Tendencias en el uso de la IA para marketing: 2023-2024

¿Qué herramientas basadas en IA y técnicas de marketing digital deberían considerar las empresas, desde las pequeñas hasta las grandes?

He tenido la suerte de estar involucrado en el marketing digital desde hace más de 25 años. Las oportunidades presentadas recientemente por la IA son los desarrollos más interesantes que he visto en este tiempo, desde los primeros días, donde todo, desde la búsqueda orgánica, un sitio web y el marketing por correo electrónico, parecía una oportunidad igualmente enorme.

Esta gama de proyecciones de avances en IA presentadas en Technology for Marketing por Implement AI destaca que estamos en una etapa relativamente temprana de adopción de IA, y que los mayores avances aún están por llegar, como lo ha insinuado recientemente la rápida adopción de ChatGPT.

En esta publicación, resumiré las tendencias en las aplicaciones de IA del mundo real y las herramientas a considerar que están abiertas a cualquier empresa, desde pequeña hasta grande. Algunas de las aplicaciones de marketing y tendencias en IA más populares que cubriremos se encuentran en estas cinco categorías.

1. IA generativa
2. IA autónoma
3. IA causal
4. Conversacional
5. Análisis predictivo

Para cada tecnología, veremos cómo se pueden utilizar en marketing y recomendaremos algunas de las mejores herramientas gratuitas y de pago a considerar. Además de las técnicas y herramientas, en la última sección también revisaré las cuestiones de gobernanza y gestión: qué acciones deberían tomar las empresas para mejorar el uso de la IA.

La IA generativa está actualmente en el punto máximo de interés según el último Gartner Hype Cycle sobre tecnología de IA emergente. Esto significa que, en teoría, pronto entrará en el "punto de la desilusión" y prueba de ello son los comentarios en subreddits como r/ChatGPT, donde los usuarios avanzados se quejan de nuevas limitaciones causadas por preocupaciones legales y éticas. También hay recomendaciones para otros competidores de 'IA personalizada' que cubriré a continuación y que, dada la creciente popularidad de estos y de soluciones de marketing pagas específicas como Jasper y Writesonic, me sugieren que esta categoría todavía está 'en alza'.

Por supuesto, las aplicaciones de la IA en marketing no son nuevas. En 2017 compartimos estos casos de uso de la Inteligencia Artificial (IA) en marketing.

Nuestra imagen muestra la amplia gama de aplicaciones de aprendizaje automático e inteligencia artificial para marketing, todas las cuales se pueden implementar hoy.

Ninguna tecnología es especulativa ni está en el horizonte; estas son técnicas de marketing actuales que ya utilizan muchas empresas exitosas) a lo largo del ciclo de vida de nuestros clientes.

Un buen lugar para comenzar a revisar las últimas tendencias en IA son los últimos Gartner Hype Cycles desde la categoría "en aumento".

1. IA generativa

Los desarrollos en la IA generativa que produce contenido de texto, visual y de video a partir de indicaciones han visto muchas características nuevas introducidas en ChatGPT este año, y solo esta semana se anunció que ChatGPT podrá escuchar y responder a indicaciones de audio, leer imágenes y con DALL- E integrado, crea imágenes. Este paso del texto a contenido más rico es parte de la tendencia en esta categoría, e incluso es capaz de producir videos entregados por avatares humanos a través de herramientas como Synthesia.

Este año ha habido una gran inversión en IA generativa, siendo la inversión y colaboración de Microsoft con OpenAI el ejemplo obvio. Con Amazon apostando recientemente $ 4 mil millones en Anthropic, el desarrollador de Claude, podemos esperar que la versión de Claude renombrada por Amazon tenga buenos resultados en los próximos años.

Otra tendencia dentro de Gen AI es que podemos esperar actualizaciones más periódicas de los modelos de lenguaje grande que nos permiten trabajar con más información actual que la que ofrece OpenAI en 2021. Aunque OpenAI no parece haber solucionado este problema todavía, Google parece haberlo hecho. Puede pedirle a Bard un resumen de los principales desarrollos en marketing digital en 2023 y hará un trabajo decente: excelente para ver lo que quizás se haya perdido. Incluso puede preguntarle sobre las tendencias en IA dentro del marketing para 2024, pero los resultados son genéricos en comparación con este artículo, ya que no se pueden extrapolar tan bien como un ser humano.

También podemos esperar que el lanzamiento de la nueva Experiencia Generada de Búsqueda (SGE) de Google aumente drásticamente el uso de la IA generativa cuando entre en funcionamiento, lo que se espera que suceda en 2024. Esto brindará a los usuarios de Google una respuesta conversacional de IA como Bing AI. Actualmente se está probando en EE. UU., India y Japón y, aunque Google está probando muchos cambios para equilibrar la usabilidad y la monetización a través de anuncios, parece probable que se lance en 2024. Algunos SEO, como Eli Schwartz, pronostican un apocalipsis de SEO a medida que los clics en los sitios disminuye a medida que la IA en el SERP responde a la consulta del usuario.

Finalmente, otra tendencia dentro de la IA generativa la ilustra Pi de Inflection (fundada por el ex desarrollador de Google Deepmind Mustafa Suleyman (CEO)). En 2023, Inflection AI anunció una financiación de 1.300 millones de dólares liderada por los inversores actuales, Microsoft y NVIDIA.

Considerada como una IA personal, actualmente tiene un estilo de conversación más fácil de usar que ChatGPT, que puede habilitarse con voz y algunos lo han comparado con la IA de la película: 'Ella'. Para mí, es impresionante porque proporciona una conversación genuina en la que la IA te guía a través de un problema hacia soluciones. Compare esto con ChatGPT, donde debe liderar con indicaciones inteligentes para aprovecharlo al máximo...

2. Agentes autónomos de IA

El futuro de los agentes autónomos de IA se destacó en 2023 cuando se lanzó AutoGPT. Tenga en cuenta que este no es un lanzamiento oficial de OpenAI, aunque muchos de los comentarios superficiales sugirieron que sí lo era. Más bien, implica una innovación inteligente por parte de un desarrollador para agregar un 'contenedor' de codificación alrededor de ChatGPT a través de la API. Por lo tanto, sólo está disponible para los desarrolladores que lo instalan manualmente desde el repositorio de código de GitHub. Sin embargo, ha atraído a muchos desarrolladores con su potencial, convirtiéndose en la descarga de mayor tendencia en Github.

Microsoft Jarvis es otro ejemplo que muestra el potencial de los agentes autónomos. Al igual que AutoGPT, solo los desarrolladores pueden configurarlo descargando código; todavía no es un servicio. Este artículo sobre Cómo configurar y probar Microsoft Jarvis/HuggingGPT muestra el enfoque a través de esta imagen.

Por lo tanto, AutoGPT y Jarvis pueden conectarse y controlar otros servicios web mediante API y realizar acciones como búsquedas web, formularios web e interacciones API. AutoGPT funciona autogenerando las indicaciones necesarias para alcanzar el objetivo deseado. Para ello, divide el objetivo en subtareas para generar indicaciones para cada subtarea. Luego ejecuta las indicaciones y recopila datos para refinar o validar sus indicaciones y sus resultados. Luego, la aplicación itera hasta completar las tareas y el objetivo de nivel superior.

Para los especialistas en marketing, el impacto de AutoGPT consiste más en mostrar lo que la IA ofrecerá en el futuro, como robots autónomos a los que se les puede asignar una tarea para investigar un tema y seleccionar y comprar productos, como el vuelo más barato de X a Y. De hecho, Paul Smith y yo escribimos sobre esto en nuestra primera edición de 2001 de Digital Marketing Excellence como una opción futura; para mí, todavía faltan años para que se adopte de manera generalizada.

AutoGPT y Microsoft Jarvis destacan estas características de los agentes autónomos de IA. Puede :

• Trabajar a través de una serie de pasos para lograr un objetivo.
• Encadenar una serie de acciones basadas en indicaciones
• Tomar decisiones basadas en los resultados de indicaciones anteriores.

Las aplicaciones más generales de la IA autónoma son los vehículos autónomos y la automatización robótica.

3. IA causal

La IA causal es la otra categoría de IA identificada por Gartner; consulte Novedades en inteligencia artificial del ciclo de exageración de Gartner de 2023.

La IA causal poseerá una inteligencia más parecida a la humana y podrá ayudar en el análisis y la toma de decisiones. Su objetivo es descubrir las relaciones de causa y efecto entre los esfuerzos y los resultados del marketing. El artículo anterior ofrece estos ejemplos del tipo de pregunta que se puede responder: ¿qué pasaría si sólo nos hubiéramos dirigido al Grupo A en lugar de a todo el Grupo B? ¿Qué pasaría si gastáramos 20.000 dólares extra en TikTok en lugar de Instagram? ¿Cuántas conversiones adicionales generaría eso? En otras palabras, nos permite ir más allá de la precisión predictiva y obtener información sobre la incrementalidad de nuestra inversión en marketing.

Como tecnología innovadora, hay pocos competidores en este espacio. Uno es Causal Lens, que ofrece apoyo a la toma de decisiones mediante la comprensión de los impulsores del comportamiento, como lo muestra este estudio de caso sobre los impulsores de la retención para una compañía de seguros.

4. IA conversacional

Para las dos últimas categorías clave de IA, volvemos a capacidades de marketing de IA más establecidas que no figuran como IA emergente según Gartner.

La IA conversacional es aquella en la que la IA respalda las interacciones directas con los clientes, de las cuales existen dos tipos:

• Consultas entrantes de clientes impulsadas por el cliente que se envían a través de formularios de contacto web
• Comunicaciones salientes impulsadas por la empresa, como secuencias de bienvenida y fomento por correo electrónico que tienen como objetivo la promoción y la participación.

El principal desarrollo entre los proveedores en este sector se relaciona con la IA generativa, donde las soluciones ahora se basan menos en plantillas rígidas, sino en respuestas más relevantes basadas en solicitudes con la consulta del cliente y sintonizadas con la pregunta comercial relevante. Los agentes autónomos reemplazarán cada vez más las preguntas simples, pero la supervisión humana sigue siendo mayoritariamente necesaria.

Los proveedores de este sector incluyen servicios como Intercom, que utilizamos, y Drift, que ofrecen capacidades entrantes y salientes, y otros como Genesys y Zendesk, que se centran más en las comunicaciones entrantes.

5. Análisis predictivo

Me ocuparé del análisis predictivo en último lugar, ya que en las grandes empresas con equipos de inteligencia empresarial esta es una de las tecnologías más antiguas con numerosas aplicaciones en marketing, incluidas

1. Segmentación de clientes: el análisis predictivo se utiliza para segmentar a los clientes en función de diversos atributos, como datos demográficos, comportamiento, valor de por vida e historial de compras.
2. Puntuación de clientes potenciales: al analizar datos históricos e identificar patrones, el análisis predictivo puede asignar puntuaciones a los clientes potenciales, indicando su probabilidad de convertirse en clientes. Esto ayuda a los equipos de marketing y ventas a priorizar sus esfuerzos en clientes potenciales de alto potencial, lo que lleva a una gestión de clientes potenciales más eficiente.
3. Predicción de abandono: los modelos predictivos pronostican qué clientes corren el riesgo de abandonar (abandonar) en función de su comportamiento e interacciones. Los especialistas en marketing pueden implementar estrategias de retención para reducir la pérdida de clientes.
4. Motores de personalización y recomendación: las plataformas de contenido y comercio electrónico utilizan algoritmos predictivos para sugerir productos, servicios o contenidos a los usuarios en función de sus comportamientos y preferencias anteriores. Esto mejora la experiencia del usuario e impulsa las ventas o la participación.
5. Optimización de campañas de marketing: el análisis predictivo puede ayudar a optimizar las campañas de marketing al predecir qué canales, mensajes y tiempos tienen más probabilidades de generar las tasas de conversión más altas. Esto maximiza el retorno de la inversión (ROI) de los esfuerzos de marketing.

Todas estas aplicaciones continuarán, pero respaldadas por otros tipos de innovaciones de IA que hemos revisado, como la IA causal y generativa.

Tendencias en la gestión de la IA y la gobernanza

Las empresas están revisando las oportunidades de la IA, pero también necesitan gestionar las desventajas. Implement AI identifica estos factores negativos de la IA que deben gestionarse en su artículo sobre La organización asistida por IA: un plan para pequeñas y medianas empresas.

• Desplazamiento Laboral . Los trabajadores que realizan tareas analíticas y mecánicas repetitivas se enfrentan al desplazamiento debido a la automatización.
• Privacidad de datos . La preocupación por recopilar, procesar y proteger conjuntos de datos en constante crecimiento genera inquietudes en torno al consentimiento, la transparencia y el uso indebido que pueden erosionar la confianza del cliente si no se gestionan de manera inteligente.
• Ética Digital . Dado que los sistemas automatizados impactan la vida de las personas, el desarrollo proactivo de marcos éticos debe guiarse por principios de transparencia y rendición de cuentas.
• Riesgos de seguridad . La creciente dependencia de la IA y los sistemas interconectados significa que el sistema
  Se debe considerar la seguridad.

Política de IA para comunicaciones de marketing

Creemos que el desarrollo de más organizaciones es una tendencia importante dado el impacto que ha tenido la IA generativa en particular, por lo que tenemos una sección separada sobre esto.

En este podcast, Implement AI revisa más recomendaciones para la política de IA y resume cómo gestionar estos desafíos para este tipo de negocios:

Para empresas grandes y empresariales:

• Crear un marco de políticas de IA para proporcionar directrices sobre ética, privacidad de datos, seguridad y explicabilidad de los sistemas de IA en toda la organización.
• Formar un comité de IA con líderes multifuncionales para gobernar y revisar continuamente la política y estrategia de IA.
• Proporcionar formación integral en IA a los empleados sobre el uso responsable de nuevas herramientas y la optimización de los flujos de trabajo.
• Designar un director de IA para que se encargue de impulsar la estrategia y la hoja de ruta de IA.
• Involucrar a las partes interesadas, como clientes y empleados, en planes de IA para conservar la confianza y el talento.

Para PYMES:

• Redacte una política de IA, incluso si es básica, para comenzar a alinear los objetivos comerciales con la adopción de la IA.
• Asignar la responsabilidad de la IA a un líder senior, incluso si trabaja a tiempo parcial, para impulsar la estrategia.
• Evaluar el manejo de datos de los clientes y las prácticas de seguridad requeridas para los sistemas de IA.
• Explore oportunidades de IA para obtener una ventaja competitiva completando tareas más rápidamente
• Sea transparente sobre los planes de IA con el personal para aliviar la incertidumbre y alinearse con la visión.