La IA y el marketing forman un binomio absolutamente indisoluble en los tiempos que corren. Sin embargo, la amalgama de una y otra disciplina no se traduce siempre en resultados y hay que dar con la aleación adecuada para exprimir hasta la última gota el potencial de este portentoso dúo.
En una ponencia pronunciada ayer en DMEXCO Daniel Hulme, Chief AI Officer de WPP, desbarató algunos malentendidos que aletean incesantemente en torno la IA aplicada al marketing y proporcionó una serie de claves para sacar el máximo partido de esta dupla.
Hulme, que sabe perfectamente de lo que habla pues lleva trabajando en el ramo de la IA desde hace aproximadamente 30 años (y cuyo «expertise» está, por ende, fuera de toda duda), comenzó su intervención en DMEXCO con una afirmación deliberadamente provocadora: «la automatización es por definición estúpida». No podía ser de otra manera cuando, aplicada a tontas y a locas, la automatización toma invariablemente la misma decisión sin aprender de sus errores.
Entre los últimos 10 y 15 años la empresas han invertido a manos llenas en la automatización y los datos bajo la asunción de que más «insights» se traducirían automáticamente en mejores decisiones. Sin embargo, esta asunción es flagrantemente errónea, recalcó Hulme. «Las empresas no tienen problemas con los ‘insights’, tienen problemas con la toma de decisiones», aseveró.
Desde el particular punto de vista del Chief AI Officer de WPP la verdadera inteligencia sólo emerge a la superficie cuando los sistemas aprenden de las decisiones previamente tomadas y se adaptan, lo cual es algo que brilla por su ausencia actualmente en la mayor parte de aplicaciones de IA.
Cómo sacar todo su jugo a la IA aplicada al marketing
Para poner remedio a este problema, que afecta de lleno al marketing en su día a día, Hulme desgranó 7 claves para que hay que tener invariablemente en el radar en la IA aplicada al marketing:
- Segmentos de público objetivo
Los «clusters» tradicionales son de naturaleza estática, mientras que en el mundo real tales «clusters» están inevitablemente a merced de las fluctuaciones. La IA está en posición de identificar segmentos de público objetivo de manera dinámica y en el futuro será capaz de identificar asimismo agentes de IA, que asumen cada vez más decisiones de compra por sí mismos. A luz luz de esta nueva realidad, «debemos apalancar la mirada no sólo en las personas de carne y hueso, sino también en los miles de millones de agentes de IA que hay ahí fuera», advirtió Hulme.
- Audiencia
Por primera vez es posible anticiparse a cómo la gente percibe realmente el contenido y no es necesario jugárselo todo a la carta de estudios donde las características demográficas de la audiencia son inevitablemente imprecisas. El momento del día, el estado de ánimo y los eventos de actualidad tienen una influencia decisiva en la manera en que el contenido es percibido por la audiencia, señaló Hulme.
- Contenido
El contenido de naturaleza genérica ha terminado trocándose en absolutamente superfluo. Y la verdadera ventaja en el plano competitivo reside en la producción orientada específicamente a las necesidades de las marcas y las de su público objetivo. Para alumbrar esta clase de contenido, hay no sólo que nutrir a la IA de mejores «prompts», sino también imbricar las directrices de marca en los modelos de inteligencia artificial (para entrenarlos en base a tales directrices ) y adoptar un enfoque que se traduzca en el trabajo coordinado de varios sistemas de IA de naturaleza especializada.
- Creatividad
Hulme refutó en DMEXCO la idea de que la creatividad es patrimonio exclusivo de los humanos. De acuerdo con el Chief AI Officer de WPP, los modelos de IA entrenados en base a procesos creativos de pensamiento son capaces de alumbrar ideas merecedoras de premio en tests ciegos. Y esta circunstancia no significa en modo alguno el final de la creatividad tal y como la conocíamos hasta la fecha, sino más bien su expansión. En el futuro los equipos creativos podrán elegir entre cincuenta ideas diferentes en lugar de sólo cinco, dijo Hulme.
- Rendimiento
El rendimiento concierne directamente a la predicción de la eficacia publicitaria. Y su valor no depende tanto de la predicción en sí misma como de su interpretabilidad (qué cambios en un anuncio podrían traducirse en último término en más clics, por ejemplo). Hulme advierte en todo caso de las limitaciones de este concepto, pues tan pronto como un modelo es capaz de influir en el comportamiento humano, ese comportamiento cambia y la base en la que echa anclas la predicción termina caducando.
- Canal
Hulme asevera que el canal (o la distribución del contenido en múltiples canales diferentes) entraña un problema de optimización de proporciones siderales. Incluso cuando hay apenas 15 piezas de contenido susceptibles de ser distribuidas en apenas 15 canales diferentes, hay matemáticamente más de un billón de combinaciones posibles, subrayó Hulme. WPP distribuye a diario miles de piezas de contenido en miles de canales diferentes, algo que sin la mediación de la IA sería una tarea imposible de asumir en solitario por los seres humanos de carne y hueso, señaló.
- Momentos
Hablar de momentos implica identificar momentos microsociales y macrosociales para alinear adecuadamente las campañas con tales momentos. Pese al enorme valor solapado a la identificación de este tipo de momentos, millones de oportunidades se van por el sumidero todos los días porque las marcas no se toman la molestia de identificar tales momentos.
Hulme puso, por otra parte, de relieve en su ponencia en DMEXCO que si algunos proyectos de IA se topan de bruces con el fracaso es por la falta de «expertise» en la implementación y la ejecución de software sofisticado (algo que está directamente emparentado con los problemas para reclutar a verdaderos expertos en IA). Los proyectos de IA estarían asimismo siendo torpedeados por el afán de las organizaciones por dar con los datos «correctos», algo que se revela como una quimera imposible, pues tales datos no existen.
Lo que hace inteligente a la IA no es la tecnología, son los datos
Otro problema que acecha a la implementación de la IA en el seno de las organizaciones es la denominada «Shadow AI», un fenómeno que se produce cuando los empleados utilizan herramientas de inteligencia artificial sin que sus empleadores tengan constancia de ello. Para evitar este problema, habría que proporcionar a los empleados la libertad necesaria para experimentar con la IA de manera segura (con el apoyo de un equipo especializado) para después terminar adoptando las soluciones más adecuadas (sin necesidad de replicar tales soluciones in-house).
Hulme concluyó su ponencia en DMEXCO con una inspiradora cita de Steve Jobs: «La innovación es creatividad que se entrega». A su juicio, el objetivo último es permear las ideas de verdadero y ello implica enfrentarse a un proceso largo, duro y doloroso. Y para que ese proceso llegue a buen puerto, es importante proveerse de datos. Al fin y al cabo, no es la tecnología la que hace inteligente a la IA, sino los datos con los cuales es entrenada y en base a los cuales ésta opera en último término.
