Publicado: 23 de agosto de 2024
Colaboradores: Molly Hayes, Amanda Downie
La IA generativa (IA gen) en marketing se refiere al uso de tecnologías de inteligencia artificial (IA), específicamente aquellas que pueden crear nuevos contenidos, conocimientos y soluciones, para mejorar los esfuerzos de marketing. Estas herramientas de IA generativa utilizan modelos avanzados de machine learning para analizar grandes conjuntos de datos y generar resultados que imitan el razonamiento y la toma de decisiones humanos.
Esta capacidad permite a los profesionales del marketing automatizar, personalizar e innovar en sus estrategias de marketing de diversas maneras. Por ejemplo, pueden crear contenido personalizado para consumidores individuales o mostrar recomendaciones a los departamentos de marketing basadas en grandes cantidades de datos de clientes.
En la última década, las empresas de comercio electrónico y otras organizaciones han implementado la IA para diversas aplicaciones de marketing, incluidas las pruebas A/B de los anuncios y la automatización de los elementos básicos de las campañas de marketing, como los envíos masivos de correos electrónicos. Pero con la sofisticación emergente de herramientas de IA generativa como ChatGPT, las nuevas tecnologías están a punto de cambiar el marketing digital. Estos avances han producido innovaciones significativas en el marketing de IA en un corto período de tiempo.
Hace poco, la empresa de automoción Carvana creó 1,3 millones de vídeos únicos generados por la IA1 adaptados a los recorridos individuales de los clientes. Spotify experimentó con la traducción automática de podcasts, lo que podría llegar a nuevos mercados y públicos objetivo.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 cruciales y valiosas. A medida que los modelos de IA con capacidad de deep learning se familiarizan con la voz, la oferta de productos y los clientes de una marca, sus resultados mejoran y el rendimiento general aumenta.
Innovaciones como estas han aumentado enormemente el interés por 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 directores de marketing informaron que planeaban implementar la IA generativa en los próximos 12 meses. Hasta el 86 % tenía previsto hacerlo en un plazo de 24 meses. Sin embargo, para muchas empresas, las iniciativas actuales de IA generativa siguen centrándose en el uso de la tecnología para la eficiencia y la reducción de costes en lugar de la innovación y el crecimiento.3
Los modelos de IA generativa utilizan técnicas de machine learning para generar texto, imágenes, audio y vídeo. Estos modelos se entrenan en vastos conjuntos de datos, aprendiendo patrones y estructuras dentro de los datos para producir resultados que imitan la toma de decisiones humana.
En las aplicaciones de marketing, la IA generativa se utiliza a menudo en tándem con la IA tradicional para impulsar la eficacia. 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 concreto.
Aunque GPT-4 y Dall-E de OpenAI siguen siendo algunos de los modelos más reconocidos públicamente, las organizaciones cada vez más vanguardistas están creando soluciones de IA generativa personalizadas o semipersonalizadas entrenadas en conjuntos de datos específicos de la marca o de la tarea. Por ejemplo, la biblioteca de Granite de IBM de modelos fundacionales se entrena con datos empresariales de los sectores legal, académico y financiero para adaptarse mejor a las aplicaciones empresariales.
Al utilizar modelos empresariales como estos, las organizaciones pueden superponer sus propios datos (por ejemplo, información histórica sobre interacciones con clientes) sobre un modelo fundacional. Este proceso crea una serie de herramientas de IA más específicas y efectivas. A medida que estas tecnologías “aprenden” con el tiempo, los modelos de IA diseñados específicamente y entrenados 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 especialmente hábil para analizar datos no estructurados, como publicaciones en redes sociales o comunicaciones de chat.
Las organizaciones pueden optar por integrar estas herramientas de diversas maneras, con diversos grados de interacción humana e impacto en toda la empresa. Aunque en los últimos años las soluciones de IA generativa prediseñadas se han vuelto 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 Institute for Business Value de IBM, más de la mitad de los directores de marketing afirman que planean crear modelos fundacionales basados en los datos propios de su empresa.
En términos generales, el grado en que una empresa adopta la IA se puede dividir en tres categories:
Modelos de IA generativa prediseñados
Cada vez más, los creadores de contenido individuales y los profesionales del marketing utilizan modelos prediseñados como ChatGPT para generar ideas y crear primeros borradores de comunicaciones con los clientes. Del mismo modo, las herramientas de marketing basadas en IA generativa, como Generative Fill de Adobe, permiten a los usuarios modificar rápidamente los recursos creativos mediante instrucciones en lenguaje natural. Estas soluciones de IA, creadas pensando en la versatilidad y dirigidas a grandes audiencias, aumentan la eficiencia diaria al reducir el tiempo que los empleados dedican a tareas rutinarias.
Modelos de IA generativa personalizados
Algunas organizaciones optan por personalizar ligeramente los modelos fundacionales, entrenándolos con información patentada específica de la marca para casos de uso específicos. Esto puede incluir la generación de activos creativos, la recomendación de palabras clave de optimización de motores de búsqueda (SEO) o el análisis de datos para prever el comportamiento futuro de los clientes. Con estos modelos, los humanos reciben contenido de una tecnología de IA generativa y aprueban o aprovechan su entrada.
Transformación de la IA a gran escala
Una transformación de 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 utilizar modelos entrenados con datos propios para aumentar la eficiencia e incorporar automatizaciones clave, este tipo de práctica transformadora de la IA podría generar formas de marketing totalmente nuevas. Por ejemplo, mediante el uso de IA generativa para analizar el sentimiento de los consumidores y desarrollar nuevos productos o proporcionar orientación autónoma a los clientes mientras compran.
La IA generativa utiliza 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
La IA generativa mejora la interacción con el cliente al proporcionar respuestas instantáneas e inteligentes y soporte en varios puntos de contacto. Esto podría incluir un chatbot de IA que gestione las consultas de los clientes potenciales, proporcione información sobre los productos y acompañe a los consumidores a través de una venta, todo ello en un lenguaje natural e intuitivo. Los asistentes virtuales impulsados por IA también guían a los usuarios a través de los sitios web, recomiendan compras y mejoran la experiencia general del usuario.
Por ejemplo, las herramientas de interacción con el cliente de IA generativa podrían 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 entrenados con los datos propios de una organización proporcionan asistencia las 24 horas del día y un alcance global en todas las zonas horarias. Combinados con la automatización de procesos robóticos (RPA), pueden activar 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 clientes potenciales durante largos períodos, manteniendo una relación cohesiva con un consumidor individual. Estas experiencias altamente personalizadas generan fidelidad y aumentan las tasas de conversión.
Los chatbots de IA generativa también recopilan información crucial para los profesionales del marketing sobre las preferencias y el comportamiento de los consumidores. Pueden analizar este vasto e invaluable conjunto de datos para hacer recomendaciones y mejorar las operaciones en toda la empresa.
Generación de texto y de imágenes
La IA generativa revoluciona la cadena de suministro de contenidos de punta a punta automatizando y optimizando la creación, distribución y gestión de contenidos 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 publicaciones de blog de alta calidad, actualizaciones de redes sociales y textos publicitarios basados en palabras clave, temas y estilos específicos.
La IA generativa también crea imágenes y vídeos personalizados adaptados a la estética de la marca y a las necesidades de la campaña, mejorando el contenido visual sin necesidad de grandes recursos de diseño.
Estos modelos también aceleran significativamente el proceso de producción creativa, lo que permite a los profesionales del marketing crear y probar rápidamente varios activos creativos, creando campañas completas en cuestión de horas o días.
Personalización y segmentación
Mientras que la IA tradicional podría haber ayudado a los profesionales del marketing a segmentar el público en grupos amplios según el historial de compras o los gustos, la IA generativa ha dado paso a una era de microsegmentación. La microsegmentación da a las organizaciones el poder de comercializar a personas específicas casi en tiempo real. Este tipo de personalización es un punto fuerte clave de la IA generativa, ya que permite a los vendedores ofrecer experiencias relevantes y muy específicas a los consumidores a gran escala en todos los canales.
Por ejemplo, la IA generativa podría crear recetas personalizadas e ideas para planificar las comidas basándose 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 adaptativo, en el que los sitios web, los correos electrónicos y las aplicaciones móviles ajustan sus pantallas en tiempo real en función de las interacciones y los datos individuales de los usuarios, creando la experiencia más relevante posible para los consumidores. Una herramienta de IA entrenada en los mensajes específicos de una marca puede crear recursos creativos individuales para pequeños segmentos de audiencia, lo que ayuda a garantizar que las comunicaciones de marketing resuenen con la mayor eficacia posible en diversos grupos de clientes.
Análisis de datos y análisis predictivo
La IA generativa destaca en el análisis de grandes cantidades de datos para descubrir la opinión de los clientes y predecir tendencias futuras, lo que permite tomar decisiones basadas en datos. Esto podría incluir el análisis de investigación de mercado, un proceso a través del cual los algoritmos de IA interpretan los datos del mercado o los precios de la competencia para identificar el comportamiento futuro de los consumidores y la dinámica más amplia del sector.
Otras herramientas de IA generativa podrían utilizar datos de los clientes para identificar y orientar audiencias particularmente relevantes. Al utilizar esta tecnología, las organizaciones pueden identificar de forma rápida y eficiente los mejores clientes potenciales y predecir tendencias futuras, lo que ayuda a los profesionales de marketing a planificar campañas proactivas y optimizar sus recursos.
Automatización de procesos
La IA generativa agiliza los procesos de marketing mediante la automatización. Al automatizar las tareas repetitivas y que llevan mucho tiempo, las organizaciones pueden lograr una mayor eficiencia y productividad. Algunas herramientas con IA pueden automatizar varios flujos de trabajo de marketing, como la publicación en las redes sociales o la secuenciación del correo electrónico, lo que libera recursos humanos para iniciativas más estratégicas. Algunas se utilizan para gestionar campañas de marketing específicas, monitorizar los datos de las campañas y optimizar la entrega de anuncios o comunicaciones en función del rendimiento.
La IA generativa también se utiliza 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 la marca.
La tecnología también puede optimizar el proceso de producción creativa. Gracias a la IA generativa, los departamentos de marketing pueden generar rápidamente docenas de versiones de un contenido y, a continuación, realizar pruebas A/B de ese contenido para determinar automáticamente la variación más eficaz de un anuncio.
Generación de ideas
La IA generativa puede estimular la creatividad y la innovación generando nuevas ideas y variaciones de contenido. Los departamentos de marketing pueden utilizar la IA generativa para sugerir titulares o temas de optimización de motores de búsqueda (SEO) basados en las tendencias actuales y los intereses de la audiencia.
Por ejemplo, según la consultora McKinsey, Kellogg's utiliza tecnologías de inteligencia artificial para escanear recetas virales que incorporan cereales para el desayuno. La IA generativa luego utiliza esos datos para crear activos creativos y publicaciones en las redes sociales.4 Durante el proceso de creación de ideas, la IA generativa también se puede utilizar para sugerir opciones de logotipos o anuncios, proporcionando a los departamentos de marketing una gran cantidad de ideas entre las que elegir y perfeccionar.
La IA generativa ofrece varias formas de optimizar los procesos empresariales y aumentar el compromiso con el cliente, transformando la escala a la que los departamentos de marketing se comunican con los consumidores y aprenden de ellos. Algunas ventajas clave del uso de la IA generativa en marketing incluyen:
Mayor eficiencia gracias a la automatización
La IA generativa automatiza la creación de contenidos, como publicaciones en redes sociales y textos publicitarios, lo que reduce significativamente el tiempo y el esfuerzo de los equipos de marketing. Los agentes virtuales o chatbots con IA que se comunican en lenguaje natural también proporcionan una atención al cliente constante las 24 horas del día con una intervención humana mínima.
Escalabilidad
La IA generativa gestiona fácilmente grandes volúmenes de interacciones con los clientes o necesidades de creación de contenidos, dando cabida a audiencias cada vez mayores. También convierte rápidamente el contenido en varios idiomas o formatos, lo que ayuda a las organizaciones a llegar y atraer a los consumidores a escala global.
Rentabilidad
Utilizada en los departamentos de marketing, la IA generativa optimiza los recursos, liberando a los trabajadores humanos para tareas valiosas y creativas. También reduce el coste de la experimentación y la innovación, generando rápidamente múltiples variaciones de contenido, como anuncios o publicaciones de blog, con el fin de identificar las estrategias más eficaces.
Toma de decisiones basada en datos
Los modelos de IA interpretan, analizan y resumen grandes cantidades de datos para descubrir información sobre el comportamiento de los clientes, las tendencias del mercado y el rendimiento de las campañas. También realizan un pronóstico de las tendencias futuras y las necesidades de los clientes, lo que ayuda a los profesionales del marketing a anticiparse y responder de forma proactiva.
Mejora de la experiencia del cliente
Las herramientas de marketing de IA ayudan con la generación de contenido, creando experiencias más atractivas para los clientes y aumentando las tasas de conversión. La IA generativa en múltiples plataformas también crea mensajes de marca coherentes, aunque únicos, en múltiples canales y puntos de contacto.
Aunque cada implementación de IA generativa depende de la capacidad y los objetivos de una organización, algunos pasos comunes para implementar la IA generativa para el marketing incluyen:
1. Definición de los objetivos de la experiencia del cliente
Por lo general, los responsables de la toma de decisiones dedican mucho tiempo a esbozar los objetivos de su organización antes de diseñar la implantación de la IA. Esto podría incluir la auditoría de los procesos existentes que podrían beneficiarse de la mejora, la identificación de los flujos de trabajo que podrían beneficiarse de la IA generativa y la descripción de la experiencia deseada del cliente.
2. Recopilación y análisis de datos
Durante esta fase, las organizaciones suelen recopilar datos de diversos puntos de contacto con los clientes para conocer sus preferencias, comportamientos y puntos de información. Las empresas también pueden recopilar y depurar datos internos de su propiedad o recurrir a datos de terceros de confianza para crear un conjunto de datos coherente con el que entrenar la IA.
3. Elección de herramientas de IA generativa
Dependiendo del alcance de la implantación de la IA, las organizaciones pueden decidirse por una herramienta prefabricada o identificar qué tipo de modelo utilizarán para entrenar una IA a medida durante esta fase. Independientemente de lo personalizada que sea la solución final, las organizaciones generalmente investigan las opciones a fondo antes de tomar una decisión.
4. Integración e implementación de la IA generativa
Las integraciones pueden tardar tan solo unas semanas o un año. Las transformaciones de la IA a gran escala podrían requerir infraestructura y talento adicionales, mientras que los modelos prefabricados listos para usar podrían simplemente dictar que los departamentos de marketing introduzcan conjuntos de datos que hayan identificado previamente. Durante el periodo de formación y puesta a punto, la herramienta de IA aprende de los datos internos y de terceros para funcionar con mayor eficacia.
Aunque el uso de la IA generativa ofrece numerosas ventajas 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
Los modelos de IA generativa requieren una enorme cantidad de datos de alta calidad para funcionar eficazmente. Los datos inexactos o sesgados pueden generar un rendimiento deficiente y resultados poco confiables. Además, recopilar y gestionar los datos necesarios puede llevar mucho tiempo y ser costoso, sobre todo para las empresas más pequeñas con recursos limitados. Las organizaciones que se embarcan en un proyecto de IA generativa pueden contratar científicos e ingenieros de datos adicionales para ayudar a garantizar la calidad y la consistencia de un corpus de entrenamiento o contratar a un tercero fiable con prácticas de datos verificadas.
Protección de datos y confianza de los usuarios
El uso de datos de clientes para la personalización impulsada por IA y la creación de contenido suele requerir que las organizaciones vigilen de cerca las normas y regulaciones de protección de datos. Dado que una mala gestión de los datos puede dar lugar a problemas de cumplimiento y a una pérdida de confianza de los consumidores, las organizaciones podrían necesitar invertir en una infraestructura de seguridad avanzada. Las soluciones de IA generativa de éxito suelen ser transparentes y explicables, lo que significa que la empresa que diseña la IA dispone de documentación clara sobre cómo se ha entrenado y ajustado. Además, las organizaciones que utilicen datos propios o de los usuarios podrían diseñar cuidadosamente las herramientas de IA teniendo en cuenta el nivel de comodidad del cliente, lo que ayudaría a garantizar que las soluciones de experiencia del cliente no parezcan invasivas.
Control de calidad y coherencia en todos los modelos y resultados de IA
Garantizar que el contenido generado por IA cumpla con los estándares de la marca y mantenga una voz coherente puede ser un desafío. Elegir el modelo adecuado y auditar a fondo los datos de entrenamiento puede llevar mucho tiempo. En la fase de planificación inicial, las organizaciones suelen investigar exhaustivamente modelos fundacionales específicos, asegurándose de que la base de sus soluciones de IA sea la más adecuada para implementar en un caso de uso específico. Para garantizar la coherencia a largo plazo, las organizaciones suelen monitorizar continuamente un modelo para detectar y corregir errores. También pueden alimentar un modelo con más datos para asegurarse de que esté actualizado.
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Notas a pie de página
1 Carvana Creates 1.3M+ Unique AI-Generated Videos for Customers (enlace externo a ibm.com). Carvana. 9 de mayo de 2023.
2 Introducing Voice Translation for Podcasters (enlace externo a ibm.com). Spotify. 25 de septiembre de 2023.
3 Now decides next: Insights from the leading edge of generative AI adoption (enlace externo a ibm.com). Deloitte. Enero de 2024.
4 How generative AI can boost consumer marketing (enlace externo a ibm.com). McKinsey. 5 de diciembre de 2023.