Olvídate de ChatGPT: Hay formas prácticas de aplicar la IA al marketing
Las aplicaciones de la inteligencia artificial llevan algún tiempo surgiendo de forma lenta y constante en distintos sectores. Ahora, OpenAI ha vuelto a ponerlas en alto.
OpenAI se fundó como una iniciativa sin ánimo de lucro para evitar que las empresas y los gobiernos controlaran la IA. El objetivo inicial era mantener la seguridad de la IA. Pero luego se convirtió en una empresa con ánimo de lucro.
Entonces, ¿por qué el producto ChatGPT de OpenAI nos ha devuelto de repente el interés por la IA?
La accesibilidad es una parte importante de lo que hace que ChatGPT sea tan atractivo, pero también es lo que lo hace peligroso.
ChatGPT escribe artículos bien redactados con un aire de autoridad y autenticidad. Pero con la IA, la desinformación puede automatizarse y alcanzar niveles abrumadores. No podemos asumir que todo está construido para ser veraz por defecto.
Aunque este tipo de IA para las masas conlleva sus riesgos y defectos, debe separarse de aplicaciones más limitadas de la tecnología, aplicaciones que no sólo son más específicas, sino también más fiables y prácticas.
En los últimos 25 años, la única pieza consistente de AdTech diseñada para la transferencia de datos entre dos plataformas ha sido Microsoft Excel. Pero esta plataforma manual -propensa a errores humanos, pérdida de datos y falta de optimización- puede automatizarse mediante un bot. Si dejamos de lado ChatGPT, la inteligencia artificial tiene el potencial de transformar el marketing y la AdTech, permitiendo que estos campos se gradúen de Excel a conjuntos de herramientas mucho más potentes y eficaces.
La automatización, la optimización y la programática son frutos maduros
Los análisis basados en ML, la automatización de tareas y la optimización de campañas en el mercado son sólo algunas de las tácticas que deberían considerarse parte de la estrategia general de marketing de cara al futuro, siempre y cuando sean curadas por personas que verifiquen la precisión de los datos de entrada. Al fin y al cabo, el aprendizaje es la clave de la inteligencia, ya sea humana o artificial. La clave está en entrenar los resultados a partir de datos verificados por personas.
Los análisis basados en el aprendizaje automático pueden predecir mejor los resultados de las inversiones. El ML separa una señal pequeña pero significativa de cantidades masivas de ruido con la rapidez suficiente para ofrecernos mejores opciones para tomar decisiones de inversión más eficientes y eficaces sobre qué audiencias, canales y mensajes tendrán mejores resultados. Proporciona un perfil mucho más completo de un consumidor. También puede recomendar un plan de acción omnidinámico y preciso.
Del mismo modo, la configuración de campañas mediante servidores de anuncios, DSP, plataformas de redes sociales y Search sigue siendo en gran medida un proceso manual gestionado con complejas hojas de cálculo, cuadrículas de convenciones de nomenclatura, procesos de comunicación multidepartamental y ejércitos de traffickers subcontratados/offshore. Pero ahora es posible automatizar más del 50% de ese proceso mediante bots.
Con estos bots, el error humano se reduce a cero, lo que crea nuevas oportunidades para reevaluar la estructura y las responsabilidades de los equipos. Asimismo, la velocidad de lanzamiento mejora drásticamente, así como el ahorro de costes en subcontratación una vez que la escala de automatización es lo suficientemente significativa. Además, permite a los responsables de la toma de decisiones centrarse en partes más estratégicas de la gestión del stack de AdTech. Y esta libertad permite a los equipos aprender nuevas habilidades en IA/ML.
Otra aplicación de la IA es la optimización programática de campañas en directo. Al igual que la configuración de campañas, este también sigue siendo un proceso manual. Los operadores tienen que iniciar sesión en los DSP para ver cómo se ajustan las campañas a los objetivos y ajustar la audiencia, las pujas y la oferta para optimizar el rendimiento a los objetivos previstos. Con suficientes datos de rendimiento y acceso a ellos en tiempo real, los robots de optimización pueden ser entrenados para utilizar estos datos para ajustar automáticamente y con más frecuencia de lo que lo haría cualquier humano. Estas tácticas son muy medibles y pueden demostrar rápidamente el valor de estas automatizaciones.
Nueva tecnología, misma metodología
Aplicar la IA a este tipo de iniciativas transforma los recursos de una organización y las habilidades necesarias para evolucionar. Eleva los conocimientos y crea nuevas e interesantes oportunidades de crecimiento a medida que las funciones tácticas/de entrada de datos se convierten en funciones de IA.
Pero, como todo lo demás, debemos seguir la metodología de probar, aprender y escalar. Y debemos seguir siendo disciplinados para garantizar que los resultados a largo plazo se basen en la precisión y en resultados medibles.
Fuente: AdExchanger