💶 Sí, el uso de la IA da dinero a las empresas pero no como nos están contando

Ya estamos en 2024. Atrás quedaron los regalos, el mazapán, los memes groseros hechos con IA…

Espero que estés bien de salud. Nos llegan las mascarillas de nuevo, y algo que no cambia en el nuevo año: el hype de la IA generativa no cesa.

Ya empezamos a tener más datos sobre casos de uso de IA generativa que funcionan, aquellos que entregan valor a las empresas.

Hablo de resultados de negocio: de ganar dinero, de ahorrar costes, de mejorar productos, … nada de pájaros y flores, ni chau chau.

Echa un ojo a este tesoro: Use-Case Prism: Generative AI for Marketing me lo estuve reservando para un día como hoy (tienes que ser cliente de Gartner para tenerlo completo), no worries yo te traigo las claves.

Atentos  🙂

El top 10 de casos de uso con valor empresarial y viable

En el ámbito específico del marketing, la IA generativa contribuye significativamente al crecimiento de las ventas, mejora la agilidad y velocidad de los procesos de venta, optimiza costes, promueve el desarrollo del talento y reduce los riesgos.

Ahí va el prisma de valor de la IA en el Marketing. A un lado, los casos de negocio donde hay valor, al otro lado la viabilidad. Todo bien concreto y con ejemplos. Si en 2024 tienes una idea feliz o un proveedor “te trae el futuro”, verifica antes contra este prisma, que te traigo en Buzzwords, y hallarás la respuesta.

Apunta.

Este es el top 10 de casos de uso de valor empresarial y su viabilidad:

1. Copiloto de contenido: la adopción de aplicaciones integradas como Google Duet, Microsoft Copilot y Adobe Firefly, junto a herramientas independientes como Copy.ai y Persado, lo consiguen, mejoran la productividad y la variedad en la creación de contenido​​.
2. Localización del contenido: se utiliza para operaciones de traducción y localización, ayudando a crear y apoyar tanto mercados comerciales como de consumo, y a mantener las sutilezas de los mercados existentes. Ayuda al crecimiento del mercado y el ahorro de costos significativos, en comparación con los servicios de traducción manuales.
3. Autenticidad del contenido: Se usan protocolos incrustados para establecer el origen y la procedencia del contenido. Esto ayuda a proteger la propiedad intelectual, revelar falsificaciones de contenido y aumentar la confianza en la marca, aunque los estándares actuales requieren de una adopción generalizada para tener un impacto viable. Ejemplo: https://contentauthenticity.org/
4. Gimnasio para ventas: el «Sales Gymnasium» es otro caso de uso en el que los avatares de role-playing sirven como proxy del cliente para refinar y escalar mensajes de Ventas, mejorando así el rendimiento del equipo de ventas, servicio y soporte. Las soluciones de LLM son adecuadas para este tipo de aplicaciones, pero pueden encontrar  resistencia de los vendedores e incertidumbre en cuanto al precio/valor. Ejemplo: Jason AI.
5. Copiloto de codificación: el «Coding Co-Pilot» permite a las empresas desarrollar software más rápido, facilitando a los equipos trabajar de manera independiente para generar experiencias sencillas, con un tiempo de comercialización más veloz al colaborar equipos de IT.
6. Social Engagement: Generative AI revisa los feeds de contenido en las redes sociales, identificando amenazas y oportunidades de contenido generado por usuarios, y generando posibles respuestas de flujo de trabajo. Esto es clave cuando el sentimiento del cliente cambia rápidamente. Estar alineado con estos sentimientos puede aumentar los ingresos. Ejemplo: Buffer.
7. Investigación de mercado: el «Market Research» con Generative AI genera inteligencia competitiva y del cliente: redacta encuestas para comprender los mercados, las necesidades y objetivos de los clientes, analiza los datos de las encuestas y simula escenarios de mercado competitivos y regulatorios. Aunque hay un riesgo de introducir sesgos, la reducción de costos de investigación de mercado ofrece mayor inteligencia de mercado que contribuye a una, potencial, mejor toma de decisiones. Ejemplo: Quantilope.
8. Personalización dinámica: la «Dynamic Personalization» optimiza el contenido, la ubicación, y ensambla módulos de contenido, ya sea, en páginas web o en correos electrónicos personalizados, generalmente sin intervención humana, para proporcionar mensajes y experiencias basados en individuos y segmentos.
9. Optimización publicitaria: usar Generative AI para perseguir el «Advertising Optimization» mejora la eficiencia y eficacia de la publicidad, lo que lleva a un ROI más alto. Sin embargo, los desafíos sobre la privacidad del dato son considerables para conseguir una  segmentación y medición de los anuncios.
10. Potenciar la búsqueda: «Search Supplement» genera copias alineadas con las percepciones de los clientes y palabras clave, mejorando la visibilidad de la marca y recuperando el tráfico perdido debido a los cambios en el diseño de los motores de búsqueda.

📌¿Qué enseñanzas nos deja?

1. Evaluación de necesidades: implica una comprensión profunda de las necesidades específicas del negocio, y cómo la IA puede contribuir a satisfacerlas. Esto requiere un análisis detallado de los objetivos empresariales, los desafíos actuales y las áreas potenciales de mejora. La clave es identificar oportunidades donde la AI pueda aportar un valor significativo, ya sea en la eficiencia operativa, la personalización de la experiencia del cliente o la innovación en productos y servicios.
2. Formación de las personas: la integración efectiva de la AI no solo depende de la tecnología, sino también del talento humano que la maneja. Es esencial preparar a los equipos internos para el uso efectivo de la AI, lo que incluye capacitación en nuevas habilidades y herramientas. Además, procura fomentar una cultura de innovación y experimentación, donde los empleados se sientan cómodos explorando y aplicando soluciones basadas en AI. Esto puede incluir talleres, cursos de formación y colaboraciones con expertos en AI.
3. Integración en procesos actuales: la IA debe integrarse de manera eficiente en los flujos de trabajo existentes. Esto requiere una revisión detallada de los procesos actuales y la identificación de áreas donde la AI puede mejorar la eficiencia o la efectividad. La integración debe ser planificada y ejecutada de manera que cause la mínima interrupción, al tiempo que se maximiza el impacto positivo. Es importante también garantizar la compatibilidad con las herramientas y sistemas existentes.Aquí los equipos de CX y de Martech son tus aliados.
4. Pruebas y adaptación: antes de una implementación a gran escala, es crucial realizar pruebas piloto de los sistemas de IA en un contexto empresarial real. Estos proyectos piloto ayudan a ajustar la tecnología a las necesidades específicas de la empresa y a identificar posibles desafíos o áreas de mejora. Esta fase también permite recopilar feedback de los usuarios y ajustar los sistemas de AI para maximizar su eficacia y aceptación.
5. Medición de resultados: es fundamental implementar sistemas de análisis para evaluar el impacto de la AI en la empresa. Esto incluye la medición de mejoras en la eficiencia, la efectividad, la satisfacción del cliente y otros indicadores clave de rendimiento. La medición de resultados no solo proporciona una comprensión del valor agregado por la AI, sino que también informa sobre la necesidad de ajustes o mejoras continuas para optimizar su rendimiento.

📚 Lecturas interesantes seleccionadas para ti:

• En Digiday ha realizado un informe de investigación sobre cómo los editores y sitios de noticias sopesan cual es la mejor manera de utilizar la IA generativa a medida que avanza en las áreas de marketing.

• El marketing es un motor del crecimiento empresarial. Así lo indica Marketing Week, donde el retail y la inteligencia artificial generativa son las estrellas de las 5 estadísticas interesantes para empezar la semana.

• Para reflexionar sobre la IA generativa, The Drum, organizó una mesa redonda virtual con diferentes profesionales para comprender mejor el profundo impacto de esta tecnología en el mundo del marketing.

 

😉 Off topic

• ¿Generación Alpha? Sí, generación Alpha. Nuevo palabro para tus reuniones de Marketing.

ℹ️ ¿Cómo hago Buzzwords?

He utilizado la mayor cantidad de fuentes posibles, en este caso ha sido clave Gartner. Particularmente me gustan: The Information, Wired, Protocol, Ad Age, AdWeek. Aparte utilizo inteligencia artificial, como GPT-4, para traducir y mejorar los textos.