Allanando el camino: estrategias para integrar la IA en el marketing

Hoy en día, muchos profesionales del marketing reconocen el potencial de la IA, pero no están seguros de cómo empezar a integrarla en sus estrategias.

El desafío puede ser abrumador: ¿cómo introducir la IA de manera eficaz en los flujos de trabajo existentes, elegir las herramientas adecuadas y asegurarse de que el equipo esté preparado para aprovechar sus capacidades? Además, con la gran cantidad de opciones disponibles, comprender por dónde empezar y cómo sortear los posibles obstáculos puede resultar abrumador.

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Hoy abordamos estas preguntas con la ayuda de Christopher S. Penn, un reconocido experto enAIy marketing basado en datos. Christopher aporta conocimientos invaluables de su amplia experiencia con implementaciones de IA en diversos contextos comerciales. Con su profundo conocimiento tanto de los aspectos técnicos como estratégicos de la IA, compartirá estrategias prácticas y ejemplos del mundo real para ayudarlo a allanar el camino para la integración de la IA en sus esfuerzos de marketing, haciendo que el proceso sea más manejable y efectivo.

Christopher nos explicará los pasos cruciales para comenzar, cómo seleccionar las herramientas de IA adecuadas para sus necesidades y la importancia de la capacitación y la mejora de las habilidades del equipo. También analizaremos en profundidad los desafíos comunes y cómo medir el éxito de sus iniciativas de IA. Al final de este episodio, tendrá una hoja de ruta más clara para integrar la IA en su negocio.estrategia de comercialización, garantizando que su negocio no solo esté preparado para el futuro sino que también lidere la innovación.

La inteligencia artificial en el marketing: un análisis detalladoEl presentador Admin le preguntó a Christopher S. Penn sobre:

✨Empezando con la IA:Conozca los pasos iniciales que deben seguir las empresas al integrar IA en sus estrategias de marketing.

✨Elegir las herramientas adecuadas:Entender cómo seleccionarHerramientas de IA que se adaptan a su marketing específiconecesidades.

✨Capacitación y medición del éxito:Descubra la importancia de la capacitación en equipo y cómo medir el éxito de las iniciativas de IA.

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Recursos y marcas mencionadas en este episodio

• TrustInsights.ai
• katie robert
• Estudio de inteligencia artificial de Google Vertex
• Marco de los ADPIC
• Guía no oficial del algoritmo de LinkedIn para profesionales del marketing
• Cómo llenar el vacío: cómo la IA identifica y cierra las brechas de contenido con Andy Crestodina
• Rory Sutherland
• Ogilvy
• DLP de YouTube
• Marcus Sheridan
• Tamsen Webster
• Explora episodios pasados ​​de laLa inteligencia artificial en el marketing: un análisis detalladopodcast

Transcripción completa

(ligeramente editado)

Allanando el camino: estrategias para integrar la IA en el marketing

[00:00:00]Christopher S. Penn:Entonces exportamos esos datos desde allí, los combinamos con un par de otras fuentes de datos patentadas del cliente y los ayudamos a crear perfiles de clientes ideales para cada segmento de su mercado en función de lo que le gusta a la audiencia, como sus intereses, como películas, compras y televisión, ciertos tipos de programas de televisión, ciertos tipos de música, etcétera.

Y lo pusimos a su disposición para que sus equipos de marketing puedan ahora realizar grupos de discusión sintéticos de manera eficaz donde puedan hablar con una persona y obtener respuestas reales sobre qué deberíamos cambiar en este correo electrónico. Se enviará a X millones de personas. ¿Qué podemos cambiar en este correo electrónico para obtener tasas de clics más altas y generar más interés en las cosas?

Y así lo pusimos en marcha. Y lo que sorprendió al cliente fue que iban a hacerlo de una manera diferente. Iba a ser un proyecto de 12 meses. Y estábamos bastante seguros de que podíamos ayudarlos en ese aspecto. Así que ideamos un nuevo alcance de trabajo y trabajamos con ellos y los perfiles iniciales de los clientes se hicieron en 10 días.

[00:00:58]Admin:Bienvenido a AI in Marketing: Unpacked, donde simplificamos la IA para un marketing de impacto. Soy su anfitrión, Mike Alden, y estoy aquí para guiarlo a través del mundo de la inteligencia artificial y susImpacto transformador en las estrategias de marketingEn cada episodio, desglosaremos los conceptos de IA en información manejable y exploraremos aplicaciones prácticas que pueden potenciar sus esfuerzos de marketing.

Ya sea que seas un experimentadoEl comercializador recién comienza a explorar el potencialEste podcast te brindará el conocimiento y las herramientas que necesitas para tener éxito. Así que sintonízalo y descubramos juntos el poder de la IA.

Saludos, programa. Bienvenidos nuevamente a AI in Marketing: Unpacked, donde egoístamente uso este tiempo para elegir las mentes de expertos en mantenerse al día e integrar o superponer la inteligencia artificial en las redes sociales, el contenido, la publicidad, la búsqueda y otras áreas del marketing digital. Ah, y puedes aprender a suscribirte para aprender cómo prepararte a ti mismo y a tu marca para esto.Revolución de la IAy salir adelante.

Hoy en día, muchos especialistas en marketing reconocen el potencial de la IA, pero no están seguros de cómo empezar a integrarla en sus estrategias. El desafío puede ser abrumador. ¿Cómo introducir la IA de manera eficaz en sus flujos de trabajo existentes? Elija las herramientas adecuadas y asegúrese de que su equipo esté equipado para aprovechar todas sus capacidades.

Además, con tantas opciones disponibles, comprender por dónde empezar ahora para sortear los obstáculos puede resultar abrumador. Hoy abordamos esas preguntas con la ayuda de Christopher Penn, un reconocido experto en inteligencia artificial y marketing basado en datos. Chris aporta conocimientos invaluables a partir de su amplia experiencia en implementaciones de inteligencia artificial en diversos contextos comerciales.

Con su profundo conocimiento tanto de los aspectos técnicos como estratégicos de la IA, compartirá estrategias prácticas y ejemplos del mundo real para ayudarlo a allanar el camino para la integración de la IA en sus esfuerzos de marketing. Haciendo que el proceso sea más manejable y efectivo. Chris nos guiará a través de los pasos cruciales para comenzar, cómo seleccionar las herramientas de IA adecuadas para su negocio.Necesidades e importancia del entrenamiento del equipoy la mejora de las competencias.

También analizaremos en profundidad los desafíos más comunes y cómo medir el éxito de sus iniciativas de IA. Al final de este episodio, tendrá una hoja de ruta clara para integrar la IA en su estrategia de marketing, lo que garantizará que su empresa no solo se prepare para el futuro, sino que también lidere la innovación.

Hola, Chris, bienvenido al programa. Gracias por invitarme. Estoy muy emocionado de comenzar contigo. Sé que vamos a cubrir muchos temas hoy, pero para comenzar, ¿puedes contarnos sobre tu recorrido en IA y qué te llevó a enfocarte en esta intersección de tecnologías? Por supuesto.

[00:03:20]Christopher S. Penn:Creo que antes de hacer eso, deberíamos hablar sobre qué es la IA, porque tiene tres ramas principales.

Hay regresión, hay clasificación, hay generación. Ahora nos gusta usar el acrónimo FOG, buscar, organizar y generar. El primero en encontrar y organizar es lo que llamamos IA clásica. Esto es algo que es tan antiguo como, se remonta a la década de 1950. Estamos hablando de cosas que los especialistas en marketing conocerían como modelos de mejora, modelos de combinación de marketing, atribución, ese es ese tipo de regresión basada en una IA clásica generativa, la clasificación organizada es, oye, tengo todos estos datos, tengo, ya sabes, un montón de publicaciones en las redes sociales, ayúdame a categorizarlas, ponerlas en temas, clasificarlas y cosas así.

Así que, al organizar los datos, los especialistas en marketing han visto que incluso algo tan simple como una nube de palabras es clasificación. La tercera rama es la generación, que utiliza las tecnologías de regresión y clasificación para que la IA pueda hacer cosas. En cuanto a mi trayectoria, empecé a comercializar tecnología a principios de los añoseste año, en una empresa emergente de servicios financieros.

Eneste año, Google compró una empresa llamada Urchin, a la que luego rebautizó y comenzó a ofrecer un servicio llamado Google Analytics. Eneste año, dejé la empresa en la que trabajaba para dedicarme a una empresa de relaciones públicas porque tenían problemas de medición muy complejos. Por ejemplo, ¿cómo se mide el impacto de las relaciones públicas cuando no hay nada en lo que hacer clic?

Y parte de eso fue pasar de las estadísticas puras a la ciencia de datos y al aprendizaje automático de la IA clásica para resolver, bien, cómo resolvemos este problema matemáticamente, y esa fue mi primera introducción a lo que ahora llamamos IA. Así que eneste año yeste año, fue cuando comencé a hacer mucha codificación y mucho trabajo estadístico, mucho trabajo de ciencia de datos.

Y luego, por supuesto, eneste año, mi director de cuentas en ese momento y yo decidimos que íbamos a ver hacia dónde se dirigía la IA clásica, que tenía potencial para seguir adelante. Y las relaciones públicas iban en una dirección diferente. Así que nos separamos y decidimos cambiar las cosas. Entonces, Katie Katie Robert y yo cofundamos Trust Insights y lo lanzamos eneste año y nos centramos en…

Análisis, ciencia de datos e inteligencia artificial. Ahí es donde estamos ahora. Y, por supuesto, en noviembre deeste año, en Open AI Pivots, lo que sucedió fue que se introdujo un modelo GPT de tres etapas que estaba en el campo de juego y se puso en producción con un modelo llamado Instruct GPT. Y toda la población en general se enteró de ello a través de un servicio llamado Chat GPT.

Y de repente todos son expertos en IA.

[00:06:05]Admin:De repente, de la noche a la mañana, ¿no? Pero agradezco que hayas compartido eso porque nos conocemos desde hace mucho tiempo. Creo que te conocí en persona eneste año,este año, algo así. Eneste año, en el puesto de marketing de contenidos. Y yo, yo, incluso en ese momento, no me di cuenta de lo mucho que te interesaban los conceptos de IA.

Hace mucho tiempo, porque, como dices, muchos de nosotros, incluido yo mismo, hemos pasado a la IA hace muy poco tiempo, en cuestión de días para algunos de nosotros. Este ha sido tu campo de juego durante un tiempo.

[00:06:39]Christopher S. Penn:Sí, eso ha sido lo que ha pasado.aprendizaje automático e inteligencia artificial¿Es entonces cuando eliminas toda la publicidad?

Todas estas cosas son simplemente motores de predicción basados ​​en la probabilidad. Y si comprendes la arquitectura de cómo funcionan estos sistemas, puedes hacer que funcionen mejor. Quiero decir, eso es, fundamentalmente, cuando miras, por ejemplo, el funcionamiento interno de un modelo basado en transformadores, como los que alimentan el chat GPT, y lees los artículos académicos sobre el tema, comienzas a aprender sobre las características arquitectónicas subyacentes.

Y la analogía con la que comparé es una licuadora. La mayoría de las personas saben lo que es una licuadora y saben qué se debe poner en ella, pero no se debe poner en ella la herramienta equivocada, como si se estuviera preparando un bistec. Pero eso es todo. Un cierto subconjunto de personas sabe que una licuadora es en realidad un electroimán, ya sabes, hay electricidad, hay cables, bobinas de cobre, que impulsan un eje que, ya sabes, mezcla cosas, y pueden desmontarlo, pueden entender, vale, bueno, la licuadora no está funcionando.

Bueno, aquí está el motivo por el que esta parte del sistema de transmisión está rota. Cuando pensamos en la IA y en maximizar el rendimiento, y en lo que dices, integrarla en el marketing de las empresas, tienes que pasar de saber qué hacer con una licuadora a saber si puedo arreglar la licuadora si se rompe. ¿Cómo se deberían implementar las licuadoras en nuestra empresa?

¿A quién se le debería permitir el acceso a la licuadora, no? No se le debe permitir el acceso a la persona que tiene que meter la mano allí. Y saber cuándo la licuadora es la herramienta adecuada. Hay mucho de eso que se incluye en estas cosas. Y luego, ¿cómo se hace que la licuadora sea parte del flujo de trabajo? ¿Cómo se conectan otras herramientas a la licuadora?

¿Cómo se aprovechan los resultados de la licuadora? Por ejemplo, si estás preparando un bistec y quieres ablandarlo, toma una licuadora, toma un poco de piña, licúala, colócala sobre el bistec y déjala reposar durante una hora. Tendrás un bistec realmente ablandado porque la bromelina dentro de la piña realmente digiere algunas proteínas de la carne.

La piña es el único alimento que cuando lo comes, te come a ti.

[00:08:42]Admin:Vale, es una analogía que se puede aplicar de muchas maneras diferentes, pero agradezco que me recuerden que las personas están en distintas etapas de comprensión de esta tecnología, porque es algo que tengo que recordarme constantemente cuando hablo con mi público. Estudié informática en la universidad y solía trabajar como vendedor de TI.

Entonces, estaba viendo el discurso de apertura de Jensen en la conferencia para desarrolladores de NVIDIA y entendía prácticamente todo lo que estaba diciendo sobre chips y semiconductores, todo ese tipo de cosas. Pero no todos los demás entienden lo que todos los demás necesitan entender. Así que aquellos de ustedes que están escuchando, no necesariamente necesitan entender todas estas cosas, pero la analogía de Chris es…

Es perfecto. Es necesario comprender qué es la licuadora, cómo funciona y cuándo usarla. Así que, entremos en materia, ¿de acuerdo? ¿Cuáles son algunos de los primeros pasos que debe dar una empresa cuando está considerando integrar la IA específicamente en su estrategia de marketing?

[00:09:34]Christopher S. Penn:Así que, como era de esperar, voy a seguir adelante y compartir mi pantalla aquí.

Contamos con todo un marco para esto. Por ejemplo, mi empresa confía en nosotros, lo hacemos tan literalmente como podemos.consultante. Entonces, la base del marco es el propósito. ¿Por qué lo estás haciendo? ¿Correcto? ¿Cuál es el propósito comercial de hacer algo? Porque muchas veces, y esto es especialmente en cualquier ciclo de publicidad, hay mucha gente que dice que tenemos que usar IA.

¿Sabes por qué, verdad? ¿Qué estás tratando de hacer? ¿Cuál es el resultado comercial que estás tratando de lograr? Y luego, en la parte superior de esto, está lo que vas a usar para medir que la IA fue la elección correcta, ¿verdad? Si no tienes esos dos extremos, es como un sándwich, como un BLT. Pero no tienes el pan.

Entonces, bueno, tengo una ensalada. Esto apesta. Incluso la ensalada tiene tocino. No es lo que querías. Así que tienes que tener esas primeras partes listas. Y cada vez que piensas en aplicaciones de IA, tienes que tener tu propósito, tienes que tener un sistema de medición que te diga que hiciste lo que debías.

En términos generales, con la IA, en cualquier forma de IA, se busca uno de tres resultados clave: ahorrar tiempo, ahorrar dinero o ganar dinero, ¿no? Y eso es todo. Si no puedes conectar el proyecto, la idea del caso de uso para ahorrar tiempo, ahorrar dinero, ganar dinero, haz lo que deberías hacer porque solo vas a perder un montón de tiempo.

Ahora bien, si lo que haces es I+D, es totalmente diferente, ¿qué podemos aprender? Pero incluso en ese caso, lo que podemos aprender debería tener alguna línea de visión para ahorrar tiempo, ahorrar dinero, ganar dinero. Esa es la primera parte. La segunda parte es que hay una especie de jerarquía de los casos de uso de la IA, que es la columna de procesos.

En la base, hay un uso individual que indica que estamos usando el chat GPT, ¿no? Es más o menos el 98 o 99 por ciento de las personas que lo usan hoy en día, y eso está bien. Los empleados individuales, las interfaces de IA para consumidores, como el chat GPT, ahí es donde hay que empezar. Porque se necesita que la gente lo acepte, se necesita que los ejecutivos vean que no va a acabar con mi empresa de inmediato, ¿no?

Y para crear ese tipo de comodidad, el segundo nivel de gestión sistematizada de las solicitudes, ahora estamos empezando a hablar de escalar las cosas, ¿no? En lugar de utilizar una isla propia, usted y su equipo tienen algún tipo de software de gestión del conocimiento, algún tipo de almacén de gestión del conocimiento, hay algún tipo de gestión de proyectos en torno a eso.

Entonces, vamos a usar esto para generar contenido, vamos a usarlo para procesar quejas de clientes, vamos a usarlo para analizar la estrategia, sea lo que sea, ahora estamos empezando a tener esa sistematización de nuestras indicaciones, tal vez un poco de nuestros conjuntos de datos. El tercer nivel ahora está empezando a simplificar la interfaz de usuario y estandarizarla.

Ahora estamos hablando de crear interfaces en torno a estas cosas. Por ejemplo, GPT personalizado está en GPT de chat, donde puedes crear una herramienta diseñada específicamente para simplificar lo que las personas tienen que hacer para interactuar con una aplicación. El cuarto nivel de avance es que estamos creando API y aplicaciones completas, Google Vertex, por ejemplo, donde vas a crear un bot de chat que está internamente en tu Slack.

Y, por ejemplo, lo que hacemos es crear un perfil de cliente ideal, sintetizar todos los datos y luego colocarlos en un chatbot Vertex en Slack. Ahora, cuando el departamento de marketing dice: “Ah, ya sabes, me pregunto qué piensa el cliente de esto”, hablas con Emily Thompson, creo que la nuestra, simplemente hablas con ella en Slack y le dices: “Emily, ¿qué piensas de este correo electrónico que está a punto de enviarse?”.

¿Sabe cómo se sentiría como cliente? Y ella dice, ah, ya sabe, realmente no me atrae. Es que, ya sabe, y ellos dicen, Bueno, bueno, ¿qué le atraería a usted? Bueno, tal vez lo dijo así. Y para la gente, ahora estamos eliminando la IA generativa como algo que tienen que hacer y poniéndola a disposición de alguien como un servicio, ¿cierto?

Se trata de un servicio que estás construyendo, como si pudieras hablar con esta persona. Después de eso, empiezas a adentrarte en la ingeniería de datos. ¿Qué datos tienes como empresa que puedas aprovechar en estas herramientas para crear mejores personajes y así diseñar mejores estrategias, etc.? Ese es el segundo nivel más alto.Ajuste fino personalizadomodelos.

Y has descubierto que algo es tan crucial para la misión que vas a construir tu propia IA en torno a ello. Y que el punto culminante de tu evolución es que la IA está en todas partes. Y es como la electricidad, ya ni siquiera piensas en ella. Es simplemente parte integral de ti como empresa. Así que el marco de cómo pensamos en implementar la IA integrada en nuestro marketing se ve así.

Y como se puede ver en la columna de personas, no se trata solo de marketing. Si quieres que esto tenga éxito, estás hablando de integración en varios departamentos. Si observas la plataforma, estás hablando de integración en varias herramientas, no puedes ignorarla.equipo de marketingNingún departamento de marketing puede ver plenamente los beneficios de la IA generativa sin colaboración.

[00:14:28]Admin:Y, como nota rápida para quienes nos escuchan, tendremos los enlaces a todo lo que Chris mencionó. Y estas diapositivas en las notas del programa, si no las escuchas desde tu teléfono, las tendremos para ti. Pero hay un par de cosas que dijiste que realmente me llamaron la atención.

Me encanta el caso de uso de tener esa integración de Slack. He estado imaginando algo un poco similar para nuestro equipo de ventas en Agorapulse. Tenemos una enorme cantidad de recursos, publicaciones de blog, podcasts, fragmentos de video, etc. que abordan puntos específicos que nuestro público objetivo está recorriendo y queremos equipar a nuestro equipo de ventas con esos recursos, pero una vez que pasas como 10 enlaces, se vuelve un poco complejo y casi imposible para una sola persona.

Recuerden todo lo que hemos creado en cada plataforma que podría abordar cualquier problema potencial. Y entonces pienso, bueno, esto es perfecto para la IA. Y no sé si esa integración de Slack o Vertex, ¿cómo lo hizo, qué fue? Entonces

[00:15:24]Christopher S. Penn:El estudio Vertex AI de Google es el entorno en el que se construye.[00:15:29]Admin:Sí. Y crees que probablemente también sería una buena plataforma para ese tipo de solución.[00:15:34]Christopher S. Penn:Tal vez. Depende de tu equipo de ventas. Depende de tu equipo de ventas. CRM e infraestructura porque, obviamente, los diferentes CRM tienen diferentes capacidades, ¿verdad? HubSpot tiene Chat Spot. Salesforce tiene Einstein, todos y sus primos, ya sabes, hasta cierto punto, de manera apropiada, están tratando de descubrir cómo integrarIA generativa y lenguaje naturalincitación en software complejo porque eso es mucho más fácil, ya sabe, cuando mostramos esto a, ya sabe, ejecutivos de ventas, decimos, ya sabe, ¿qué preferiría hacer?, ya sabe, 28 clics para llegar a su panel de control para su canal de ventas o ir al lugar de chat y decir, ¿cómo se ve mi canal de ventas hoy?

Y simplemente dice: “Aquí está el flujo de ventas”. Eso es mucho más natural para la gente.

[00:16:13]Admin:Ese es un punto realmente bueno. Insight. Estamos usando tanto HubSpot como Salesforce, pero estoy bastante seguro de que el equipo de ventas está enfocado en el lado de Salesforce. Entonces, tendremos que considerar el uso de Einstein, pero eso me lleva a mi siguiente pregunta con todas estas herramientas que no solo se están creando como herramientas impulsadas por IA, sino que, en este caso, Salesforce, están integrando IA en cada aspecto de la herramienta.

¿Cómo hacer?Los negocios se acercan¿Y seleccionar las herramientas o plataformas de IA adecuadas para sus necesidades específicas?

[00:16:44]Christopher S. Penn:No es de sorprender que este marco sea el modelo a seguir, porque si sabes dónde estás y a dónde quieres ir, puedes empezar a reunir requisitos formales para preguntarte: “Bien, ¿qué queremos poder hacer?”.

¿Verdad? Entonces, uno de los mayores desafíos con…inteligencia artificial, en particular, la IA generativa y los modelos de lenguaje son ese lenguaje, nombre una sola función en su empresa que no use lenguaje, ¿cierto? No la hay. Es, es, es, es literalmente cómo usamos el lenguaje.comunicarcomo seres humanos. Y, como resultado, todo lo que es lenguaje es una oportunidad para usar un modelo de lenguaje para hacer.

Por lo tanto, los casos de uso son literalmente infinitos, no hay escasez de ellos. En términos de tecnología, la tecnología es lo que se selecciona en último lugar. Hay que saber quiénes son las personas involucradas, cuáles son los procesos que están en marcha en este momento. Déjame buscarlos rápidamente. En nuestro sitio web tenemos un marco que llamamos viajes.

Y significa que es una descarga gratuita que puedes obtener, ni siquiera hay que completar un formulario porque… Estamos tratando de compartir la mayor cantidad posible de información básica sobre IA. Entonces, el marco de trabajo de Trips son estas cinco categorías con las que calificas cualquier tarea de IA o cualquier tarea de IA determinada para determinar si debería ser IA o no.

En primer lugar, ¿cuánto tiempo consume la tarea de actualizar Salesforce? Lleva mucho tiempo, ¿verdad? Eso es un factor importante que determina cuán repetitiva es la tarea. Los vendedores tienen que actualizar su CRM, ¿verdad? Como es algo que se hace, se supone que se debe hacer todos los días. La mayoría de los representantes de ventas y demás lo hacen una vez a la semana, tal vez, ¿verdad?

Pero es muy repetitivo. Tres, ¿qué importancia tiene la tarea? Esta es una tarea un poco complicada de resolver. Cuanto menos importante sea la tarea, mejor, porque cuanto más importante sea, más probable será que necesite una revisión humana, ¿no? No necesitas un montón de tareas, simplemente no quieres delegarlas a una máquina y simplemente alejarte. Número cuatro, ¿qué tan agradable es la tarea? ¿A quién le encanta actualizar Salesforce?

Nadie, ¿verdad? Cuanto menos agradable sea la tarea, más candidatos habrá para la IA. Y en quinto lugar, ¿tiene ejemplos de cómo se supone que debe realizarse la tarea? ¿Cuántos ejemplos tenga? Cuantos más ejemplos tenga, mejor. Esos son datos suficientes. Por lo tanto, este marco de trabajo de Trips es una forma de analizar sus procesos, puntuarlos y, una vez que haya hecho eso, básicamente tendrá los requisitos y podrá decir: “Bien, ahora tenemos que encontrar un proveedor que realice estos conjuntos de tareas”.

Y así es como funciona la tarea. Y así es como la hacemos ahora mismo. Proveedor, muéstrame cómo se relacionarán tus herramientas con esto. Y si quieres ser más sofisticado, creas tu documento de requisitos, ¿cierto? Cualquiera que haya hecho un documento de requisitos comerciales, ya sabes, querrás desarrollarlo. Esto es lo que tenemos aquí, lo que debes tener, lo que es bueno tener, lo que no quieres, etc.

Y eso va ahí, entonces te vuelves inteligente, vas a una herramienta como Gemini de Google o Antropocloud 3 y dices, aquí están mis requisitos comerciales, crea una rúbrica de puntuación para esto sobre cómo evaluarlo. Y luego emites tu RFP. Y luego obtienes las respuestas de RFP del proveedor y dices: califica cada RFP de acuerdo con mi rúbrica para mis requisitos.

Y vamos a crear una lista de los proveedores que satisfacen los requisitos y vamos a acelerar drásticamente el proceso de solicitud de propuestas y seleccionar un proveedor que cumpla con los requisitos.

[00:20:21]Admin:Me encanta esa idea. Estamos hablando de una nueva selección de herramientas aquí en Agorapulse y no de la herramienta relacionada con la IA en sí, sino del proceso que vamos a seguir, que acabas de describir. Creo que nos va a ahorrar mucho tiempo y me recordaste ese rayo fantástico que está dando vueltas por donde la mujer dice: “No necesito IA”.

Para crear imágenes y escribir para mí. Necesito un yo que lave mi ropa, lave mis platos, que hable de las cosas que son desagradables y que no queremos hacer. Nos encantaría que sistemas como un yo tomaran el control. Pero también me haces preguntarme cuando hablas con empresas sobre cómo están integrando un yo, esto parece algo de lo que no solo la gente debería hablar, sino que debería haber alguien que realmente tome decisiones en nombre de la empresa, en nombre de los departamentos.

¿Está viendo claridad sobre quiénes deberían ser esos individuos dentro de las organizaciones,

[00:21:16]Christopher S. Penn:Quiénes deberían ser y quiénes son en realidad son dos historias diferentes. Quiénes deberían ser es su grupo de trabajo de IA, ¿verdad? Entonces, tendría un grupo de trabajo de IA de partes interesadas. De tres niveles diferentes en su organización, tiene a sus ejecutivos, tiene a su gerencia y tiene a su personal y tiene, por así decirlo, a través de la horizontal si puede imaginarlo ampliamente en su organización, y luego tiene sus verticales, RR.HH., finanzas, marketing, ventas.

Lo ideal es que su equipo de trabajo tenga una persona de cada nivel en cada vertical. De esta manera, como equipo colaborativo, podemos decir: “Esto es lo que queremos hacer con esta tecnología”. Todos deben hacer su marco de viajes, todos deben delinear todas sus tareas, recopilar toda nuestra información y determinar cuáles son las prioridades de la organización, qué cosas son las que simplemente consumen tiempo, ¿no es así?

Trabajé en una empresa de relaciones públicas. Había un coordinador de cuentas en la empresa. Su trabajo consistía en copiar y pegar los resultados de búsqueda de Google en una hoja de cálculo para los clientes durante 40 horas a la semana. Eso es una pérdida de tiempo enorme. Es un desperdicio de potencial humano que ni siquiera necesita inteligencia artificial, es solo una API básica.automatización, pero no tenían la capacidad para hacerlo.

Con la IA generativa, puedes escribir el código, no ser un programador, escribir el código para hacerlo, ejecutar el código y luego eliminar esa tarea tediosa y desagradable y hacer que ese humano se capacite en las relaciones con los clientes. ¿Quién de nosotros no querría más atención y un mejor servicio de nuestros proveedores, verdad? ¿Tener a alguien que responda el teléfono cuando llamamos?

Bueno, si liberas a la gente de hacer cosas aburridas como esa, y se pasan el día copiando y pegando, cuando atiendes el teléfono, alguien puede responder.

[00:23:02]Admin:Por supuesto. Y creo que tocamos justo ahí uno de los puntos principales.Desafíos que enfrentan las empresas¿A quién recurren? ¿Cómo organizan eso?

Están teniendo dificultades con eso. Las personas dentro de la organización toman decisiones por sí mismas, sin ningún tipo de supervisión, comunicación o educación sobre los conceptos básicos de las herramientas de IA, y mucho menos sobre algo un poco más complejo en términos de cómo beneficiará a la empresa. Pero ¿cuáles son los desafíos?

¿Ha visto a qué se enfrentan las empresas a la hora de implementar IA?

[00:23:31]Christopher S. Penn:Hay muchos. Por lo tanto, los desafíos vuelven a estar relacionados con las personas, los procesos y la plataforma. La plataforma casi nunca es el desafío. Bueno, en realidad, eso no es cierto. Muchas empresas no tienen una buena comprensión de lo que son capaces de hacer las herramientas básicas como Chat GPT, Claude o Google Gemini.

Así que terminan comprando un montón de software de un montón de proveedores que les prometen magia. Y la realidad es que el 80 por ciento de las tareas que se pueden hacer con una IA generativa se pueden hacer con una herramienta básica, ¿verdad? No es necesario comprar la herramienta de un proveedor. Así que, ciertamente, no es necesario comprar la herramienta de un proveedor para escribir publicaciones de blog, ¿verdad?

Eso es un desperdicio total de dinero. Por eso, una parte importante es entender de qué es capaz la tecnología en el lado de la plataforma. Pero los obstáculos más grandes son las personas que participan en el proceso. Entonces, con el proceso, ¿qué datos tienes? ¿Dónde están? ¿En qué estado están? ¿Puedes usarlos? Y no hay empresas que realmente no tengan un buen control de eso, nunca lo han tenido.

Una de las cosas que mi cofundadora Katie dice a menudo es que la nueva tecnología no resuelve los viejos problemas, en particular cuando los problemas son humanos. Por ejemplo, los ejecutivos de ventas no quieren actualizar Salesforce. No es un problema nuevo. Y ninguna tecnología lo va a resolver. Se pueden hacer cosas más sencillas, ¿no?

Puedes decir: “Bueno, en lugar de actualizar Salesforce, déjame un mensaje de voz”. Y haremos que la IA lo transcriba y lo traslade a Salesforce. Pero al mismo tiempo, todavía tienes que conseguir que esa persona quiera actualizar Salesforce. Y, ya sabes, hay una variedad de incentivos y cosas así, pero ese no es un problema tecnológico.

Ese no es un problema de IA, es un problema de que hayas contratado a un vendedor recalcitrante. Y ese es el desafío general en lo que respecta a la integración de IA y la IA en general: algunas personas asumen que es magia, pero no es magia, es un motor de predicción. Algunas personas asumen que les quitará su trabajo y aproximadamente el 40 por ciento de las personas tienen razón.

Algunas personas suponen que la tecnología es pura publicidad, y eso también es