando así a los profesionales de marketing a planear campañas proactivas y optimizar sus recursos.

La IA generativa agiliza los procesos de marketing mediante la automatización. Al automatizar tareas repetitivas que consumen mucho tiempo, las organizaciones pueden lograr una mayor eficiencia y productividad. Algunas herramientas impulsadas por IA pueden automatizar varios flujos de trabajo de marketing, como la publicación en redes sociales o la secuenciación de correos electrónicos, liberando así recursos humanos para iniciativas más estratégicas. Algunas se emplean para gestionar campañas de marketing específicas, monitorear los datos de las campañas y optimizar la difusión de anuncios o comunicaciones en función del rendimiento.

La IA generativa también se emplea para traducir contenido de un idioma a otro o convertir archivos a varios formatos, lo que agiliza las operaciones diarias de los departamentos de marketing y aumenta el alcance de una marca.

La tecnología también puede optimizar el proceso de producción creativa. Con la IA generativa, los departamentos de marketing pueden generar rápidamente docenas de versiones de un contenido y luego realizar pruebas A/B de ese contenido para determinar automáticamente la variación más efectiva de un anuncio.

La IA generativa puede estimular la creatividad y la innovación mediante la generación de nuevas ideas y variaciones de contenido. Los departamentos de marketing pueden emplear la IA generativa para sugerir titulares o temas de optimización de motores de búsqueda (SEO) en función de las tendencias actuales y los intereses de la audiencia.

Por ejemplo, según la consultora McKinsey, Kellogg's emplea tecnologías de IA para escanear recetas virales que incorporan cereales para el desayuno. Posteriormente, la IA generativa emplea esos datos para generar recursos creativos y publicaciones en las redes sociales⁴. Durante el proceso de ideación, la IA generativa también puede utilizarse para sugerir opciones de logotipos o anuncios, proporcionando un vasto caudal de ideas para que los departamentos de marketing escojan y perfeccionen.

La IA generativa ofrece varias formas de optimizar los procesos del negocio y aumentar la participación del cliente, transformando la escala en la que los departamentos de marketing se comunican y aprenden de los consumidores. Algunas ventajas clave del uso de IA generativa en marketing incluyen:

• Mayor eficiencia a través de la automatización
• Marketing hiperpersonalizado
• Escalabilidad
• Rentabilidad
• Toma de decisiones basada en datos
• Mejor experiencia para los clientes
• Adaptación en tiempo real

Si bien cada implementación de IA generativa depende de la capacidad y los objetivos de una organización, algunos pasos comunes para implementar IA generativa para marketing incluyen:

1. Definición de objetivos de experiencia del cliente
2. Recopilación y análisis de datos
3. Elección de herramientas de IA generativa
4. Integración e implementación de IA generativa 
5. Supervisión y mejora de la IA generativa 

Por lo general, los encargados de la toma de decisiones dedican una cantidad considerable de tiempo a definir los objetivos de su organización antes de diseñar una implementación de IA. Esto podría incluir auditar los procesos actuales que podrían beneficiarse de la mejora, identificar flujos de trabajo que podrían beneficiarse de la IA generativa y definir la experiencia del cliente deseada.

Durante esta fase, una organización suele recopilar datos de varios puntos de contacto con los clientes para comprender sus preferencias, comportamiento y puntos de datos. Una empresa también puede recopilar y limpiar datos internos patentados, o emplear datos de terceros confiables para crear un conjunto de datos cohesivo sobre el cual entrenar una IA.

Dependiendo del alcance de la implementación de la IA, una organización puede optar por una herramienta prediseñada o identificar qué tipo de modelo empleará para entrenar una IA personalizada durante esta fase. Independientemente de cuán personalizada sea la solución final, las organizaciones generalmente investigan a fondo las opciones antes de tomar una decisión.

Las integraciones pueden tardar tan solo unas cuantas semanas o un año. Las transformaciones con IA a gran escala pueden requerir infraestructura y talento adicionales, mientras que los modelos prediseñados listos para usar pueden simplemente dictar que los departamentos de marketing ingresen conjuntos de datos que han identificado previamente. Durante el periodo de entrenamiento y ajuste, la herramienta de IA aprende de datos internos y de terceros para funcionar de manera más eficaz.

Por lo general, una organización revisa constantemente sus herramientas de IA generativa para identificar áreas de mejora y alimenta continuamente la IA con nuevos datos para mejorar la precisión.

Si bien el uso de la IA generativa ofrece numerosos beneficios para los departamentos de marketing, también presenta algunos desafíos que las organizaciones suelen enfrentar para implementar y beneficiarse de la tecnología de manera efectiva. Algunos de esos desafíos y posibles soluciones incluyen:

• Calidad y disponibilidad de los datos
• Privacidad de datos y confianza del usuario
• Control de calidad y consistencia entre los modelos y resultados de IA

Los modelos generativos de IA requieren una gran cantidad de datos de alta calidad para funcionar de manera efectiva. Los datos incorrectos o los datos con sesgos pueden conducir a un desempeño deficiente y resultados poco confiables. Además, recopilar y administrar los datos necesarios puede llevar mucho tiempo y ser costoso, especialmente para las empresas más pequeñas con recursos limitados. Las organizaciones que se embarcan en un proyecto de IA generativa podrían contratar científicos de datos e ingenieros de datos adicionales para ayudar a garantizar la calidad y congruencia de un corpus de entrenamiento o contratar a un tercero de confianza cuyas prácticas de datos estén con prácticas de datos aprobadas.

El uso de datos de clientes para la personalización y la creación de contenido impulsadas por IA generalmente requiere que las organizaciones vigilen de cerca las reglas y regulaciones en materia de privacidad de datos. Dado que el mal manejo de los datos puede generar problemas de cumplimiento normativo y una pérdida de confianza del consumidor, es posible que una organización deba invertir en infraestructura de seguridad avanzada. Las soluciones de IA generativa exitosas suelen ser transparentes y explicables, lo que significa que la empresa que diseña la IA tiene documentación clara sobre cómo esta se entrenó y ajustó. Además, una organización que utiliza datos privados o de usuario podría diseñar cuidadosamente las herramientas de IA teniendo en cuenta el nivel de comodidad para el cliente, lo que ayuda a garantizar que las soluciones de experiencia del cliente no parezcan invasivas.

Garantizar que el contenido generado por IA cumpla con los estándares de la marca y mantenga una voz congruente puede ser un desafío. Elegir el modelo correcto e inspeccionar exhaustivamente los datos de entrenamiento puede llevar mucho tiempo. En la fase de planificación inicial, una organización generalmente investiga exhaustivamente modelos fundacionales específicos, para garantizar que la base de sus soluciones de IA sea la más adecuada para desplegar en un caso de uso específico. Para garantizar la coherencia a largo plazo, las organizaciones suelen monitorear un modelo de forma continua para detectar y corregir errores. Es posible que ingresen más datos a un modelo para cerciorarse de que esté actualizado.