9+ Casos de uso de la IA generativa en marketing

La inteligencia artificial y el aprendizaje automático han cambiado la forma en que miramos el mundo hoy en día. Continúan empujando los límites de la imaginación humana en todas las formas que importan. Con la aparición de la inteligencia artificial generativa y herramientas como ChatGPT y DALL-E, nuestro enfoque de marketing también ha cambiado.

Sigue leyendo para descubrir cómo la IA generativa en el marketing puede resolver diferentes casos de uso relacionados con el marketing y impulsar el marketing impulsado por IA.

¿Qué es la IA generativa?

La IA generativa se refiere a un subconjunto de inteligencia artificial que se enfoca principalmente en la creación de contenido, en lugar de simplemente analizarlo. Esto incluye texto, diseños, música, audio y video. La IA generativa utiliza el aprendizaje profundo (modelos fundamentales) que se entrenan en grandes cantidades de datos y son capaces de realizar múltiples tareas de una manera muy similar a la humana.

A diferencia de otras tecnologías de IA entrenadas para realizar una sola tarea, la IA generativa posee capacidades más amplias.

Solo tienes que ingresar un mensaje de texto para generar contenido único que se asemeja a los datos de entrenamiento. Con el creciente interés en la IA generativa, el número de industrias que la utilizan también ha aumentado, especialmente en marketing y publicidad.

Aquí hay algunas estadísticas interesantes que muestran las tasas de adopción e implementación de la IA generativa en el marketing:

• 90% de los especialistas en marketing que utilizan IA dicen que es eficaz para la creación de contenido.
• Los creadores de contenido ahorran 5 horas de trabajo cada semana utilizando IA.
• El 85% de los usuarios de IA de marketing emplean IA para personalizar el contenido.
• Según Deloitte, el 82% de los primeros adoptantes de IA han obtenido retornos financieros de las inversiones en IA.
• Forrester predice que para finales de 2023, el 10% de las empresas de la lista Fortune 500 crearán contenido con IA.

Existen muchos otros casos de uso de IA, no siendo el marketing el único. Algunos de los otros incluyen Diseño (patrones, estilos y diseños de productos), Juegos (personajes, narrativas y niveles de juego) y Entretenimiento (guión, música y efectos visuales).

Beneficios de la IA generativa en el marketing

Un estudio de Mckinsey informa que el 90 por ciento de los líderes de marketing esperan ver un aumento en el uso de herramientas de IA generativa en los próximos dos años. Entonces, las empresas que continúen utilizando IA en sus esfuerzos verán mejoras, si uno creyera en las estadísticas publicadas.

Dicho esto, estos son los principales beneficios que puedes esperar con la IA generativa en el marketing:

• Innovación y creatividad: Inspirar nuevos conceptos y diseños. Los especialistas en marketing pueden deshacerse de los tipos de contenido antiguos y experimentar con ideas frescas que podrían mejorar las conversiones.
• Insights basados en datos: Tomar mejores decisiones. Las empresas pueden obtener valiosos insights para ayudarlas a lo largo de todos los puntos de contacto con el cliente y encontrar soluciones únicas que aborden sus problemas.
• Desarrollo de productos: Acelerar las pruebas y el desarrollo de productos. Los desarrolladores pueden automatizar tareas repetitivas, aportar diversidad y crear productos personalizados.
• Experiencia personalizada del cliente: Puedes analizar los datos de los clientes para adaptar el contenido y los diseños visuales a las preferencias individuales. Todo con un solo clic.
• Eficiencia de tiempo y costo: Reducir los plazos creativos. Los sistemas de IA pueden generar contenido en menos de un minuto y dar a las empresas la libertad de automatizar tareas de marketing sencillas.

Nuevo: ¿qué es el marketing generativo?

Como el nombre lo indica, el marketing generativo se ocupa de la aplicación de la IA generativa en el marketing, ya sea en la búsqueda orgánica, las redes sociales o la publicidad de pago. Se emplean modelos de IA generativa para crear contenido de marketing dinámico (no estático) con la ayuda de herramientas de IA.

La forma en que funciona es sencilla: los datos de los clientes de diferentes departamentos se combinan y luego se utilizan para proporcionar una experiencia de cliente omnicanal. Por ejemplo, visitas al sitio web, detalles de transacciones y tickets de soporte al cliente.

Un enfoque como este reúne datos aislados que de lo contrario estarían separados entre sí.

Luego puedes usarlo para la segmentación de audiencia, la personalización y la optimización. El objetivo es crear recorridos del cliente basados en objetivos con IA para cada prospecto y proporcionar materiales de marketing, características o recomendaciones de productos centrados en el consumidor que les ayuden a alcanzar ese objetivo.

Todo ello se realiza con la ayuda de sistemas de marketing de IA generativa.

Los algoritmos de IA no solo analizan los datos de los clientes, sino también sus respuestas a tus campañas de marketing. Si se hace bien, estos sistemas de marketing de IA tendrán el potencial de optimizar tu contenido y el rendimiento de los anuncios en tiempo real y mejorar las tasas de participación y conversión.

9 usos reales de la IA generativa en el marketing

En esta sección, abordaremos la pregunta: "¿Cómo se puede utilizar la IA generativa en el campo del marketing?" Aunque existen riesgos involucrados con el uso de la IA generativa en el marketing, no se puede ignorar los beneficios. Tiene múltiples usos, desde la creación de contenido hasta la segmentación y personalización de clientes.

Puedes aprender a utilizar modelos de IA generativa en diferentes escenarios de marketing, comenzando con los diez que se describen a continuación.

#1 Creación de contenido

La generación de contenido es uno de los usos más comunes de la IA y el aprendizaje automático. El contenido generado por IA es el tema del momento y se utiliza excesivamente en el marketing de contenido. ¿Por qué no? Acelera el proceso al brindarte nuevas ideas junto con una variedad de contenido con el que trabajar.

Por ejemplo, el texto generado por IA se puede utilizar para:

• Crear nuevo contenido como publicaciones de blog, correos electrónicos y publicaciones en redes sociales.
• Diseñar copias de anuncios y descripciones de productos.
• Escribir guiones para anuncios de video y demostraciones de productos.

Los generadores de texto de IA te permiten generar contenido tanto de corta como de larga duración a escala. Esto ahorra mucho tiempo y te da las libertades creativas para trabajar. Naturalmente, la calidad del contenido es deficiente y requiere ediciones excesivas. Pero las herramientas de marketing pagas, como Jasper AI, resuelven este problema en cierta medida al brindarte plantillas de mensajes para diferentes tipos de copias de anuncios.

#2 Producción de imágenes o videos

Herramientas como DALL-E, Runway y Midjourney pueden generar imágenes y videos a partir de mensajes de texto. Hacen uso de redes generativas antagónicas (GAN) que los ayudan con la traducción de texto a imagen.

Esta capacidad puede ayudar a los especialistas en marketing a hacer lo siguiente:

• Generar imágenes, videos publicitarios y demostraciones de productos de alta calidad.
• Crear logotipos y otros activos creativos de marca.
• Desarrollar imágenes para publicaciones en redes sociales.

Puedes insertar voces en off y música de IA para crear videos publicitarios atractivos, lo que puede ayudar a aumentar el reconocimiento de marca y las conversiones. Un ejemplo destacado de una marca que utiliza IA generativa en publicidad es Heinz, que creó el Heinz A.I. Ketchup, un breve anuncio de video para demostrar la prominencia del diseño característico de su botella.

#3 Optimización de motores de búsqueda (SEO)

Una investigación exhaustiva de palabras clave es obligatoria para un buen proyecto de SEO. Los expertos necesitan analizar toneladas de palabras clave, sus competidores y la intención del usuario para construir una campaña de SEO que funcione. La IA facilita este proceso al clasificar los datos de palabras clave y enumerar las palabras clave de alto rendimiento. Además, puedes:

• Descubrir grupos de temas relacionados con tu industria.
• Realizar investigación de palabras clave por intención de búsqueda.
• Identificar brechas y oportunidades de palabras clave.
• Desarrollar contenido en línea con los parámetros de SEO.

En general, un especialista en marketing de contenido puede aprender sobre los temas, asuntos y palabras que busca su audiencia en línea y atender a los mismos con contenido relevante.

#4 Segmentación de marketing

Según una encuesta de BCG, el 41% de los directores de marketing aprovechan el poder de la IA generativa para una mejor segmentación. Una mejor segmentación viene con una adecuada segmentación de clientes. La segmentación de marketing con IA implica el análisis de grandes cantidades de datos de clientes en períodos cortos.

Este proceso se puede automatizar y a su vez ayudar a los especialistas en marketing a:

• Hacer un uso eficiente de los recursos.
• Mejorar la estrategia de marketing y de productos.
• Aumentar el retorno de la inversión (ROI).
• Descubrir nuevos segmentos de clientes.

Una vez que tengas una comprensión firme de tu público objetivo, puedes ofrecer experiencias de cliente a la medida.

#5 Personalización

Los especialistas en marketing pueden usar la IA generativa para desarrollar campañas de marketing personalizadas. Con los gustos y disgustos de los usuarios a su alcance, pueden enfocar la atención en el cliente y darles lo que quieren, justo donde lo quieren.

Además, podrán:

• Adaptar el contenido y el diseño del producto.
• Diseñar un plan de marketing centrado en el cliente.
• Construir recorridos de clientes personalizados.
• Dar recomendaciones individuales.

Los sistemas de marketing autónomo impulsados por IA simplifican aún más este proceso y te ayudan a personalizar las relaciones con los clientes con recomendaciones de contenido en tiempo real. Dado que los compradores ahora exigen personalización en cada paso del recorrido del comprador, es crucial que las marcas la proporcionen. Esta es la única forma de garantizar la lealtad y retención de los clientes.

#6 Análisis de sentimientos

La IA generativa se puede utilizar para analizar los sentimientos de los clientes. Con tecnologías de aprendizaje automático y modelos de aprendizaje profundo, la IA puede procesar datos de clientes etiquetados (reseñas, comentarios, comentarios en redes sociales) para crear datos textuales sintéticos que reflejen diferentes polaridades de sentimiento como positivo, negativo y neutro.

Luego se puede utilizar como datos de entrenamiento para modelos de análisis de sentimientos para que puedan detectar mejor los sentimientos de los usuarios y las variaciones del lenguaje. Esto a su vez puede ayudarte a:

• Detectar el sentimiento del consumidor en diferentes idiomas.
• Crear contenido centrado en lo que a los usuarios les gusta o les disgusta de productos o servicios específicos.
• Desarrollar chatbots y asistentes virtuales integrados con tecnologías de análisis de sentimientos en tiempo real.

IBM's Watson NLP y Microsoft's Azure Text Analytics se pueden usar para analizar grandes conjuntos de datos textuales para el análisis de sentimientos.

#7 Generación de clientes potenciales

Algunas herramientas estratégicas de IA generativa pueden ayudar con la generación de clientes potenciales: captura, calificación y puntuación de clientes potenciales. Puede clasificar y priorizar fácilmente a los clientes potenciales en función de varios factores, como demografía, comportamiento en línea y patrones de compra con IA. Al hacer esto, le permite clasificarlos en un espectro como interesados o listos para comprar.

Así es como puede lograr esto:

• Ofrecer recursos valiosos a cambio de información del cliente, como documentos técnicos, libros electrónicos o documentos de investigación.
• Utilizar chatbots y herramientas de IA conversacional para interactuar con los visitantes del sitio web y capturar clientes potenciales.
• Aprovechar la analítica predictiva para analizar datos históricos e identificar a los prospectos más propensos a convertirse en clientes de pago.
• Crear campañas publicitarias segmentadas enfocándose en los segmentos de audiencia, intereses y palabras clave adecuados.
• Nutrir a los clientes potenciales a lo largo de la trayectoria del cliente con campañas y mensajes personalizados.

Por ejemplo, puede usar IA para determinar las palabras clave ideales y el rango de ofertas para sus campañas de búsqueda de pago y predecir el rendimiento de futuras campañas de PPC.

#8 Soporte al cliente

Las herramientas de IA conversacional pueden responder y resolver consultas de los clientes. La IA puede manejar todo tipo de consultas a través de chatbots, redes sociales e incluso por teléfono. Es rápido, eficiente y puede optimizar sus modelos de servicio al cliente.

• Los chatbots impulsados por IA ofrecen asistencia 24/7 en múltiples plataformas.
• Recomendaciones personalizadas basadas en el historial de navegación y las transacciones.
• Capacidades multilingües para admitir consultas en numerosos idiomas y localizaciones.
• Soporte de voz de IA para gestionar conversaciones telefónicas.
• Interactuar con los compradores en los canales de redes sociales para mantener la presencia de la marca.
• Automatizar correos electrónicos para abordar rápidamente problemas comunes.

Los chatbots pueden mejorar la experiencia general del cliente y brindar a sus equipos de atención al cliente más tiempo para enfocarse en otras tareas importantes, lo que finalmente mejora la eficiencia operativa.

#9 Marketing sin cookies

El marketing sin cookies no se basa en las cookies del navegador para segmentar a los usuarios. Está de moda hoy en día, ya que muchas plataformas (como Chrome y Safari) están limitando el uso de cookies de terceros.

Para quienes no lo saben, las cookies son pequeños fragmentos de datos almacenados en sus navegadores web que rastrean su actividad en línea y ayudan a los anunciantes con el retargeting publicitario. Con ellos fuera del panorama, su única opción es usar datos de primera parte junto con tecnologías de IA generativa para:

• Analizar los datos existentes.
• Encontrar patrones en el comportamiento del usuario.
• Mostrar anuncios contextuales.

Los gemelos digitales son una excelente manera de usar datos de clientes de primera parte para predecir el comportamiento del consumidor. Por supuesto, debe asegurarse de recopilar datos con el consentimiento explícito del usuario y cumplir con las regulaciones de privacidad existentes.

Bonus: Crea personas con IA generativa

Debe estar familiarizado con el concepto de personas de compradores. Son representaciones ficticias de sus clientes ideales que le dan una idea de sus objetivos, desafíos, motivaciones, comportamiento e intereses.

Los personas de cliente han revolucionado de alguna manera el marketing, lo que permite a las organizaciones de marketing construir campañas de marketing segmentadas. Sin embargo, es difícil diseñarlos usted mismo a menos que use generadores de personas automáticos.

La IA generativa puede ayudarlo a crear personas manualmente. ChatGPT y Bing Chat son algunas de las herramientas que se pueden emplear para este propósito. Con estos servicios en su lugar, puede:

• Recopilar y analizar datos de clientes.
• Desarrollar personas de clientes realistas.
• Crear personas en función de casos de uso específicos.
• Chatear con personas de compradores.

Recuerde que los resultados iniciales pueden ser inexactos, ya que los datos son aleatorios y dependen por completo de los mensajes que use. Para obtener más información, consulte nuestro artículo sobre crear personas de compradores con herramientas de marketing de IA generativa como ChatGPT.

Principales herramientas de IA generativa para marketing

Hemos discutido algunas de las aplicaciones de la IA en el marketing. Sabe que puede crear blogs, correos electrónicos, imágenes e incluso producir videos para anuncios y demostraciones de productos.

Las herramientas de IA generativa utilizan redes generativas adversarias (GAN) o codificadores variacionales (VAE) para procesar datos y generar resultados. Hay un montón de ellos en el mercado, pero estos son los mejores.

Texto (blogs, correos electrónicos)

1. ChatGPT Plus

ChatGPT Plus es la versión avanzada de ChatGPT, que utiliza el modelo GPT-4. Aparentemente es el generador de texto más fuerte que existe, superando a todos los demás.

Pros:

• Muy creativo y preciso.
• Tiempo de respuesta y conectividad más rápidos.
• Ajusta su estilo de escritura de acuerdo a diferentes casos de uso.

Contras:

• Un número limitado de mensajes.
• Demasiado caro para algunos usuarios.
• Respuestas extremadamente largas.

Alternativas: Bing Chat, Claude, Gemini

2. Claude

Claude es un chatbot desarrollado por Anthropic AI, diseñado para ofrecer respuestas mejores (más humanas) en comparación con ChatGPT. Se puede usar para la creación, resumen y optimización de contenido.

Pros:

• Transcribe y analiza imágenes, como notas, gráficos o fotografías.
• Capacidades avanzadas de traducción que ayudan a crear contenido multilingüe.
• La versión gratuita se actualiza con más frecuencia que ChatGPT.

Contras:

• Tarda mucho en traducir ciertos idiomas.
• La cuenta gratuita tiene un límite diario de mensajes.

3. Gemini de Google

Gemini es la respuesta de Google a ChatGPT de OpenAI, construido sobre el modelo Gemini mejorado, anteriormente conocido como Bard. Al igual que otros chatbots de generación de texto, puede usarlo para escribir, generar ideas y traducir.

Pros:

• Acceso en tiempo real a sitios web a través de Google Search.
• Genera diferentes tipos de contenido creativo (blogs, correos electrónicos, informes).
• Traduce contenido con precisión a nivel humano.

Contras:

• Informativo; requiere instrucciones y seguimientos extensos para trabajos creativos.
• Genera errores e inconsistencias ya que aún está en desarrollo.

4. Jasper AI

Como se mencionó anteriormente, Jasper AI es una herramienta de marketing basada en el modelo GPT-3 que permite a los usuarios crear copias para todo tipo de contenido, como blogs, publicaciones en redes sociales y páginas de destino del sitio web.

Pros:

• Libre de plagio y sin sesgo.
• Integración de Grammarly para evitar errores gramaticales.
• Opciones de plantillas, creación de contenido y automatización.

Contras:

• Ineficiente para crear contenido excesivamente técnico.
• La verificación de plagio tiene un costo adicional.

Imagen (visuales, creativos)

1. DALL-E2

DALL-E es el generador de imágenes de OpenAI que crea diseños basados en descripciones textuales. DALL-E2 es la versión mejorada entrenada para producir mejores resultados.

Pros:

• Arte surrealista en altas resoluciones.
• Múltiples versiones editables con un solo mensaje.
• Rechaza entradas inadecuadas para evitar contenido dañino.
• Incorpora diferentes conceptos, atributos y estilos.

Contras:

• Tiene dificultades para producir imágenes fotorrealistas.
• Solo entiende el idioma inglés.

2. Midjourney

Al igual que DALL-E, Midjourney es un generador de imágenes de IA basado en algoritmos de aprendizaje automático.

Pros:

• Capacidades de diseño avanzadas que se enfocan en la estética y la creatividad.
• Planes de precios adaptados para empresas e individuos.
• Funciona directamente a través de la aplicación Discord.

Contras:

• No ofrece una versión gratuita.
• Los usuarios deben registrarse en Discord para usarlo.

3. Adobe Firefly

Firefly es un programa de IA generativa desarrollado por Adobe que permite a los usuarios crear y editar todo tipo de diseños gráficos con mensajes de texto.

Pros:

• Integración con otros productos de Adobe.
• Generación de imágenes consciente del contexto (relleno de IA generativa).
• Características personalizables.

Contras:

• Solo entrenado en datos de stock de Adobe y trabajo con licencia abierta.
• Solo para uso no comercial.

Video (anuncios de video, demostraciones de productos)

1. Runway

Runway es una plataforma que ha desarrollado un modelo de texto a video, Gen-2, que permite a los usuarios crear videos con mensajes (a veces usando sus imágenes).

Pros:

• Fácil de usar, mejor detalle y calidad.
• Tiempo de procesamiento rápido.
• Una variedad de funciones de edición (enmascaramiento, corrección de color, efectos visuales, etc.)

Contras:

• Las tasas de fotogramas más bajas requieren trabajo de postproducción.
• Los clips de video tienden a ser granulados y borrosos.
• Los planes de pago son caros.

2. Synthesia

Synthesia es otra plataforma de texto a video que le permite crear contenido de video de IA de alta calidad rápidamente.

Pros:

• Opciones de personalización amigables para el usuario.
• Disponible en más de 120 idiomas y acentos.
• Avatares de IA realistas y voces en off.

Contras:

• Carece de acceso a la API.
• El plan personal solo permite 10 créditos de video por mes.

La mayoría de estas herramientas de marketing de IA generativa facilitan su trabajo y lo guían en la dirección correcta. Además, puede usar herramientas de automatización como Hubspot y Mailchimp para aumentar la eficiencia del trabajo.

Riesgos de combinar IA generativa y marketing

En un mundo perfecto, el uso de IA generativa en el marketing no plantearía ninguna preocupación. Le daría la capacidad de personalizar sus esfuerzos de marketing, con resultados rápidos y accionables. Sin embargo, integrar la inteligencia artificial en el marketing no es tan fácil como parece.

Los riesgos potenciales superan con creces los beneficios, que van desde los sesgos y las inexactitudes hasta los problemas de infracción de derechos de autor y privacidad de datos.

Precisión

Todos han probado ChatGPT o Midjourney al menos una vez desde que se lanzaron. Debe haber notado que el resultado no es preciso a veces.

Este es un problema importante con el contenido generado por IA. Aunque es vasto e ilimitado, las posibilidades de que sea incorrecto son igualmente altas. Su contenido de marketing de IA podría contener información engañosa, que si se publicara en público podría dañar su credibilidad.

Y este no es el único problema.

Dado que la IA generativa no puede comprender completamente las emociones y la cultura humanas, podría producir respuestas ofensivas para ciertos grupos de personas. Curiosamente, aunque es incorrecto, el resultado se formula de una manera que suena perfecta. Por lo tanto, es aún más importante revisar exhaustivamente cualquier contenido de IA antes de aprobarlo para su uso.

Sesgo

Sabemos que los modelos de IA aprenden de los conjuntos de datos existentes. Lo mismo ocurre con la IA generativa. Ahora imagina si estos datos están influenciados o tienen algunos sesgos culturales, sociales o políticos.

¿Qué pasa entonces?

La IA generará resultados que indudablemente contendrán estereotipos. Si elige usarlos como parte de su estrategia de marketing, sería realmente malo para el negocio. Esto es secundario al golpe que recibirá la reputación de su marca si crea contenido sesgado y promueve la homogeneidad en lugar de la diversidad.

Aquí hay un ejemplo. Toma a DALLE, el generador de imágenes de OpenAI.

Supongamos que se entrenó con datos que asumían que todos los médicos eran hombres. La próxima vez que alguien le pida a DALL-E que genere una imagen de un médico, podría crear imágenes solo de hombres con batas blancas. Así, reforzando los sesgos de género e ignorando los aspectos multidimensionales de la profesión.

Su empresa deberá establecer reglas y políticas estrictas cuando se trate de IA para evitar que esto suceda y evitar cualquier complicación legal.

Transparencia

La IA generativa está transformando el marketing de más formas de las que se puede imaginar. Obtiene una gran cantidad de información al alcance de la mano, con todos los recursos necesarios para una campaña de marketing exitosa.

Pero, ¿sabes de dónde provienen estos datos? Realmente no.

También es difícil que los clientes distingan entre el contenido de marketing creado por humanos y el generado por IA. Los compradores esperan autenticidad y transparencia de las marcas que siguen. Incluso si hace uso de IA, debe ser franco al respecto con sus clientes porque se merecen saber.

Derechos de autor

Como se mencionó anteriormente, nadie sabe realmente de dónde obtienen sus datos los modelos de IA. Literalmente todo lo que crean, desde música hasta videos y texto, se basa en material existente que pertenece a otra persona.

Usarlo como inspiración es una cosa. Pero, ¿copiar directamente el contenido que genera la IA generativa y llamarlo tuyo? Plagio descarado. No es de extrañar que haya demandas por infracción de propiedad intelectual y derechos de autor contra las empresas detrás de la IA generativa.

Caso en cuestión, el New York Times contra OpenAI.

Ahora no hay leyes federales vigentes que aborden este tema en particular. Sin embargo, los usuarios deben tener cuidado en la forma en que emplean la IA generativa en el marketing porque incluso los indicadores que ingresa en Bing Chat (o cualquier otra herramienta) se reciclan y se utilizan para entrenar al modelo.

Privacidad

Aprovechar la IA en el marketing para mejorar la experiencia del cliente implica el análisis de grandes conjuntos de datos. Una gran cantidad de datos personales y privados de los usuarios plantea preocupaciones de privacidad y seguridad, especialmente con las restricciones de GDPR y CCPA.

Ahora, no todas las herramientas de IA generativa tienen permiso para almacenar datos de clientes sensibles. Los datos no autorizados pueden plantear grandes riesgos para las empresas que los emplean, lo que lleva a sanciones severas y brechas de datos. Entonces, antes de comenzar con la IA, es crucial abordar sus sesgos y priorizar la transparencia, la precisión y la privacidad.

La IA debe complementar y no reemplazar la creatividad humana.

Si bien es eficiente y puede acelerar su trabajo, la IA generativa carece de la empatía, la inteligencia emocional y los matices culturales que deberían ser la base de todas sus actividades de marketing.

Comience a aprovechar la IA generativa: Mejores prácticas e ideas

Hay un millón de formas de usar la IA generativa, pero necesita saber la forma adecuada de hacerlo. No puede simplemente integrarla a la ligera en su flujo de trabajo de marketing y poner en peligro su campaña de marketing. Aquí hay un procedimiento simplificado a seguir antes de comenzar:

1. Identificar oportunidades: Comience por crear un equipo multifuncional para identificar áreas donde se puede usar la IA generativa, como la creación de contenido o el análisis de datos. Concéntrese principalmente en tareas repetitivas y que consumen mucho tiempo que se pueden automatizar.

2. Definir los objetivos comerciales: Debe definir claramente los objetivos comerciales que desea lograr con la IA generativa. Le ayudará a elegir las herramientas apropiadas y a crear indicadores que se alineen con sus objetivos.

3. Establecer un entorno de prueba: Establecer un entorno de prueba es necesario para verificar el funcionamiento de la IA y encontrar errores, si los hay, antes de implementarla. También debe probar constantemente sus modelos de IA para asegurarse de que den resultados precisos con el tiempo.

4. Establecer marcos de gobernanza: Es un paso crucial para mantener la privacidad, la seguridad y la rentabilidad. Establezca las regulaciones adecuadas de IA para evitar la distribución de contenido dañino y la entrada de datos de clientes sensibles en las herramientas de IA.

5. Capacitar a los equipos de marketing: Sus empleados deben conocer el funcionamiento de la IA para que se sientan seguros al usarla. Realice talleres para educarlos sobre los conceptos básicos de la IA generativa y sus posibles aplicaciones.

Empresas que usan IA generativa para el éxito del marketing

Muchas empresas se han unido al fenómeno de la IA generativa. Mientras que algunas han comenzado a usarla para agilizar las interacciones con los clientes, otras la han utilizado para crear un contenido visual impactante. Atlassian, Coca-Cola y Duolingo son ejemplos de marcas que usan IA generativa en el marketing.

Atlassian: Un asistente virtual de IA

Atlassian es una empresa de software conocida por sus soluciones de colaboración que ayudan a los desarrolladores y gerentes de proyectos a trabajar eficientemente entre sí.

Recientemente ha presentado Atlassian Intelligence, un asistente virtual de IA. Construido con modelos de lenguaje de OpenAI, el asistente de IA puede:

• Componer respuestas a los clientes
• Redactar contenido basado en especificaciones de productos
• Automatizar interacciones de soporte dentro de Slack y Teams
• Extraer información de artículos de la base de conocimiento
• Resumir documentos y transcripciones de reuniones para nuevos agentes asignados
• Traducir consultas en lenguaje natural al Lenguaje de Consulta de Jira

Coca-Cola: Crear magia real

No podemos hablar de IA generativa sin mencionar las campañas publicitarias creativas. 'Create Real Magic' es uno de esos movimientos de Coca-Cola que combina IA con arte y participación del cliente.

La campaña utiliza GPT-4, DALL-E y activos de marca de Coca-Cola para promover a creadores de diversos mercados.

Las personas pueden visitar createrealmagic.com y desarrollar arte con los activos de Coca-Cola. Si hacen algo extraordinario, su obra de arte se exhibirá en vallas publicitarias en lugares como Nueva York y Londres.

Siendo totalmente inclusiva, 'Create Real Magic' ayuda a la marca a lograr los siguientes objetivos:

• Democratizar la iconografía de la marca y los activos publicitarios
• Fomentar la conexión y las experiencias humanas
• Demostrar el compromiso de usar la IA con fines creativos

Duolingo: Un compañero de práctica impulsado por IA

Duolingo es una de las aplicaciones de aprendizaje de idiomas más famosas. Se ha asociado con OpenAI para incorporar GPT-4 a sus servicios y personalizar el aprendizaje de una manera que no se había visto antes.

Aprovechando los datos proporcionados por los 500 millones de estudiantes que utilizan la plataforma, la integración se usa para impulsar dos nuevas funciones.

Explicar mi respuesta: Los usuarios obtienen una explicación detallada de por qué sus respuestas son correctas/incorrectas con ejemplos, similar a los tutores humanos.

Juego de roles: Los usuarios interactúan con personajes de IA para participar en tareas únicas basadas en el lenguaje, practicando el idioma en diversos escenarios.

Resumen

La IA generativa está lista para perturbar el mundo, pero de una manera positiva. Como es evidente a partir de los usos de marketing de la IA generativa en diseño, contenido y mensajería, sin duda será un cambio de juego en los próximos años. Si bien su impacto a corto plazo está ligeramente sobrestimado, no hará daño estar completamente preparado.

Después de todo, la creatividad humana mejorada por las herramientas de IA puede dar resultados que los expertos en marketing solo podrían haber imaginado en el pasado.