Publicado: 23 Agosto 2024
Colaboradores: Molly Hayes, Amanda Downie
La IA generativa (gen AI) en marketing se refiere al uso de tecnologías de inteligencia artificial (IA), específicamente aquellas que pueden crear nuevos contenidos, insights y soluciones, para mejorar los esfuerzos de marketing. Estas herramientas de IA generativa emplean 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 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 videosúnicos1 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 machine learning para generar texto, imágenes, audio y video. Estos modelos se capacitan 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 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
Cada vez más, los creadores de contenido individuales y los 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 a las personas modificar rápidamente los activos creativos mediante el uso de instrucciones en lenguaje natural. Estas soluciones de IA, creadas teniendo en cuenta la versatilidad y dirigidas a grandes audiencias, aumentan la eficiencia diaria al disminuir el tiempo que los empleados dedican a tareas rutinarias.
Modelos de IA generativa personalizados
Algunas organizaciones optan por personalizar ligeramente los modelos fundacionales, capacitándolos con información patentada específica de la marca para casos de uso específicos. Esto podría incluir la generación de activos creativos, la recomendación de palabras clave de optimización de motores de búsqueda (SEO) o el análisis de datos para forecasting 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 emplear modelos capacitados con datos propios para aumentar la eficiencia e incorporar automatizaciones clave, este tipo de práctica de IA transformadora podría generar formas de marketing completamente nuevas. Por ejemplo, mediante el uso de IA generativa para analizar el sentimiento del consumidor 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
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 maneje las posibles consultas de los clientes, proporcione información sobre los productos y acompañe a los consumidores a través de una venta, 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 e invaluable conjunto de datos para hacer recomendaciones y mejorar las operaciones en toda la compañía.
Generación de texto y generación de imágenes
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, permitiendo a los profesionales del marketing crear y probar rápidamente diversos activos creativos, creando campañas completas en cuestión de horas o días.
Personalización y segmentación
Mientras que la IA tradicional podría ayudar a los profesionales del marketing a segmentar las audiencias en grupos amplios según el historial de compras o los gustos, la IA generativa marcó el comienzo de una era de microsegmentación. La microsegmentación les da a las organizaciones el poder de comercializar a individuos específicos casi en tiempo real. Este tipo de personalización es una fortaleza clave de la IA generativa, ya que permite a los profesionales del 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 adaptativo, en el que los sitios web, los emails y las aplicaciones móviles ajustan sus pantallas en tiempo real en función de las interacciones y los datos de cada usuario, creando la experiencia más relevante posible para los consumidores. Una herramienta de inteligencia artificial capacitada en el mensaje específico de una marca puede crear recursos creativos individuales para segmentos de audiencia pequeños, lo que ayuda a garantizar que las comunicaciones de marketing resuenen lo más eficazmente posible entre diversos grupos de clientes.
Análisis de datos y analytics predictivo
La IA generativa sobresale en el análisis de grandes cantidades de datos para descubrir los conocimientos de los clientes y predecir tendencias futuras, lo que permite 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 del consumidor y la dinámica más amplia de la industria.
Otras herramientas de IA generativa podrían emplear datos de los clientes para identificar y orientar audiencias particularmente relevantes. Al emplear 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 planear 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 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 emails, liberando recursos humanos para iniciativas más estratégicas. Algunos se emplean para gestionar campañas de marketing específicas, monitorear los datos de las campañas y optimizar la entrega 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.
Generación de ideas
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. A continuación, la IA generativa emplea esos datos para crear recursos creativos y publicaciones en las redes sociales.4 Durante el proceso de ideación, la IA generativa también puede emplear para sugerir opciones de logotipos o anuncios, proporcionando un vasto caudal de ideas entre las que los departamentos de marketing pueden elegir y perfeccionar.
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
La IA generativa automatiza la creación de contenido como publicaciones en redes sociales y texto de anuncios, lo que reduce significativamente el tiempo y el esfuerzo que requieren los equipos de marketing. Los agentes virtuales impulsados por IA o chatbots que se comunican en lenguaje natural también brindan soporte al cliente constante las 24 horas con mínima intervención humana.
Escalabilidad
La IA generativa maneja fácilmente grandes volúmenes de interacciones con los clientes o necesidades de creación de contenido, para adaptar a audiencias en crecimiento. También convierte rápidamente el contenido en varios idiomas o formatos, lo que ayuda a las organizaciones a llegar e involucrar a los consumidores a escala global.
Rentabilidad
Empleada en los departamentos de marketing, la IA generativa optimiza los recursos, liberando a los trabajadores humanos para tareas valiosas y creativas. También reduce el costo de la experimentación y la innovación, generando rápidamente múltiples variaciones de contenido, como anuncios o publicaciones de blog, para identificar las estrategias más efectivas.
Toma de decisiones basada en datos
Los modelos de IA interpretan, analizan y resumen grandes cantidades de datos para descubrir insights 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 anticipar y responder de forma proactiva.
Mejor experiencia para los clientes
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 a través de múltiples plataformas también crea mensajes de marca coherentes, aunque únicos, a través de múltiples canales y puntos de contacto.
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
Por lo general, los tomadores de decisiones dedican mucho tiempo a delinear los objetivos de su organización antes de diseñar una implementación de IA. Esto podría incluir auditar los procesos existentes que podrían beneficiarse de la mejora, identificar flujos de trabajo que podrían beneficiarse de la IA generativa y delinear la experiencia del cliente deseada.
2. Recopilación y análisis de datos
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 compañía también puede recopilar y limpiar datos internos patentados, o contratar datos de terceros confiables para crear un conjunto de datos cohesivo sobre el cual capacitar una IA.
3. Elegir herramientas de IA generativa
Dependiendo del alcance de la implementación de la IA, una organización puede decidir sobre una herramienta prediseñada o identificar qué tipo de modelo empleará para capacitar 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.
4. Integración y despliegue de IA generativa
Las integraciones pueden tardar tan solo unas pocas semanas o un año. Las transformaciones de 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 los conjuntos de datos que han identificado previamente. Durante el período de entrenamiento y ajuste, la herramienta de IA aprende de datos internos y de terceros para funcionar de manera más efectiva.
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
Los modelos generativos de IA requieren una gran cantidad de datos de alta calidad para funcionar de manera efectiva. Los datos inexactos o los datos con prejuicio 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 generativo de IA podrían contratar científicos de datos e ingenieros de datos adicionales para ayudar a garantizar la calidad y consistencia de un corpus de capacitación o contratar a un tercero de confianza con prácticas de datos comprobadas.
Privacidad de datos y confianza del usuario
El uso de datos de clientes para la personalización impulsada por IA y la creación de contenido generalmente requiere que las organizaciones vigilen de cerca las reglas y regulaciones de privacidad de datos . Dado que el mal manejo de los datos puede generar problemas de cumplimiento y una pérdida de confianza del consumidor, es posible que una organización deba invertir en una infraestructura de seguridad avanzada. Las soluciones exitosas de IA generativa suelen ser transparentes y explicables, lo que significa que la compañía que diseña la IA tiene documentación clara sobre cómo se capacitó y ajustó. Además, una organización que emplee datos de propiedad o de usuario podría diseñar cuidadosamente las herramientas de IA teniendo en cuenta el nivel de comodidad del cliente, lo que ayuda 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 consistente puede ser un desafío. Elegir el modelo correcto y auditar exhaustivamente los datos de entrenamiento puede llevar mucho tiempo. En la fase de planeación inicial, una organización generalmente investiga exhaustivamente modelos de base específicos, para garantizar 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 monitorear un modelo de forma continua para detectar y corregir errores. También podrían alimentar a un modelo con más datos para cerciorar de que esté actualizado.
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Notas de pie de página
1 Carvana crea más de 1.3 millones de videos únicos generados por IA para sus clientes (enlace externo a ibm.com), Carvana, 9 de mayo de 2023.
2 Introducción a la traducción de voz para podcasters (enlace externo a ibm.com), Spotify, 25 de septiembre de 2023.
3 Ahora decide lo siguiente: Perspectivas desde la vanguardia de la adopción generativa de IA (enlace externo a ibm.com), Deloitte, enero de 2024.
4 Cómo la IA generativa puede impulsar el marketing de consumo (enlace externo a ibm.com), McKinsey, 5 de diciembre de 2023.