Un Encuesta de McKinsey encontró que sólo entre el 10% y el 14% de las empresas utilizan regularmente IA generativa en sus esfuerzos de marketing y ventas. Esta baja tasa de adopción es sorprendente, dado lo beneficiosa que puede ser la IA generativa para el marketing.
Entonces, ¿por qué no hay más empresas que se sumen a esta tecnología y cómo pueden los especialistas en marketing superar la idea de que “IA = malo” para aprovechar todo su potencial? Aquí, demostraremos los innumerables beneficios que la IA generativa puede hacer por los especialistas en marketing, así como los riesgos y estrategias para ayudar a mitigar estas posibles desventajas.
Índice del contenido
¿Qué es la IA generativa y cómo ha afectado al marketing?
Cómo la IA generativa puede ayudar a las empresas en su marketing
Los riesgos de utilizar IA generativa para el marketing con soluciones
Estrategias a utilizar al adoptar IA generativa para el marketing de consumo
Resum
¿Qué es la IA generativa y cómo ha afectado al marketing?
La IA generativa es un tipo de aprendizaje automático, un campo dentro de la inteligencia artificial. A diferencia de la IA anterior, que analizaba principalmente datos, la IA generativa crea diversos contenidos, incluidos escritos, visuales, de audio y de vídeo. También puede responder preguntas, interpretar datos, escribir código y resolver problemas complejos.
Aunque la IA generativa no es nueva, los avances recientes han hecho que algunos modelos sean mucho más fáciles de usar a pesar de su complejidad. Estos modelos utilizan el “aprendizaje profundo”, una técnica inspirada en cómo el cerebro humano forma asociaciones, para imitar el habla, la escritura, el dibujo, la planificación y la elaboración de estrategias humanas. Las principales herramientas de IA generativa para especialistas en marketing incluyen ChatGPT de Open AI (y DALL-E), Gemini de Google (anteriormente Bard), Stable Diffusion, Progen y GAN.ai.
La IA generativa ya está causando sensación en el marketing y no irá a ninguna parte. A continuación se muestran algunos estudios que muestran su impacto en el marketing de consumo.
- A 2022 Estudio de revisión de tecnología del MIT reveló que sólo el 5% de las organizaciones de marketing consideraban la IA generativa como “crítica” para sus operaciones, y sólo el 20% la utilizaban ampliamente. Sin embargo, para 2025, el 20% de los ejecutivos de marketing planean hacer de la IA generativa parte de sus operaciones, y otro 44% tiene intención de utilizarla en diversas aplicaciones.
- En un Encuesta de Salesforce 2023 De 1,000 especialistas en marketing, más de la mitad informaron que actualmente utilizan IA generativa y otro 22% planea adoptarla durante el próximo año.
- De acuerdo a una Encuesta de Statista 2023 De 1,000 profesionales de marketing B2B y B2C, el 73% ya utiliza alguna forma de IA generativa.
- A 2023 Boston Consulting Group La encuesta encontró que el 67% de los ejecutivos de marketing exploran la IA generativa para la personalización, el 49% para la creación de contenido y el 41% para la segmentación del mercado.
Cómo la IA generativa puede ayudar a las empresas en su marketing
Hay cuatro áreas de marketing en las que la IA generativa brilla más y ayuda a lograr mejores resultados. Esto es lo que las empresas necesitan saber para comenzar:
Personalización
Los consumidores quieren experiencias personalizadas y la IA generativa puede ofrecerlas a gran escala. Tomemos como ejemplo a Carvana: la plataforma de automóviles usados utilizó IA generativa para crear millones de videos únicos para los clientes, mejorando la participación del usuario. Otras marcas, como Spotify, utilizan la IA para la traducción de idiomas y llegar a mercados más amplios.
La IA generativa también está mejorando el servicio al cliente al ayudar a los agentes a brindar interacciones más personalizadas. Los avances recientes en la tecnología de IA multimodal prometen soluciones aún más personalizadas, como chatbots que pueden manejar necesidades y personas específicas de los clientes.
Creatividad
La IA generativa puede mejorar significativamente la creatividad en el marketing. PRUEBAS muestran que las herramientas de inteligencia artificial como ChatGPT4 pueden superar la creatividad humana en la ideación de productos y mejorar la calidad y originalidad de la producción escrita. De acuerdo a otro estudio, la IA generativa también puede ayudar a las personas a impulsar su creatividad, mejorando algunos trabajos escritos hasta en un 26%.
Empresas como Unilever están utilizando abiertamente la IA para crear contenido publicitario, mientras que campañas como “Masterpiece” de Coca-Cola demuestran cómo la IA puede revolucionar las posibilidades creativas en el marketing. Coca-Cola incluso creó una colección NFT basada en el arte digital del anuncio y generó más de $ 500,000 en 72 horas.
Conectividad
La IA generativa permite a las marcas conectarse con los clientes de nuevas formas, fomentar las interacciones con los consumidores y permitirles desempeñar un papel activo en las narrativas de la marca. Los casos de uso incluyen Virgin Voyages Campaña de Jen AI (lo que generó una tasa de participación 150% mayor que las campañas anteriores) y "Crea magia real.
Estas campañas muestran cómo la IA puede democratizar la participación en marketing al reducir las barreras técnicas y permitir que los consumidores se conviertan en diseñadores y narradores. Estas iniciativas mejoran el compromiso y fortalecen las relaciones con un mercado más amplio.
Costo de la cognición
La IA generativa puede reducir en gran medida el costo y el tiempo asociados con diversas tareas cognitivas en marketing y consultoría. Esta tecnología ha demostrado que puede aumentar la eficiencia y la calidad del trabajo, como lo demuestra un experimento de campo con los consultores de Boston Consulting Group, que completaron más tareas (como generar ideas de productos y segmentar mercados) un 21.5 % más rápido y con un 40 % más de calidad al utilizar IA.
Las agencias de publicidad como WPP ya se están beneficiando de importantes ahorros de costos al implementar IA generativa en sus procesos. Informaron que la IA en la publicidad podría ahorrarles costos de 10 a 20 veces.
Los riesgos de utilizar IA generativa para el marketing con soluciones
La IA generativa ofrece tantas oportunidades que es fácil de integrar en casi todos los elementos del marketing en su forma actual. Sin embargo, la tecnología no es perfecta y conlleva riesgos que podrían aportar más negatividad que positividad al marketing. Tres de estos riesgos particularmente apremiantes incluyen la reacción del consumidor, la confabulación y la infracción de derechos de autor. A continuación, entraremos en más detalles sobre cada uno:
Reactancia del consumidor
La IA generativa puede causar una reacción negativa en los consumidores, especialmente cuando se utiliza mal en áreas que involucran interacción directa, como chatbots de servicio al cliente, contenido promocional o productos generados por IA. Este problema es más evidente en campos que tradicionalmente dependen de las cualidades humanas, como la comunicación y las interacciones sociales, donde la comprensión del individuo es importante.
Para abordar esto, las empresas pueden enfatizar áreas en las que continúan utilizando personal humano. O, si utilizan la automatización, sea transparente acerca de por qué eligieron hacerlo. Es menos probable que los consumidores reaccionen negativamente si entienden que el propósito del uso de la IA es mejorar su experiencia y no simplemente ahorrar dinero.
Confabulación
La IA generativa puede producir contenido inexacto o sesgado, lo que puede inducir a error en las decisiones de marketing o dañar la reputación de una marca. Estas cuestiones son especialmente preocupantes cuando se trata de tareas de marketing estratégico y de cara al cliente. Sin embargo, hay formas en que las empresas pueden reducir estos riesgos.
Ajustar la IA con datos específicos o utilizar el aprendizaje en contexto puede mejorar la precisión de los resultados de la IA. Además, mantener la supervisión humana del contenido generado por IA es crucial para aumentar la precisión, garantizar que las empresas puedan detectar errores y que el contenido se alinee con los valores y objetivos de su marca.
Infracción de copyright
La IA generativa plantea cuestiones importantes sobre la propiedad creativa y los riesgos de derechos de autor, lo que podría generar importantes problemas legales para las marcas. Sin embargo, gestionar estos riesgos es fácil si se toman las precauciones correctas. Los especialistas en marketing deben mantenerse informados sobre los desafíos legales que enfrentan los principales desarrolladores de IA, y si bien las leyes de derechos de autor pueden no proteger completamente el contenido exclusivo de IA, mezclarlo con contenido creado por el hombre puede reducir significativamente los riesgos.
Asociarse con empresas que se centran en abordar cuestiones de derechos de autor es otra gran solución para gestionar los riesgos legales. Por ejemplo, Getty Images tiene una herramienta de conversión de texto a imagen adaptada a su contenido, que ofrece a los clientes licencias libres de regalías y amplios derechos de uso. Asimismo, Google y OpenAI han introducido nuevas políticas para proteger a los usuarios.
Estrategias a utilizar al adoptar IA generativa para el marketing de consumo
Los riesgos de la IA generativa son reales, pero no significan que los especialistas en marketing deban evitarla por completo. Dicho esto, tampoco deberían correr riesgos innecesarios adoptándolo a ciegas. En cambio, lo mejor es un enfoque equilibrado, en el que los especialistas en marketing identifiquen áreas específicas para experimentar con la IA y otras áreas antes de considerar implementar dichas funciones o contenido.
Según Harvard Business Review, el marco DARE (que significa descomponer, analizar, realizar y evaluar) es una estrategia útil de cuatro pasos que puede ayudar a los especialistas en marketing a integrar eficazmente la IA generativa en sus negocios. Esto es lo que implica cada paso:
Descomponer (o descomponer) roles
Empiece por dividir las funciones de marketing en tareas individuales. Por ejemplo, el trabajo de un especialista en marketing de contenidos incluye tareas como creación de contenido, optimización SEO, investigación de audiencia, gestión de calendario, análisis de rendimiento y colaboración con el equipo empresarial.
Analizar tareas
Evalúe cada tarea sopesando las oportunidades potenciales frente a los riesgos inherentes. Califique cada uno en una escala del 1 al 10 tanto para los beneficios como para los peligros. Por ejemplo, el uso de IA generativa para la creación de contenido en redes sociales podría impulsar la creatividad y reducir la carga de trabajo, pero también conlleva riesgos como producir información inexacta o provocar reacciones negativas de los consumidores.
Realizar las prioridades de transformación
Trace estas tareas en una matriz de 2×2, comparando oportunidades con riesgos. Esta matriz ayudará a guiar la estrategia de transformación de una empresa. Por lo general, esta matriz tendrá cuatro categorías que indican si las empresas deberían innovar con IA o no.
- Tareas de alta prioridad (alta oportunidad, bajo riesgo): Estas tareas son ideales para la IA generativa y ofrecen grandes recompensas con un riesgo mínimo. Puedes comenzar a experimentar con estos hoy.
- Tareas de prioridad moderada (alta oportunidad, riesgo moderado): Estas tareas ofrecen un gran potencial pero también conllevan riesgos importantes. Sin embargo, necesitan una gestión cuidadosa y una mitigación de riesgos antes de su implementación.
- Tareas de baja prioridad (bajas oportunidades, bajo riesgo): Estas tareas deberían considerarse más adelante, ya que ofrecen beneficios limitados con bajo riesgo. Sólo interactúe con ellos si hay recursos adicionales disponibles.
- Tareas no prioritarias (bajas oportunidades, alto riesgo): Continuar con el enfoque actual para estas tareas. Los beneficios de utilizar la IA para ellos no superan los riesgos.
Consulte la siguiente tabla para ver un ejemplo de cómo utilizar esta matriz:
| Tarea | Oportunidad (potencial de mejora de la IA) | Riesgo (posibles consecuencias negativas de la IA) | Categoría de prioridad |
| Personalización de contenido | Alto (contenido adaptado a las preferencias individuales) | Bajo (inexactitudes menores, fáciles de corregir) | Alta prioridad |
| Análisis de datos y conocimientos | Alto (descubriendo patrones, predicciones) | Moderado (mala interpretación, sesgo en los algoritmos) | Prioridad moderada |
| Automatización de redes sociales | Moderado (programación, interacciones básicas) | Alto (falta de autenticidad, desastres de relaciones públicas) | No prioritario |
| Generación de contenido creativo (arte) | Bajo (matiz artístico limitado, originalidad) | Alto (infracción de derechos de autor, plagio) | Baja prioridad |
Nota: La matriz es sólo un punto de partida. Es probable que las prioridades de las tareas varíen según la industria, el público objetivo y los recursos disponibles.
Evaluar continuamente
Revise y ajuste periódicamente sus planes y objetivos de transformación de la IA. El panorama de la IA cambia constantemente en términos de innovaciones y soluciones disponibles. Mantenerse a la vanguardia requiere una evaluación continua y actualizaciones de las estrategias existentes.
Resum
Los equipos de marketing necesitan habilidades como resolución de problemas, exploración, experimentación y evaluación crítica para aprovechar la IA generativa de forma eficaz. Estos son esenciales para establecer tareas apropiadas para la IA y garantizar que el resultado cumpla con la visión de la marca. Si bien la IA generativa tiene un gran potencial, su implementación plantea varias preocupaciones.
Muchos directivos prefieren observar en lugar de actuar, como lo demuestra la encuesta de BCG, donde la mayoría de los ejecutivos desalientan el uso de la IA en sus organizaciones. Sin embargo, evitar la IA puede ser tan arriesgado como adoptarla sin precaución. Es necesario un enfoque estratégico y equilibrado, evitando extremos de adopción total o rechazo total.
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