IA en ejemplos de marketing: cómo los CMO están liderando equipos hacia una nueva frontera

Hay algunas preguntas universales que mantienen despiertos a los CMO durante las horas tranquilas de la noche: ¿Cómo podemos hacer más con menos recursos? ¿Y cómo podemos lograr un mayor impacto sin agotar a nuestros equipos?

Cuando Lisa Cole, directora de marketing de Cellebrite, asumió su cargo el año pasado, estas eran las preguntas que tenía constantemente en mente. Quería ilustrar la capacidad del departamento de marketing para generar resultados y mejorar el equilibrio entre la vida laboral y personal de los empleados.

Introduzca el impulso para resolver ambos desafíos: la inteligencia artificial (IA).

Cole contrató a Nicole Leffer, asesora de IA de CMO, para ayudar a navegar esta nueva frontera. Hablé con ellos para saber cómo los líderes de marketing pueden incorporar la IA en sus equipos de forma eficaz. Su asociación es solo un ejemplo de cómo las marcas utilizan la IA en marketing para lograr resultados increíbles.

“En lugar de luchar contra la tecnología, ¿cómo se puede capacitar y desarrollar a la próxima generación de especialistas en marketing para que puedan aprovecharla y tener un mayor impacto en la empresa, en lugar de verse perturbados por ella? Se siente mejor tomar el control”, dice Cole.

Aprovechando al estratega de marketing en su bolsillo

Tanto Cole como Leffer tienen filosofías interesantes en lo que respecta a la IA. Para Cole, la IA es un socio siempre presente con el que intercambiar ideas y generar ideas.

“A menudo, mis mejores ideas se me ocurren durante las noches y los fines de semana, cuando no quiero molestar a mi equipo. Pero tampoco quiero frenar. Así que cuando quiero hacer realidad una idea, tengo al estratega de marketing más inteligente del mundo en mi bolsillo en todo momento”, afirma.

Cellebrite es una organización impulsada por una misión cuya tecnología se utiliza para salvar y proteger vidas, por lo que querían movilizar un movimiento. Cuando Cole estaba pensando en una nueva campaña de compromiso editorial, recurrió a ChatGPT para ayudar a realizar pruebas de presión y anclar la campaña. Ella dice que esta crítica lluvia de ideas ocurrió un sábado por la tarde lluviosa en casa. Hizo una variedad de preguntas, desde soluciones para combatir el crimen hasta cómo aumentar la seguridad global.

“Estaba tratando de investigar sitios web y puntos de datos, pero no llegaba lo suficientemente rápido. [AI] me ayudó a conectar puntos más rápido de lo que podría haberlo hecho por mi cuenta. Hubo algunos temas reales que surgieron de ese intercambio. Y lo usé para desarrollar lo que se convirtió en el marco de una campaña global”, dice.

Dado que la experimentación personal de Cole fue tan exitosa, se sintió motivada a incorporar a Leffer para ilustrar el poder de la herramienta en todo su equipo.

Combatir los desafíos y fomentar la exploración

Leffer alienta a los clientes a adoptar una mentalidad experimental para superar los numerosos desafíos de la implementación de la IA, desde combatir las curvas de aprendizaje hasta elaborar mejores indicaciones.

Un patrón común surge cuando los equipos de marketing comienzan a adoptar la tecnología. Muchas personas comienzan a experimentar con la IA porque han oído hablar del revuelo o son escépticas y quieren aprender más. En algunos casos, las buenas primeras impresiones se borran cuando los usuarios empiezan a descubrir problemas como alucinaciones y fallos técnicos.

“La IA generativa no ha solucionado todos los problemas. Se olvida cosas de vez en cuando. Entonces, los principiantes comienzan a cometer errores o no obtienen los resultados que realmente desean, especialmente si no saben cómo indicar correctamente”, dice.

Ella explica que hay grupos de personas que se alejarán una vez que cometan un error, pero también hay un segmento más pequeño de usuarios que tendrán una mentalidad más experimental.

“Una vez que empiezas a experimentar, empiezas a ver cómo superar esas limitaciones. Cuanto más experimenta alguien, más aprende. Llegas al punto en el que eres como yo o muchos de mis clientes: utilizas IA constantemente. Siempre estoy tratando de ver qué es posible”.

Construyendo una cultura de experimentación

En su experiencia entrenando a CMO, Leffers dice que el desafío más común es lograr que los equipos adopten y utilicen nuevas tecnologías. En última instancia, todo se reduce a predicar con el ejemplo. Los ejecutivos deben moldear una cultura de uso y estudio de la IA.

“No se puede simplemente darle a la gente la herramienta una vez y luego esperar que la adopten. Ciertas personas se emocionarán mucho y seguirán adelante. Pero es necesario recordárselo a otras personas. Estás cambiando hábitos que han tenido durante toda su vida y su carrera profesional”, afirma.

Leffer señala que también habrá desafíos generacionales. Ella dice que muchas personas piensan que los empleados más jóvenes adoptarán la IA rápidamente mientras que las generaciones mayores necesitarán más tiempo, pero en realidad suele ser lo contrario.

“Cualquiera que haya soplado un cartucho de Nintendo para arreglarlo creció teniendo que modificar la tecnología para que funcionara. La tecnología aún no estaba lista para usted. Aprendiste a navegar por estas tecnologías sin una guía. Creo que a esas personas les está resultando más fácil adoptar la IA. Las generaciones más jóvenes han tenido un iPhone la mayor parte de su vida. No había forma de resolverlo porque estaba listo para funcionar. Por eso, adoptar algo tan abierto como la IA es más difícil”, afirma.

Los datos de The Sprout Social Index refuerzan este fenómeno, ya que los nativos digitales son los más propensos a estar preocupados por el surgimiento de la IA en las interacciones en las redes sociales. Alrededor del 46% de los jóvenes entre 18 y 24 años dicen que están preocupados por el mayor uso de la IA, lo que los coloca en segundo lugar después de los consumidores de entre 57 y 75 años.

Demostrando el poder de la IA en tiempo real

¿Cuál es el consejo de Cole para superar los desafíos de incorporar IA en varios equipos y generaciones? Practica lo que predicas y muestra a otros la mejor manera de abordar la tecnología.

“Lo que ha funcionado para mi equipo es demostrarles, con evidencia real, que el resultado refleja la calidad de los aportes que usted ingresa. [Mostrarles] debe ser un proceso iterativo en lugar de solicitar a la IA y usar la respuesta inicial como su producto final”, dice.

Mostrar estos puntos de prueba al colaborar con Leffer ayudó al equipo de Cole a ver el poder de la IA. Cole le dio a Leffer sus flujos de trabajo, personajes, marco de mensajería y la guía de voz y tono de su marca más comunes. Leffer utilizó estos aportes fundamentales para crear ejemplos reales de cómo el equipo podría usar la IA. Por ejemplo, Leffer produjo un artículo de blog y una serie de correos electrónicos para promocionar el artículo y otros activos de distribución.

“Ella explicó cómo llegó allí en tiempo real. Les demostramos que el resultado podía ser realmente sólido. Luego les proporcionamos indicaciones y capacitación sobre el proceso iterativo para cuestionarlo y fortalecer el resultado final”, dice Cole.

El arte de crear el mensaje correcto

Leffer subraya cómo parte de la curva de aprendizaje de la IA surge de no saber cómo dar indicaciones. En lugar de conversar de un lado a otro y simplemente hacer/responder preguntas, recomienda iniciar una consulta inicial y usar el botón de edición de ChatGPT para reflejar la diferencia en el resultado deseado.

“He aprendido a generar mensajes mucho más rápido porque puedes ver directamente qué información necesita, qué es irrelevante y qué cambia los resultados. Al principio, podría haberme necesitado de seis a ocho ediciones para conseguir lo que quería, mientras que ahora, una o dos me llevarán allí", dice, "Escucho a otras personas hablar de que tuvieron una conversación demasiado larga, así que ChatGPT empezó a olvidarse. No tienes ese problema cuando estás refinando a través del botón de edición”.

Cole está de acuerdo en que este enfoque iterativo es necesario para refinar y diferenciar un punto de vista o mensaje. Ella explica que cuando usa ChatGPT, refina los resultados solicitando aclaraciones, alternativas o editando para mayor brevedad.

“Es una conversación. Es casi como un compositor de música. Es posible que escuchen los mismos acordes, pero la forma en que los unen, la música en sí, es un reflejo de tus bromas y lluvias de ideas entre tú y yo”, dice.

5 pasos para incorporar IA en su organización de marketing

Aquí hay cinco pasos para incorporar IA en sus equipos, según los consejos de Cole y Leffer:

1. Fomentar el fracaso

Leffer aconseja cultivar una cultura en la que el fracaso esté bien. Preferiría que los equipos experimentaran y fracasaran que no intentarlo en absoluto. Ella recomienda celebrar cuando las personas usan IA y compartir esas pruebas con todo el equipo.

“Reconozca que las personas de su equipo provienen de diferentes orígenes y niveles de comodidad. Esta es una oportunidad para llevar a todos a un campo de juego equitativo. Pero también es otro lugar donde debemos asegurarnos de que la gente no quede desatendida”, afirma.

Leffer recomienda ir más allá del enfoque común de preguntar "¿Dónde puedo usar la IA o qué cosas puedo hacer con la IA?" En cambio, recomienda revertir esta filosofía y preguntar: “¿Puedo usar la IA para esto? ¿Cómo?"

Ella aconseja utilizar la IA con tanta frecuencia como sea posible para acelerar el proceso de aprendizaje. En lugar de saber cómo utilizar la IA para una o dos cosas, abres la puerta a una adopción más amplia.

2. Identificar oportunidades para utilizar la IA en proyectos actuales.

Leffer aconseja a los líderes que pregunten sobre la IA en las discusiones de equipo para ayudarlos a comprender cómo se conecta este nuevo recurso con su trabajo diario.

“ Una cosa que encontré realmente útil para lograr que mi equipo adoptara la tecnología fue que, cada vez que hablábamos de proyectos, inmediatamente preguntaba: '¿Cómo van a utilizar nuestras herramientas de inteligencia artificial para esto?''', dice Leffer.

También puede compartir sugerencias y mejores prácticas en sus canales de comunicación interna para crear una cultura en la que se espera que todos jueguen con la IA.

3. Desglose los flujos de trabajo paso a paso

Cuando se trata de mejorar los flujos de trabajo, Leffer aconseja a los equipos que primero auditen cada paso discreto de sus procesos existentes. Identifique dónde la IA puede acelerar su flujo de trabajo o mejorar la calidad de su resultado final.

“A menos que esté seguro de que la herramienta va a extender algo que lleva de 10 minutos a tres horas, intente incorporar IA. Es posible que descubras que no creías que la IA haría una gran diferencia. Pero si te ahorras 15 minutos 20 veces al día, habrás ahorrado mucho tiempo”, afirma.

Se refirió al ejemplo de escribir un blog, que abarca un resumen de contenido, investigación, redacción y reseñas. Después de leer el resumen del contenido, el escritor comienza a investigar. A partir de ahí, el escritor podría aportar contenido de su propia investigación sobre ChatGPT, tal vez para organizar viñetas clave. Luego, podrás seguir apoyándote en la IA para elaborar un esquema o ayudarte a trabajar en el primer borrador.

Hay que tener cuidado al investigar con cualquier herramienta de IA generativa. A veces presentarán información con fines ilustrativos o alucinarán y afirmarán que algo es cierto cuando en realidad no lo es. Las alucinaciones pueden deberse a que la IA conecta erróneamente entradas con otra idea. Ya sea que esté utilizando IA para contenido social, secuencias de comandos de video o material adicional para eventos, la verificación de datos es vital. La IA no es un reemplazo creativo o de investigación; los humanos aún deben revisar y desarrollar todo lo que surja de estas herramientas.

Por ejemplo, cuando Cellebrite tuvo que cambiar el nombre de uno de sus productos, un equipo multifuncional comenzó a realizar una lluvia de ideas y a pensar cómo defender sus opciones. Cada persona utilizó ChatGPT individualmente para obtener ideas. Una vez que el equipo estuvo alineado sobre el mejor nombre, pero antes de pasar a la investigación legal, el grupo preguntó a ChatGPT por qué el favorito era mejor que los demás. Cole recuerda lo emocionado que estaba el equipo por tener un descanso creativo y sentirse seguro de la decisión porque pudieron explicar por qué el nombre era la elección correcta.

“La IA reforzó la colaboración del equipo y les permitió llegar a una solución más rápido de lo que lo habrían hecho varias reuniones. Una mayor velocidad de comercialización y una mejor colaboración han sido nuestros mayores beneficios al incorporar la IA”, afirma Cole.

4. Sea claro para qué se puede utilizar la IA

No permita que el miedo se interponga en el camino de las personas que exploran la IA. Los CMO deben asociarse con líderes de toda la empresa y consultar con sus asesores legales para desarrollar una política de uso de la IA.

"Veo a muchos especialistas en marketing que dudan en usarlo porque no saben lo que pueden hacer o no hacer", dice Leffer. "Nadie quiere sentir que está escabulléndose o haciendo algo". equivocado. Deje claro lo que está permitido, bienvenido y alentado”.

Mientras Cole continúa trabajando con IA, le preocupa qué información se incluye en las indicaciones, especialmente cuando se trata de proteger los datos patentados de la empresa.

“Pienso en cómo gestionamos las entradas de datos y en cómo nos aseguramos de no poner nada sensible en el otro lado. Es importante que validemos lo que estamos usando, dando crédito a la fuente y asegurándonos de que el resultado final sea convincente y diferenciado”, afirma.

Además de verificar los resultados, los líderes y los equipos deben monitorear de cerca la evolución de la ética de la IA.

“La IA puede permitirnos hacer cosas que probablemente no deberíamos hacer, y sabemos que no deberíamos hacerlo. Por ejemplo, alguien podría acceder al sitio web [de un competidor] o a los canales de redes sociales para utilizar cierta información en su contra. Las señales de alerta que tu instinto busca aún deberían aplicarse”, dice.

5. Ofrecer recursos y capacitación continua en habilidades

No asuma que la gente lo descubrirá por sí sola. Bríndeles recursos de desarrollo que se adapten a las funciones y disciplinas específicas de sus equipos de marketing.

“Si es un redactor de redes sociales, bríndeles recursos sobre cómo utilizar la IA para el contenido de las redes sociales. Hable sobre los casos de uso que son más relevantes para que puedan ver cómo aplicarlos”, dice Leffer.

Aproveche las comunidades de marketing como The Arboretum que conectan a los profesionales con sus pares en tiempo real para que puedan aprender y explorar juntos, especialmente cuando se trata de descubrir cómo integrar la IA en sus procesos diarios.

Preparando a la próxima generación de especialistas en marketing

Estamos apenas en los primeros días de comprensión del valor que la IA puede aportar a los equipos de marketing, con líderes como Cole y Leffer allanando el camino.

Hoy en día, Leffer afirma que el mayor beneficio de la IA es la ganancia de eficiencia. “Abre el potencial para asumir más proyectos, hacer cosas para las que quizás no hubieras tenido tiempo y utilizar tu pensamiento para otros trabajos estratégicos de nivel superior. Esa ganancia de eficiencia lleva a poder hacer más, lo que genera una ganancia de ingresos al final del día”, afirma.

Para obtener más información sobre por qué más del 80% de los especialistas en marketing dicen que la inteligencia artificial (IA) ha impactado positivamente su trabajo (y cómo planean usarla en el futuro), descargue The Sprout Social Index.