La IA no resuelve nada pero es una oportunidad para resolver muchas cosas.
Se genera una tensión extraña a medida que los equipos de marketing de todos los tipos de negocios experimentan con herramientas de inteligencia artificial generativa. Todo se reduce a esto: la IA generativa resuelve problemas que ni siquiera sabes si tienes.
La semana pasada, un CMO de una gran empresa de tecnología me dijo que se sentía lamentablemente atrasado y que le costaba entender dónde y cómo integrar la IA generativa a nivel del equipo de marketing. “Simplemente no lo entendemos”, dijeron. “Las empresas todavía tienen miedo de perder nuestros secretos en los modelos de aprendizaje público, pero nadie quiere invertir el esfuerzo en construir los nuestros. Mientras tanto, simplemente estamos jugando”.
Esa presión de apurarse y esperar es común. En algunos casos, se desarrolla una inmensa presión para crear lo que podría llamarse una “estrategia de IA”. He visto a muchos líderes empresariales de empresas emergentes, medianas y grandes empresas luchar por explicar sus planes a sus principales partes interesadas.
Una gran organización sin fines de lucro lanzó un chatbot de servicio al cliente en el sitio web para poder presumir ante la junta directiva de que están “haciendo IA” mientras debatían en silencio qué significa realmente la IA para su estrategia. Otra empresa de tecnología busca un “jefe de IA” para indicar a los inversores que se toman en serio la integración.
Las organizaciones generalmente piensan que deberían tener alguna capacidad nueva y milagrosa. La promesa (o advertencia, según sea el caso) es que la IA eliminará empleos, expandirá la creatividad e inspirará a las empresas a darse cuenta de que no necesitan a esos molestos humanos corriendo por ahí haciendo cosas. Y entonces, los líderes de marketing escuchan: “Díganos cuál de esas cosas será. ¡Rápidamente! Antes de que nos quedemos atrás”.
Gen AI es el auto nuevo que no pediste
Ahora bien, no es que no se puedan hacer cosas interesantes con la tecnología. Sí, la IA generativa te ayuda a expresar ideas de forma más rápida o completa. Puede “hablar” con documentos, automatizar flujos de trabajo de comunicación, traducir, resumir y estructurar datos. En otras palabras, la IA generativa toma sus ideas y las expresa exponencialmente más rápido y a escala.
Todos ustedes han estado bajo una presión cada vez mayor para hacer más y más durante la última década. Desde el primer Content Marketing World en 2011, he escuchado a los especialistas en marketing clamar por las proverbiales tecnologías de “caballo más rápido”. Pero tienes un auto nuevo y es de alquiler.
¿Es de extrañar que las empresas no estén seguras de cómo se sienten con respecto a este automóvil? Claro, mejora con cada conductor que da un turno al volante. Pero también tienes preocupaciones reales sobre las implicaciones de conducir este vehículo público. ¿Compartir su información va en contra de preocupaciones legales, regulatorias o competitivas? Además, un coche comunitario te impide diferenciarte y generar confianza con tu audiencia.
Bien, entonces construirás tu propio auto. Pero espera un minuto. Si (y es un gran si) tiene suficientes datos de entrenamiento para construir un modelo de aprendizaje de IA personalizado, puede llevar meses y posiblemente millones de dólares hacerlo bien. Y si solo usa su “pequeño” conjunto de datos, las respuestas no son tan interesantes y poderosas como algo como ChatGPT.
Todas esas consideraciones hacen que la mayoría de las empresas simplemente manoseen la IA generativa como un gato empujando una pelota para ver si sale algo interesante por el otro extremo.
¿Qué deberías hacer?
Innovación versus invención
Si bien la innovación de la IA generativa es un gran avance, los verdaderos inventos funcionales y valiosos impulsados por la IA son un trabajo en progreso.
La IA generativa es una verdadera innovación. Mejora una idea o producto existente, haciéndolo más eficiente, efectivo o accesible. La invención, por otro lado, manifiesta una idea u objeto para crear algo que nunca ha existido.
En los últimos 25 años de la era digital, los inventos que surgieron de enfoques originales e innovadores llenaron el mundo. Sin embargo, muchos de estos inventos no tenían ningún vínculo con el valor.
El teléfono Iridium de Motorola de 1998 es un gran ejemplo. En aquella época, alrededor de 300 millones de personas utilizaban teléfonos móviles. Motorola lanzó el primer teléfono satelital que permite llamar desde cualquier ubicación global. Funcionó bien siempre que estuvieras en un barco o en medio de un desierto. Pero al entrar en una sala de juntas en medio de Manhattan, tenías un ladrillo de 3.000 dólares en la mano. El Iridium fue realmente un invento asombroso basado en una innovación asombrosa, pero había poca comprensión del valor real que podría aportar.
¿Qué tiene que ver la invención frente a la innovación con la forma de llegar a un mejor plan para la IA generativa? Bueno, para aplicar la innovación de la IA generativa, es necesario comprender plenamente las oportunidades (o posibilidades) de todo los enfoques en los que puede innovar.
Por lo tanto, no se puede hacer de la IA generativa una estrategia. La práctica de la innovación tiene que ver con oportunidades y posibilidades, no con dirección. La IA es una oportunidad en busca de una estrategia.
¿Qué enfoque debería innovar la IA?
No importa si contrata a un director de IA o si hace que personas aprovechen las oportunidades el resto del año. Si no se aplica la IA a través de una lente de innovación, será difícil tomar decisiones sobre cómo avanzar con un enfoque integrado.
Recientemente escuché de un cliente que se preguntaba si debería confiar en la plataforma similar a una suite de Microsoft Copilot integrada en las herramientas de su equipo o implementar una solución mejor en su clase, más aislada deliberadamente, para la coherencia de la marca, la traducción, la creación de contenido, la automatización del flujo de trabajo, etc.
Mi respuesta requirió dos preguntas más. ¿Qué proceso querían innovar y mejorar? Y, lo que es más importante, ¿comprendieron lo suficientemente bien el enfoque actual como para saber dónde podría ser valiosa la innovación?
Al hacer la última pregunta sobre la creación de contenido, la gestión de canales, la personalización, las pruebas A/B, la investigación de personas o una miríada de otros enfoques en los que la IA generativa podría cambiar las reglas del juego, la respuesta fue (como suele ser) “No sabemos”. .”
La innovación en IA generativa busca estrategia de contenidos
Como equipo de contenido y marketing, nunca pensarías en crear una estrategia telefónica o informática. Mire la IA de manera similar. Cuando comprende y optimiza los enfoques de creación, gestión y medición de contenido, puede identificar las oportunidades para innovarlos. En pocas palabras: no necesita una estrategia de IA generativa. Necesita una estrategia de contenido que pueda optimizarse o no mediante IA generativa.
Luego podrá comprender los usos priorizados más allá de cómo un individuo se beneficia del uso de una herramienta de IA generativa. Puede saber qué crea mayor valor para el equipo, la división, la región y, en última instancia, todo el negocio.
Muéstreme una empresa que entienda eso y tenga una estrategia de contenido compartido, y le mostraré una empresa preparada o que ya disfruta de la innovación que puede aportar la IA generativa.
Es tu historia. Cuéntalo bien.
CONTENIDO RELACIONADO SELECCIONADO A MANO:
Imagen de portada de Joseph Kalinowski/Content Marketing Institute
