
¿De qué manera se puede estimar el valor que una persona le aporta a una organización? En un mundo que es cada vez más cambiante y competitivo, esta pregunta toma una dimensión especial. Contar con las skills duras y blandas necesarias para poder ejecutar tareas que conllevan cierta complejidad, aunque en ocasiones bajo supervisión, es la competencia mínima que se puede esperar de un trabajador que integra un equipo de comunicación o marketing. En sus distintas categorías (trainee, junior, semi-senior o senior), tener en claro esos criterios es útil para escoger nuevos talentos. Sin embargo, ¿Cómo se puede integrar la Inteligencia Artificial a un equipo de trabajo?.
La transformación tecnológica nos ha ilusionado en reiteradas ocasiones con una nueva revolución industrial, pero parecía siempre quedar a las puertas de que esto suceda, hasta la aparición de la IA. La velocidad a la que avanza es realmente sorprendente, y cada vez es accesible para un mayor número de usuarios. En muchísimos ámbitos, se ha convertido en un asistente personal con la capacidad de resolver casi cualquier cosa en cualquier momento.
Pese a esto, es necesario controlarlo, tal cómo cuando se trata de un trainee o un junior. Estos modelos de aprendizaje, atraviesan un proceso de evolución constante, donde hoy sí son capaces de ejecutar tareas complejas de manera instantánea, pero los resultados dependerán de las tareas, y la revisión no puede faltar.
El impacto en el área de marketing ya existe, estas tecnologías permiten aumentar la eficiencia de estrategias, la segmentación de públicos y el manejo de campañas publicitarias. Desde análisis predictivo, hasta machine learning, la toma de decisiones se ha visto revolucionada por los datos que hoy son parte esenciales para el desarrollo de una estrategia de marketing.
Origen y funciones de la Inteligencia Artificial en publicidad
El uso de la Inteligencia Artificial en el marketing y la publicidad se remonta a los años 90, pero su aplicación ha evolucionado y se ha expandido de manera significativa en los últimos años. Dentro de este sector, las primeras aplicaciones de la IA se relacionaban con el desarrollo de los motores de recomendación, como aquellos que se utilizan en sitios web de comercio electrónico, con el objetivo de sugerir a los consumidores determinados productos y servicios en función a sus patrones de compra y navegación.
Existen distintas funciones que se aplican con esta nueva tecnología emergente actual, algunos ejemplos de estas que ayudan a diseñar una campaña más efectiva son:
Data contextual: Se utilizan estas herramientas aplicando funciones de la semántica y el léxico que se adecuan para la construcción de audiencias objetivo en las campañas de las marcas.
Automatización: En este caso se utilizan estas tecnologías para automatizar muchos de los procesos de publicidad, incluyendo la programación de anuncios, la selección de audiencias, la optimización de la oferta y la evaluación del rendimiento.
Personalización: La IA se utiliza para personalizar la publicidad en función de los intereses y preferencias individuales de los usuarios. Así, las marcas pueden anunciar de manera más efectiva y aumentan las posibilidades de conversión.
Publicidad programática: La compra y venta de publicidad programática también se ve atravesada por los cambios de la tecnología. Los algoritmos de estos modelos, permiten evaluar y hacer ofertas por espacios publicitarios en función del público objetivo, el presupuesto y el rendimiento previsto en tiempo real.
Análisis de sentimientos: Aunque parezca poco creíble, es posible analizar los sentimientos de los consumidores que expresan vía redes sociales y en otros sitios web para ayudar a las marcas a comprender mejor las opiniones e intereses de sus consumidores.
Predicción del comportamiento: El análisis de grandes cantidades de datos permite predecir el comportamiento de los consumidores, y gracias a esto, es posible ajustar las estrategias de comunicación.
Mejorar la experiencia del cliente: Por último, está presente el potencial de transformar y mejorar la experiencia de los consumidores, que posibilitará una atención mucho más personalizada, eficiente y coherente en todos los puntos de contacto con la empresa.

La revolución creativa
Todas estas soluciones o nuevas funciones que ofrece la Inteligencia Artificial, parecen venir a terminar con el rol de algunas áreas de los equipos publicitarios. Sin embargo, no sería la primera vez que se considera a la tecnología como una “amenaza” a la creatividad. Si todo está analizado y premeditado, ¿Donde queda lugar para el desarrollo del ingenio humano?
No se trata del fin de la industria creativa y el diseño en la publicidad, por el contrario, es la puerta a nuevas oportunidades para el sector. Estas herramientas, permiten crear ilustraciones y gráficos impactantes que toman vida gracias al talento humano, que les brinda propósito e intención.
El simple uso de la IA para generar contenido, no es suficiente para hacer un contenido novedoso o atractivo, sino que funciona cómo una suerte de lienzo en blanco, pero con todas las herramientas, en este caso un resumen de datos utilizados, para entrenarlo. Es la visión artística y creativa, la que consigue que un contenido realmente se destaque.
Los profesionales deben tener que investigar a estas herramientas, explorar sus posibilidades, y encontrar la manera adecuada de aplicarlas, explotando su potencial. La tecnología que brinda posibilidades creativas, es de gran ayuda durante el proceso de creación, ya que permite agilizar el proceso de visualización de estos mismos en una gran diversidad de estilos artísticos.
La función experimental
Los generadores de imágenes para crear conceptos visuales y storyboards, han aumentado su uso en los procesos de conceptualización de los creativos en un equipo de marketing. Desde tácticas de ilustración y animación, hasta la mejora de los flujos de trabajo, la Inteligencia Artificial otorga la posibilidad de expandir la capacidad creativa a niveles que no podían ser siquiera imaginados antes.
El talento y la experiencia de los creativos, permitirá auditar y refinar las propuestas que entregan las tecnologías emergentes, con el objetivo de transformarlo en algo que sea distintivo desde lo humano, lidiar con las limitaciones de los sistemas, para filtrar de forma proactiva los sesgos e imprecisiones que afecte a la imagen de una marca.
Los sesgos que se reproducen en los datos con los que se entrenan a los algoritmos, que son errores conceptuales propios de la curvatura de aprendizaje de las tecnologías generativas, hacen aún más necesaria la supervisión humana. No sólo fomenta la creatividad, sino que aumenta la capacidad de observación para detectar las falencias. Se trata de una retroalimentación, el camino hacia una mayor eficiencia y la mejora de las experiencias de los usuarios.
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