La IA generativa se convirtió en una oportunidad única para mejorar tareas del mundo del marketing. Cuáles son las posibilidades que tienen las empresas para utilizarla y por qué las puede ayudar a conectar con sus clientes de manera más efectiva.
La Inteligencia Artificial (IA) marcó el comienzo de una nueva era en todas las áreas y el marketing no es la excepción. En particular para las empresas que, poco a poco, la están incorporando en sus estrategias, procesos e incluso hasta en la toma de decisiones.
La IA generativa es un tipo de IA que puede crear nuevos contenidos como texto, imágenes, audio y vídeo. Lo hace utilizando algoritmos que aprenden de grandes conjuntos de datos de contenido existente. Estos algoritmos pueden, entonces, generar nuevos contenidos que son similares a los ejemplos con los que fueron entrenados, pero que no son copias exactas del mismo.
El impacto que provocó su aparición todavía no se alcanza a dimensionar, pero no es difícil imaginar que la IA generativa colaborará cada vez más con las estrategias de marketing para brindar experiencias de cliente únicas.
Esas experiencias puede que incluyan campañas de marketing por correo electrónico relevante con experiencias de cliente personalizadas, un chatbot que pregunte a los clientes sobre sus objetivos o sus hábitos para crear productos o servicios personalizados, entre muchas otras ideas que tengan al cliente en el centro.
La IA generativa está haciendo posible revolucionar el marketing de consumo tal como se conoce hasta ahora. Para la consultora Gartner, los beneficios de la IA generativa incluyen un desarrollo de productos más rápido, una mejor experiencia del cliente y una mayor productividad de los empleados, pero los detalles dependen del caso de uso. Los usuarios finales deben ser realistas sobre el valor que buscan lograr, especialmente cuando utilizan un servicio tal como está, que por ahora tiene importantes limitaciones.
Por lo pronto, las campañas de marketing que antes requerían meses de diseño de contenidos, generación de información y selección de clientes ya pueden implementarse en semanas o incluso días, con personalización a escala y pruebas automatizadas.
Este salto cuantitativo en la productividad se suma a otros beneficios palpables para las áreas de marketing:
Eficiencia
La IA generativa puede automatizar tareas que consumen mucho tiempo, lo que libera a los profesionales del marketing para que se centren en tareas más estratégicas.
Personalización
Como ya conocemos de la experiencia de Microsoft con Copilot y OpenAI con ChatGPT, entre las más populares, esta tecnología puede utilizarse para crear contenido personalizado para cada individuo que incrementa las conversiones y el reconocimiento de marca.
Según Gartner, a fin de este año el 40% de las aplicaciones empresariales tendrán IA conversacional integrada frente a menos del 5% en 2020.
Creatividad
La IA generativa puede utilizarse para generar nuevas ideas de campañas y de contenidos para diferenciarse de la competencia.
Escalabilidad
Si bien la IA generativa puede utilizarse para crear grandes cantidades de contenido de forma rápida y sencilla, se corre el riesgo de despersonalizar el mensaje y perder originalidad. Al respecto, la consultora Gartner proyecta que para 2025, el 30% de los mensajes de marketing salientes de grandes organizaciones se generarán sintéticamente, frente a menos del 2% en 2022. Los generadores de texto como GPT-3 ya se pueden utilizar para crear textos de marketing y publicidad personalizada.
Si bien se trata de una tecnología en plena evolución y desarrollo, los usos actuales de la IA generativa en marketing consisten principalmente en proyectos que aportan valor inmediato, como generar textos e imágenes en menos tiempo, personalizar campañas y responder y aprender de los comentarios de los clientes.
Al mismo tiempo, las empresas están aprendiendo sobre la IA generativa y sus capacidades. En su informe, la consultora Mc Kinsey cita algunos ejemplos donde esta tecnología tiene el potencial de aportar valor rápidamente:
Personalización de campañas de marketing.
La IA generativa puede utilizarse para crear contenido personalizado para cada individuo. Esto puede hacerse utilizando datos sobre el comportamiento y las preferencias del consumidor para generar contenido que sea más relevante e interesante para él.
Análisis de datos de clientes no estructurados.
A partir de los datos que se recopilan de las interacciones con los clientes, la IA generativa puede interpretar los comentarios de los clientes y brindar recomendaciones de productos.
Automatización de procesos
Herramientas como el chatbox ayudan a automatizar procesos con los clientes, pero también a nivel interno de las empresas para las interacciones entre el área de marketing y otros departamentos, con el consiguiente ahorro de tiempo que redunda en mayor productividad.
Identificación de oportunidades y generación de ideas.
Actualmente los profesionales del marketing están utilizando la IA generativa para analizar los movimientos de la competencia, evaluar el sentimiento del consumidor y probar nuevas oportunidades de productos.
El informe mencionado cita los ejemplos de Mattel, por ejemplo, está utilizando la IA en el desarrollo de productos Hot Wheels para generar cuatro veces más imágenes de conceptos de productos que antes, y de Kellogg’s que está escaneando las recetas de moda que incorporan (o podrían incorporar) cereales para el desayuno y utiliza los datos resultantes para lanzar campañas sociales en torno a recetas creativas y relevantes.
Además de utilizar herramientas de marketing disponibles en el mercado y soluciones personalizadas, en el futuro casi todas las tareas de marketing podrían ser asistidas por la IA generativa.
Por ejemplo, si los profesionales del marketing necesitan escribir un texto, podrían empezar con un borrador escrito por IA generativa. Si necesitan investigar, podrían comenzar pidiendo a la IA generativa información obtenida democráticamente.
Pero si bien la función de marketing del futuro tiene el potencial de ser más innovadora con la IA generativa, Mc Kinsey advierte que deben existir barreras de protección que garanticen que la información personal identificable no quede expuesta, que los materiales protegidos por derechos de autor no se utilicen de manera indebida y que se mitiguen otros riesgos.
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