Es hora de enseñarle a la IA sobre su marca
Con muchas organizaciones de marketing que usan soluciones con inteligencia artificial integrada, y muchas ahora luchan por probar casos de uso para la IA generativa fácilmente disponible, Andrew Frank, vicepresidente analista distinguido de Gartner, hace una humilde sugerencia: cree un modelo de IA personalizado para su marca. Y el primer caso de uso para esto: la marca en sí.
La parte personalizada de la propuesta es una característica clave. El marketing debe basarse en soluciones "integradas y llave en mano", dice Frank. Cita un estudio de Gartner que muestra que el 55% de los líderes empresariales consideran la IA para todos los propósitos. En este caso (aumentando al 71% cuando la IA ha estado en uso durante más de cuatro años), el marketing ocupa el séptimo lugar en la lista de los 12 principales. los ejecutivos de funciones comerciales creen que se beneficiarán de la IA.
¿Por qué empezar con la marca? Hablando en el Simposio de marketing de Gartner, Frank argumentó que la marca es de hecho un concepto "difuminado y abstracto" y señaló correctamente los tremendos avances que la IA, y especialmente la IA generativa, ha hecho para lidiar con la borrosidad. La IA generativa como Chat GPT, por ejemplo, tiende a sacrificar la precisión en favor de una salida generalmente relevante y más o menos precisa. "Para ellos, es más fácil decirte si una historia es feliz o triste que si es verdad".
Ideal para una marca, dice Frank, que no es un concepto preciso, sino una paleta de imágenes, colores, tonos, estados de ánimo y valores.
"Tienes una marca, te preocupas por esa marca y has desarrollado activos para esa marca", nos dijo Frank. "En realidad, es una situación perfecta para comenzar con el modelado personalizado".
Por supuesto, comenzar será desalentador, pero Frank no le está pidiendo a las marcas que comiencen desde cero; "Eso está más allá de las capacidades de la mayoría de las empresas", dijo. ChatGPT es solo uno de los muchos modelos básicos de IA que existen, incluidas las ofertas de Google y Amazon. La estrategia debe ser implementar uno de estos modelos y luego adaptarlo entrenándolo con los propios datos de la marca. "Será una copia del modelo original", explicó Frank, "con sus propios deseos. Adiciones".
Además de los datos de capacitación, también debe haber supervisión y retroalimentación humana, especialmente para representar los valores de la marca.
Eso no significa que las personas tengan que proporcionarle al modelo lo que necesita saber. “La belleza de estos modelos es que ni siquiera tienes que entender los conceptos que extrae. Hará eso". Solo tiene que alimentarlo con un corpus de ejemplos y toda la semántica sutil que es realmente difícil de comprender, lo hace por usted".
¿Quién está en el equipo? Este proyecto necesita el aporte de los especialistas en marketing, así como de los científicos de datos y TI y los expertos en IA. Sin embargo, en el corazón del equipo hay un rol que Frank describe como el propietario del modelo. El propietario del modelo no será un propietario práctico de datos o modelos. Es una experta en IA, pero podrá interactuar con los expertos y conectar sus desafíos operativos con las necesidades de los especialistas en marketing. "No es un papel técnico en absoluto", dijo Frank. “Es más una función de supervisión que articula y es dueña del proceso de capacitación. No necesitas saber cómo funciona el proceso de entrenamiento”.
El marco operativo para el modelo prevé que la IA generativa cree medios pagados, contenido y anuncios sociales, sitios web, aplicaciones, videos y chatbots, pero todo dentro de los parámetros de la marca que entiende.
Por qué nos importa. De todos los casos de uso que se describen actualmente para la IA, este es ambicioso. Es fácil ver cómo la marca podría volverse loca sin mucha atención humana. Frank lo admite. Incluso cuando comienza a implementar un equipo de TI (con el tiempo). sus manos) y científicos de datos, estás empezando a pensar que es un proyecto corporativo en primer lugar.
Aún así, Frank es lo suficientemente audaz como para anticipar que la capacitación personalizada en IA por parte de las marcas se generalizará para 2026.
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