Preparación para la IA: una guía práctica que utiliza el marco 5P

¿Se siente abrumado por la perspectiva de integrar IA en sus operaciones comerciales?

¿Le resulta difícil determinar si su organización está preparada para la IA? Muchas empresas se enfrentan a estos desafíos y no saben cómo sortear las complejidades de la preparación para la IA y maximizar su potencial de eficiencia y crecimiento.

La incertidumbre y la complejidad pueden ser frustrantes, y dificultan saber por dónde empezar o cómo proceder sin desperdiciar recursos o perder oportunidades. La IA promete beneficios increíbles, pero sin una hoja de ruta clara, puede parecer una tarea insuperable.

Para eso está Katie Robbert aquí para ayudarnos.

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Katie es la directora ejecutiva y cofundadora de Trust Insights, una reconocida firma de consultoría en ciencia de datos y análisis. Con una amplia experiencia en consultoría empresarial , consultoría de marketing y consultoría de gestión, Katie es una autoridad reconocida en el aprovechamiento de datos e inteligencia artificial para impulsar el éxito empresarial. Con frecuencia habla y escribe sobre inteligencia artificial generativa , gestión de cambios y análisis de datos no estructurados. Hoy, nos guiará a través del marco 5P, un enfoque práctico para evaluar la preparación para la inteligencia artificial, y compartirá cómo Trust Insights utiliza la inteligencia artificial y la automatización para respaldar sus servicios.

La IA en el marketing: el presentador de Unpacked, Admin, le preguntó a Katie Robbert sobre:

✨ Comprender el marco 5P : aprenda sobre el marco 5P y cómo se puede utilizar para evaluar la preparación de su organización para la integración de IA.

✨ Pasos prácticos para la preparación de la IA : descubra los pasos prácticos que pueden tomar las empresas para prepararse para la integración de la IA utilizando el marco 5P.

✨ IA y automatización para pequeñas empresas : obtenga información sobre cómo las pequeñas empresas pueden aprovechar la IA y la automatización para mejorar la eficiencia y la productividad.

Marco 5P

1. Objetivo
2. Gente
3. Proceso
4. Plataforma
5. Actuación

Más información sobre Katie Robbert

• Conexiones con Katie Robbert y LinkedIn
• Trustinsights.ai/analyticsformarketers

Recursos y marcas mencionadas en este episodio

• Perspectivas de confianza
• Chris Penn
• Allanando el camino: estrategias para integrar la IA en el marketing con Chris Penn
• Introducción al marketing con inteligencia artificial: una guía completa para profesionales del marketing
• Explora episodios anteriores del podcast AI in Marketing: Unpacked

Transcripción completa

(ligeramente editado)

Preparación para la IA: una guía práctica que utiliza el modelo 5P con Katie Robbert

[00:00:00] Katie Robbert: En realidad, se trata de que se puede utilizar la IA generativa. No digo que no se use. No digo que se evite. Lo que digo es que se incluya a la gente en la conversación sobre cómo se ve eso, porque para mucha gente, como dices, Mike, es solo una cosa más que deben hacer. Les estás dando las herramientas y no las están usando porque no han recibido educación.

No han recibido formación. No saben en qué parte de su proceso encaja. No saben si empezarán a utilizarlo. ¿Se quedarán de repente sin trabajo? Por tanto, tener ese propósito claro desde el principio te llevará más lejos hacia tu objetivo, más lejos hacia el rendimiento de: ¿resolvimos el problema?

[00:00:35] Admin: Bienvenidos a AI in Marketing: Unpacked, donde simplificamos la IA para lograr un marketing impactante. Soy su anfitrión, Admin, y estoy aquí para guiarlos a través del mundo de la inteligencia artificial y su impacto transformador en las estrategias de marketing. En cada episodio, desglosaremos los conceptos de IA en perspectivas manejables y exploraremos aplicaciones prácticas que pueden potenciar sus esfuerzos de marketing.

Si eres un especialista en marketing experimentado que recién comienza a explorar el potencial de la IA, este 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 con la inteligencia artificial y en integrarla o aplicarla en las redes sociales, el contenido, la publicidad, la búsqueda y otras áreas del marketing digital. Y pueden aprender a suscribirse para que les muestren cómo prepararse a sí mismos y a su marca para esta revolución de la IA y salir muy adelante.

Ahora bien, ¿se siente abrumado por la perspectiva de integrar la IA en las operaciones de su empresa? ¿Le cuesta determinar si su organización está preparada para la IA? Muchas empresas se enfrentan a estos desafíos. No están seguras de cómo abordar las complejidades de la preparación para la IA y maximizar su potencial de eficiencia.

Esa incertidumbre y complejidad pueden resultar frustrantes, y dificultar saber por dónde empezar o cómo proceder sin desperdiciar recursos o perder oportunidades. La IA promete beneficios increíbles, pero sin una hoja de ruta clara, puede parecer una tarea insuperable. Pues bien, de eso nos habla Katie Robbert.

Katie es la directora ejecutiva y cofundadora de Trust Insights, una reconocida firma de consultoría en ciencia de datos y análisis con amplia experiencia en consultoría empresarial, consultoría de marketing y consultoría de gestión. Katie es una autoridad reconocida en el aprovechamiento de datos e inteligencia artificial para impulsar el éxito empresarial. Con frecuencia habla y escribe sobre inteligencia artificial generativa, gestión de cambios y análisis de datos no estructurados. Hoy, nos guiará a través del marco de las cinco P, un enfoque práctico para evaluar la preparación para la IA y compartirá cómo Trust Insights utiliza la automatización de la IA para respaldar sus servicios. Hola, Katie, bienvenida al programa.

[00:02:43] Katie Robbert: Hola, Mike, gracias por invitarme hoy. [00:02:46] Admin: Me alegro mucho de que estés aquí. ¿Puedes empezar contándonos un poco sobre tus antecedentes y el camino que te llevó a fundar Trust Insights? En IA en general, siempre me gusta preparar a mi audiencia y que mis invitados compartan por qué están donde están hoy, porque muchos de nosotros hemos recorrido diferentes caminos.

Algunos de nosotros, como yo, francamente, acabamos de empezar con la IA, pero sé que para vosotros ha estado en primer plano durante mucho más tiempo.

[00:03:13] Katie Robbert: Sí. Es interesante. Tengo un título en cine, así que mi título en cine es básicamente inútil. Una vez que obtuve mi título en cine, lo obtuve. Vivo en Nueva Inglaterra y en ese momento la industria cinematográfica aún no había llegado a la costa este.

Todo seguía estando basado en Nueva York o Los Ángeles, y yo no podía permitirme mudarme a ninguna de las dos. Así que tuve que buscar un trabajo de mujer mayor. Y así terminé consiguiendo un trabajo, trabajando en ensayos clínicos para medicamentos contra el abuso de sustancias, como estimulantes opiáceos, ese tipo de cosas. Y aprendí durante aproximadamente una década cómo dirigir ensayos clínicos, cómo desarrollar encuestas, pero lo más importante, los entresijos del desarrollo de software y el análisis de datos, porque trabajé muy de cerca con nuestro equipo de datos, nuestros epidemiólogos y trabajé muy de cerca con nuestros equipos de desarrollo.

Y así fue todo ese ciclo de vida del desarrollo de software. Y luego también trabajé muy de cerca con nuestros equipos de ventas y marketing. Así que, si bien los ensayos clínicos fueron una buena base, lo que realmente me brindó fue exposición a muchas de las diferentes disciplinas dentro de una organización, que es lo que siento que me hizo muy completo y, ya sabes, me dio la capacidad de avanzar hacia el siguiente paso.

De ahí en adelante, terminé trabajando en una agencia de relaciones públicas, entre otros lugares, a cargo del equipo de tecnología de marketing. Y ahí fue donde, aunque parezca que fue ayer, hace unos 10 años, comencé a aprender sobre marketing digital. Términos como CPA y ROI y todo eso eran completamente nuevos para mí.

No sabía qué significaba todo eso, así que tuve que aprender sobre la marcha mientras gestionaba esos equipos digitales. No sabía nada de publicidad, marketing de afiliados , tampoco sabía nada de relaciones públicas, pero era un muy buen gestor de personal. Y eso es lo que me ha llevado hasta donde estoy hoy.

Hace unos seis años, la agencia en la que trabajaba decidió tomar un rumbo diferente. La compraron y yo estaba listo para un cambio. Estaba listo para hacer mi propio negocio. Y la persona con la que trabajaba en el equipo, Chris Penn, también estaba listo para un cambio. Así que decidimos que, entre los dos, creo que tenemos suficientes habilidades para iniciar un negocio.

Estaba muy involucrado en todo, aprendizaje automático, inteligencia artificial. Introdujo el análisis predictivo al equipo eneste año y quedaron atónitos. Entonces pensé: “¿Sabes qué? Siento que tiene algo”. Estoy buscando hacer más cosas del lado operativo de las cosas. Así que intentémoslo.

Y seis años y medio después, todavía estamos aquí. El equipo sigue siendo muy pequeño. Nos gusta que sea así. Somos Chris y yo, tenemos a John Wall, que es el jefe de desarrollo comercial, y a Kelsey, que es la gerente de cuentas. Todo lo demás está automatizado y se ha transformado en inteligencia artificial, por falta de un término mejor.

[00:06:18] Admin: Me encanta. Están haciendo un trabajo fantástico. Tuvimos a Chris en un episodio anterior. Pondré un enlace a él en las notas del programa porque es un episodio que no se pueden perder, sin duda. Pero hoy, como adelanto, vamos a hablar de su marco de cinco P. Y antes de explicarnos en qué consiste, me encantaría que nos explicara un poco el contexto y por qué existe hoy en día.

¿Qué le inspiró a desarrollar este marco, en particular para evaluar la preparación para la IA?

[00:06:46] Katie Robbert: transformación digital. Odio ese término. Lo odio con una pasión ardiente, no porque sea un ejercicio inútil, sino porque, al menos en mi experiencia, nunca se hace correctamente porque se hace demasiado hincapié en la tecnología.

La transformación digital es, en esencia, el acto de introducir tecnología en la organización existente. Es decir, tecnología de procesos humanos. El primer problema que tuve con eso fue que, bueno, la plataforma está ahí. Los vendedores de aliteración aparecen. Y luego pensé, ven

[00:07:24] Admin: yo estaba como, [00:07:27] Katie Robbert: entonces el otro problema es que debido a que pones la tecnología primero, realmente no hay ninguna consideración o poca consideración por las personas que realmente tienen que usar la tecnología.

Y como soy gerente de personas, siempre me concentro primero en los equipos. ¿Qué necesitan? ¿Cómo afecta a su día a día si introducimos algo nuevo en su proceso, porque puede ser muy disruptivo? Y las transformaciones digitales, aunque buenas en teoría, son muy disruptivas. Así que tomé eso, tomé una versión de la transformación digital y creé el marco de las 5 P, que son personas, procesos y plataforma plana, enmarcados por el propósito y el desempeño, porque el otro desafío que vi con las empresas que realizan la transformación digital es que no había un objetivo claro más allá de que necesitamos usar esta nueva tecnología, necesitamos poner todo en la nube, todo necesita ser big data.

Vale, pero ¿por qué? ¿Qué significa eso? Y desde entonces he estado trabajando en ello. Recuerdo que fue probablemente durante las vacaciones, en algún momento alrededor deeste año oeste año. Y empecé a dejar notas dispersas, ya sabes, mientras me quedaba dormida en nuestros canales de Slack y Chris y John decían: ¿Se supone que debo responder a esto?

Pero fue como si mi cerebro estuviera analizando las cinco P. ¿Qué significa eso? Hay algo aquí. Y a partir de ahí comencé a desarrollarlo y a desarrollarlo. Y entonces, el marco de las cinco P es una herramienta de toma de decisiones para las empresas. Te ayuda a recopilar requisitos comerciales simples y te ayuda a darte una dirección y mantenerte en el camino correcto.

Por lo tanto, se trata de propósito. Personas, procesos, plataforma y desempeño. El propósito y el desempeño siempre están en un mismo plano. Las personas, los procesos y la plataforma son interdependientes entre sí. Por lo tanto, es necesario poder reconocer cada una de esas piezas para tener un plan completamente integral.

[00:09:35] Admin: Bien, antes que nada, me alegro de no haber empezado planteando esto como una transformación digital porque me habrías encendido, pero también tengo que advertirte, recuerdo que es una de tus manías y probablemente lo mencionaré la próxima vez que nos encontremos en una conversación informal.

Hola, ¿cómo va esa transformación digital? Y

[00:09:51] Katie Robbert: Está bien. Y daré vuelta la mesa que está justo a tu lado y diré: “No me digas eso”. [00:09:55] Admin: Eso es exactamente correcto. Pero gracias por explicarlo. Eso hace que tenga todo el sentido. Me encanta particularmente el hecho de que incluyas el desempeño porque tienes razón.

Esa es una parte clave que se debe evaluar. Ya saben lo exitosos que estamos siendo con lo que sea que estemos tratando de lograr. Apliquemos eso a una integración de I. Explíquenos cómo las empresas van a utilizar su marco de cinco P de esa manera.

[00:10:21] Katie Robbert: He hablado con muchos equipos de liderazgo que me han dicho que necesitamos usar IA.

Quiero revolucionar mi negocio con IA. Mis equipos necesitan usar IA. Necesitamos ahorrar dinero con IA. Y todos esos son muy buenos puntos de partida. Así que la forma en que usaría el marco de las 5 P o la forma en que lo he usado con ellos es siempre empezar con el propósito y realmente trato de desglosarlo en cuál es el problema que estás tratando de resolver.

Olvídate de la IA por un minuto. Deja de lado la tecnología y la plataforma en tu enunciado del problema y analicemos en profundidad qué es lo que estás intentando hacer. Muchas veces, el problema que intento resolver es que necesito aumentar mi margen de beneficio del 17 % al 23 % para ser más atractivo para los inversores o compradores, o necesito reducir mis gastos generales.

O necesito encontrar eficiencias en mis equipos porque pasan demasiado tiempo haciendo ciertas tareas. Y entonces, cuando eliminas la plataforma del enunciado del problema, eliminas ese sesgo de que esa tecnología en particular es la única solución . Y ahí es donde veo que muchas empresas se equivocan, dicen: “Necesito resolver este problema con IA”.

Cuando realmente debería ser, necesito resolver este problema, punto. Y luego, cuando comienzas a analizar a las personas involucradas, tanto interna como externamente, ¿qué significa eso para tus clientes? Si, ​​ya sabes, resuelves este problema, ¿qué significa eso para ellos? ¿Qué significa para tu equipo? Ya sabes, ¿se trata solo de tu equipo de marketing ?

Bueno, ¿tu equipo de marketing le da información a tu equipo de ventas? ¿Tu equipo de soporte le da información a tu equipo de marketing? ¿Quiénes son los diferentes actores que realmente van a estar involucrados en esta parte? Y ahí es donde empiezas a delinear el proceso. Bueno, ¿cómo se realiza la tarea en sí?

Ya sabes, si el problema que estás intentando resolver es encontrar más eficiencias, tienes que delinear cada uno de los procesos que estás llevando a cabo. Ahí es donde las empresas se atascan porque la documentación de procesos es algo que a menudo se pasa por alto. No se hace. Es aburrido. Me encanta. Pero es aburrido para mucha gente porque no es la gratificación instantánea.

Bueno, déjenme hacer algo. Déjenme presionar un botón. Déjenme simplemente imponer la IA a mi equipo y hacer que hagan algo. La forma de abordarlo es dar, es entender el estado actual. Y eso se logra hablando con su gente y entendiendo el proceso. Luego, pueden pasar a la pregunta, ¿es la IA la solución o es solo una cuestión de que tenemos las herramientas equivocadas? Deberíamos estar usando, ya saben, una herramienta de programación de redes sociales en lugar de una hoja de cálculo, por ejemplo. Ya saben, ese no es necesariamente un problema que la IA esté resolviendo, es solo que, ya saben, no tenemos el conjunto de herramientas adecuado para la solución.

De hecho, trabajo con un refugio de animales y la directora ejecutiva viene a mí muchas veces y me dice: “Bueno, ¿la IA puede hacer esto? ¿Puede la IA hacer aquello?”. Y tengo que hacerla ir más despacio. Ella está muy emocionada, pero tengo que calmarla un poco y preguntarle: “Bueno, ¿cuál es el problema que estás tratando de resolver y para el que crees que la IA es la solución?”.

Hasta ahora, la IA no ha sido la solución a todo lo que ha pedido. Así que hemos repasado cuál es el problema que está intentando resolver, quiénes son las personas involucradas, cuál es el proceso que está llevando a cabo actualmente, qué plataformas utiliza y que no funcionan y luego trabaja en el rendimiento.

¿Respondiste la pregunta? ¿Resolviste el problema? Y para mí esa es una de las piezas más importantes porque con las transformaciones digitales, las he visto y las he experimentado de nuevo. No hay un final real. Es simplemente, no hay cierre. Es como, bien, hicimos lo que debíamos, pero ¿cómo sabemos que lo hicimos?

Bueno, ¿cómo sabes que lo has logrado? ¿Cómo sabes que has mejorado o empeorado las cosas?

[00:14:19] Admin: ¿Cómo se ve el éxito? ¿Correcto? Esa es la pregunta. Me encanta. Me encanta, me encanta esta perspectiva porque es el problema clásico de que, ya sabes, para el martillo, todo parece un clavo. Eso no significa que sea la herramienta adecuada para esa aplicación.

Me encanta ese enfoque. ¿Podrías explicarnos cómo y en particular a un cliente con el que hayas trabajado en este proceso y quizás algunos de los resultados que tú y el cliente han visto?

[00:14:44] Katie Robbert: Sí, por supuesto. Actualmente estoy trabajando con un cliente que vino a mí y me dijo que quería revolucionar toda nuestra organización con IA.

Y pensé, bueno, eso suena divertido. Me encanta la disrupción, pero también me gusta el proceso y el orden. Así que soy un poco aguafiestas en ese sentido. Entonces, sabiendo que querían disrumpir su organización, pude usar el marco de las 5 P para profundizar realmente en lo que eso significaba. Y así, muchas de las declaraciones de problemas que he estado repitiendo aquí.

Entonces, aumentar los márgenes de ganancia, encontrar eficiencias, uno de los problemas que querían resolver era poder encontrar eficiencias en el trabajo para poder pagarles más a los miembros de su equipo y, por así decirlo, aumentar sus salarios dignos, lo cual me pareció un gran problema para resolver. Encontremos soluciones a ese problema.

Ahora estamos en la fase del proyecto en la que hemos hablado con la gente, hemos recibido todos sus comentarios sobre sus procesos y ahora el siguiente paso es delinear una hoja de ruta y decir: estas son las cosas que has delineado. Has priorizado las cosas que son repetibles, has priorizado las cosas que son de alto valor, las de bajo valor, las que te gusta hacer, las que no te gusta hacer, las que requieren mucho tiempo.

Ya sabes, sea cual sea la situación, ahora vamos a elaborar una hoja de ruta sobre cómo la IA generativa puede encajar en estos procesos y un plan de formación para que empiecen a ponerse al día. Y el paso siguiente es que mediremos el rendimiento porque hemos recopilado todos esos datos por adelantado.

Podemos decir: ¿Esta tarea se volvió más eficiente? ¿Redujimos el tiempo? ¿Sigue brindando un alto valor a los clientes o redujimos el valor al introducir la IA para poder comenzar a ajustar el enfoque de esa manera, pero sin hacer todo ese trabajo inicial y simplemente complacerlos y decirles que solo quiero alterar el sistema con IA y simplemente aplicar la IA, no tendremos idea de si hemos hecho nuestro trabajo o no.

Y es que no es un enfoque escalable ni repetible que se pueda empezar a utilizar sin más. Es bueno experimentar. No estoy desalentando a la gente a experimentar con la IA, pero integrarla por completo en una organización es un cambio cultural y la cultura empieza con la gente.

[00:17:02] Admin: Eso tiene mucho sentido. ¿Hay situaciones o tipos de clientes que se han acercado a ti y piensas que esto no es lo adecuado para ti?

No es un buen momento. No me refiero solo al presupuesto, ¿sabes? ¿Existe alguna situación en la que esto no sea una buena idea?

[00:17:20] Katie Robbert: Tengo un par de clientes que son muy testarudos y que simplemente dicen: “Genial, pero tenemos que hacerlo. Necesito premios a la innovación. Necesito usar IA, como qué, IA en todo”. Y por eso digo que soy un poco aguafiestas porque puedo hacer que lo consigas. Puedo hacer que lo uses.

Pero también llevo trabajando en esto el tiempo suficiente como para saber que no se puede simplemente darle a alguien una nueva herramienta y decirle que la use y la haga excelente. Tiene que haber consideración por las personas involucradas. Y nuevamente, eso se relaciona con toda mi crítica a la forma en que tradicionalmente se representa la transformación digital, que es la plataforma primero.

La gente es lo último. El cambio que quiero hacer con mi marco de trabajo Trust Insights 5P es que ponga a las personas en primer plano junto con el problema que se intenta resolver.

[00:18:14] Admin: Sí, me encanta ese enfoque. Y, de hecho, estamos viendo las consecuencias de que la gente no lo haga en las noticias con estos lanzamientos masivos de Microsoft Copilot u otros tipos de herramientas pagas donde las empresas están gastando un montón de dinero para darles la herramienta a todos sus empleados, lo cual suena bien.

Suena empoderador, pero si no tiene la capacitación, si no tiene el propósito y no hablan sobre cómo se ve el éxito, se dan cuenta muy rápidamente de que, vaya, la mayoría de las personas no están usando estas herramientas y las personas que sí lo hacen, Oh, Dios, vieron una reducción del 11 por ciento en el tiempo dedicado al correo electrónico, se preocupan, ya sabes, ¿cómo está teniendo realmente un impacto en la empresa?

Este es un enfoque fantástico, amigos. Estamos hablando con Katie Robbert sobre la importancia de tener un enfoque estructurado para evaluar e implementar la IA en toda la organización y sobre cómo empezar. Y vamos a hablar sobre algunos de los posibles obstáculos y desafíos a continuación. Pero antes de hacerlo, un mensaje rápido de mi herramienta de IA favorita.

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con su audiencia. No solo comercialice, comercialice de manera más inteligente con Magai . Haga clic en el enlace en las notas del programa. Entonces, para aquellas empresas que cumplen con los criterios y pueden continuar, ¿cuáles son algunos de los desafíos o posibles obstáculos que podrían encontrar cuando comienzan a integrar IA y trabajan con el marco de las 5 P?

[00:20:33] Katie Robbert: El mayor desafío no son las herramientas en sí, sino la resistencia de los equipos. Y ahí es donde realmente está tener un propósito claro, parte de la clave del éxito. Y, como humanos, naturalmente queremos saber por qué me piden que haga esto, por qué me encargan estas cosas adicionales.

¿En qué me beneficia? Y, para empezar, este es el problema que estamos tratando de resolver siendo muy transparentes. Ya sabes, estamos tratando de aumentar nuestros márgenes de beneficio de esto a esto. Por eso lo estamos haciendo, no solo porque pensamos que es genial o porque todo el mundo lo está haciendo. Eso no es suficiente.

Razón para que tu equipo sienta que puede participar y tener un sentido de pertenencia. Así que estoy haciendo, de hecho, justo en conjunto con el marco 5P con uno de mis clientes, realicé una encuesta de opinión sobre IA. Y esta fue una encuesta que envié internamente a su equipo para entender cómo se sentía la gente al respecto.

Y si tuvieran confianza en el equipo de liderazgo para afrontar todos los cambios que traerá la IA, si sintieran que sus puestos de trabajo estarían asegurados si introdujeran la IA. Por eso, es muy importante comprender cómo se siente su equipo sobre el uso de una nueva tecnología como la IA generativa antes de introducirla.

Sabes, en relación con lo que dijiste, estamos viendo el efecto dominó de estas empresas que están haciendo grandes lanzamientos como Microsoft Copilot. Otro muy buen ejemplo que no es un ejemplo de IA es la forma en que Google manejó la transferencia de Google Analytics 3 a Google Analytics 4.

Nadie pidió que se implementara Google Analytics 4. Nadie pidió que se cambiara todo. Y así lo hicieron, ya saben, esta es mi opinión personal. Lo hicieron sin tener en cuenta al usuario final, sin que las personas involucradas en el proceso dijeran: “Esto es lo que realmente necesitamos”. Y ahora, quiero decir, he perdido la cuenta de cuántas personas han dicho que básicamente abandonaron su analítica web porque no pueden usarla.

No confían en ella. Es demasiado complicada. Es demasiado engorrosa. Es como si fuera una parte integral de su día a día y de su toma de decisiones. Y ahora piensan: “Bueno, no importa. Ya veremos”. Y no quiero ver a la gente cometer los mismos errores con la IA generativa porque no incluyen a sus equipos en la conversación.

En realidad, se trata de que se puede utilizar la IA generativa. No digo que no se utilice ni que se evite. Lo que digo es que se incluya a la gente en la conversación sobre cómo se ve eso, porque para mucha gente, como dices, es solo una cosa más que tienen que hacer. Les estás dando las herramientas y no las están usando porque no han recibido educación.

No han recibido formación. No saben en qué parte de su proceso encaja. No saben si, si empiezan a utilizarlo, se quedarán de repente sin trabajo. Por eso, tener ese propósito claro desde el principio les permitirá alcanzar su objetivo y el rendimiento que les permita saber si hemos resuelto el problema.

[00:23:37] Admin: Eso tiene mucho sentido.

Y me río de la analogía de GA, porque estoy en la misma situación que tú. He sido desarrollador web durante más de una década. Y aun así, cuando fui a ver el nuevo Google Analytics, me quedé atónito. Pensé que no quería pagar un curso solo para aprender a usar Google Analytics.

Estoy hablando de esta herramienta de seguimiento para mi propio sitio en este momento, donde realmente quiero ver cómo va el tráfico día a día o cualquier artículo que esté en tendencia, ese tipo de cosas. Por eso, ahora solo uso Jetpack Stats en el entorno de WordPress porque literalmente me dice todo lo que necesito. De hecho, es mejor porque me dice hoy cómo me está yendo.

Mientras que el nuevo Google Analytics no me lo dirá hasta que, ya sabes, solo dice cómo te fue hasta ayer. Eso tiene mucho sentido. De hecho, quiero volver a algo que dijiste antes sobre Trust Insights y cómo cuando hablabas sobre tu función allí hoy y cómo está organizada la empresa, dijiste que has aplicado inteligencia artificial a todo y que gran parte de ello está automatizado porque eres un equipo pequeño, lo cual es fantástico.

Háblame entonces del papel que juegan específicamente la IA y la automatización en los servicios que ofrecéis hoy.

[00:24:43] Katie Robbert: Tuvimos que hacer mucho de lo que estoy diciendo con nuestros clientes. Así que antes de que pudiéramos llegar al punto en el que pudiéramos usar IA o automatizar muchas cosas, todavía teníamos que crear esos procedimientos operativos estándar.

Y, por eso, me tomé mucho tiempo para documentar gran parte de lo que estamos haciendo para poder introducir la IA y poder hacer cosas realmente interesantes con nuestros clientes. Y una de las cosas que hemos empezado a hacer son los perfiles de clientes ideales. Y es algo que, ya sabes, muchas empresas están creando nuevas empresas para hacer precisamente eso.

Pero, en esencia, se trata de utilizar sus datos para comprender a sus clientes. Y es una especie de nueva tecnología que resuelve viejos problemas. Siempre hemos necesitado entender quiénes eran nuestros clientes. Siempre hemos necesitado entender cuáles eran sus puntos débiles. Pero ahora, al menos la forma en que lo estamos utilizando en Trust Insights es que con una muestra muy pequeña de sus datos, y las instrucciones de nuestro sistema de nuestro lado e información complementaria de nuestra parte, podemos realmente armar un informe completo, aquí están los datos demográficos, aquí están sus puntos débiles, aquí está cómo toman decisiones, pero también aquí está un plan de acción basado en el marketing que está haciendo actualmente, basado en sus canales de donde podría estar llegando a estas personas.

Y por eso creo firmemente en que los datos por el mero hecho de tenerlos son una pérdida de tiempo. Siempre quiero saber qué pasa, y he hecho esa pregunta tantas veces que incluso llamamos a nuestra transmisión en vivo. ¿Y qué? Porque me vuelve loco que me den un montón de información con la que no puedo hacer nada.

Y quería poder crear un perfil de cliente ideal que no tuvieras que decir. ¿Y qué? O lo crearías y luego se quedaría en un estante y nunca lo usarías. Y entonces, ya sabes, siento que debido a que hemos hecho tanto con IA y automatización interna en la empresa, realmente hemos perfeccionado nuestras habilidades para descubrir dónde es apropiado usar IA asociada y respaldada por esa intervención humana.

Y entonces podemos usar la IA generativa para construir el ICP, pero luego el ser humano, en general, pasa y dice: ¿tiene sentido esto? ¿Es esta información utilizable? ¿Puede alguien tomar este informe y decir: “bien, ahora tengo un plan. Puedo hacer eso”. Y siento que ese es uno de los grandes diferenciadores del trabajo que hacemos como consultores: a menos que haya una muy buena razón, nunca te voy a dejar sin un “y qué” de tus datos y tu análisis.

[00:27:23] Admin: Ese es un gran diferenciador. Es un ejemplo fantástico, de hecho, de cómo tienes una empresa que realmente cree, usa y perfecciona su oficio en sí misma primero. Y luego lo está implementando para sus clientes. Y eso es lo que los co