Las 4 categorías de IA que impactan en el marketing: IA generativa

Hoy en día es casi imposible ignorar el impacto de la inteligencia artificial en las empresas. La industria del marketing no es una excepción. Desde el auge de ChatGPT para convertirse en la plataforma de más rápido crecimiento hasta los titulares casi constantes sobre los últimos lanzamientos de productos relacionados con la IA, estamos inundados.

Pero con todo el alboroto, ¿cuál es la mejor manera para que los líderes de marketing y sus equipos descubran cómo usar la IA para beneficiar su trabajo y a sus clientes? Esta serie de cuatro partes explora cuatro categorías de inteligencia artificial (IA) y cómo pueden generar un impacto significativo para los especialistas en marketing y sus clientes.

Este primer artículo de la serie analiza la IA generativa, una categoría que incluye herramientas que puede haber usado o al menos escuchado mucho, como ChatGPT de OpenAI o Bard de Google (enfocado en generar respuestas de texto a consultas), MidJourney y Dall-E ( enfocados a generar imágenes) y muchos otros. Esta categoría puede sonarle familiar, pero la revisaremos aquí antes de pasar a otros usos de la IA en las siguientes partes de esta serie.

¿Qué es la IA generativa?

La IA generativa utiliza texto, imágenes y otra información existente y crea contenido nuevo a partir de estas fuentes. Utiliza tecnologías subyacentes como GPT (Transformador preentrenado generativo, utilizado para la generación de texto) o Difusión estable (utilizado para la generación de imágenes). Están capacitados en conjuntos de datos e información específicos o más generales.

Las herramientas de IA generativa de uso común incluyen:

• ChatGPT (Texto)
• DALL-E y MidJourney (imagen)

Esta categoría de IA requiere que el usuario proporcione un aviso para generar salidas. Es importante tener en cuenta que todo lo que se genera se basa en aprendizaje previo o código fuente, imágenes u otros materiales y la tecnología subyacente está en constante evolución. Eso combinado con los materiales sobre los que se “entrenan” las herramientas determinan la calidad del resultado.

Por qué vale la pena prestar atención

Aunque la IA generativa todavía está en pañales, todavía puede ser una gran fuente de nuevas ideas. Piense en ellos como un generador de ideas que constituye la base del trabajo creativo. Si le pide a ChatGPT 10 ideas para publicaciones de blog, puede obtener 3 o 4 ideas sólidas (lo que significa que se descartan 6 o 7), pero aún es más rápido y más fácil que una lluvia de ideas cuando tiene una fecha límite.

Otra forma de ver la IA generativa es pensar en ella como un punto de partida para las tareas, sabiendo que lo que obtienes es solo el precursor de un primer borrador. Pero sabiendo eso, la herramienta solo está destinada a deshacerse del bloqueo del escritor (en el caso del contenido basado en texto) o dar a sus ilustradores o diseñadores una idea aproximada de las imágenes que tiene en mente.

Finalmente, el uso de la IA generativa comienza en el contexto de la personalización. Verlo como un motor de personalización puro todavía es un poco exagerado, pero hay algunos casos de uso interesantes con limitaciones.

La generación basada en texto de variaciones personalizadas y la generación basada en imágenes que restringe las imágenes con derechos de autor y los elementos seguros para la marca ya están en uso, al menos de forma limitada. Esta área puede tener el mayor potencial de hiperpersonalización debido a los problemas de escala prohibitiva asociados con la creación del contenido requerido.

potencial a corto plazo

Si bien todavía hay mucho margen de mejora, los especialistas en marketing tienen algunas cosas que esperar en el (con suerte) futuro cercano.

Usarlo como generador de ideas o como punto de partida para contenido creativo ofrece posibilidades casi ilimitadas. Esta es una de las razones por las que probablemente haya escuchado mucho sobre la IA generativa últimamente, ya que ChatGPT también se ha convertido en uno. plataforma de software adoptada más rápido de todos los tiempos.

Seguirán estando disponibles mayores oportunidades de personalización, especialmente a medida que la calidad de los resultados y la capacidad de restringir cierto material de origen y garantizar la seguridad de la marca se vuelvan más sofisticadas.

Qué buscar

La IA generativa es probablemente la variante de inteligencia artificial más publicitada en este momento. Sin embargo, está lejos de ser perfecto, y hay algunas áreas a las que los especialistas en marketing y otras personas que deseen aprovecharlo deben prestar atención.

En primer lugar, hay errores fácilmente evitables que la IA generativa a veces puede introducir en textos o imágenes atractivos o interesantes. Por ejemplo, generar imágenes de personas con cuatro dedos o en poses imposibles significó que algunos de los primeros ejemplos de este tipo de IA no estuvieran listos para su lanzamiento en ese momento.

Si bien las herramientas de imagen han mejorado y es menos probable que cometan estos errores, hay otras cosas a tener en cuenta que pueden tener más matices. Esto puede incluir imágenes de fondo o personas anónimas en una multitud con errores extraños.

Otro problema potencialmente mayor son los derechos de las imágenes utilizadas como material de origen. Debido a que la IA generativa basa sus respuestas a las indicaciones en los materiales existentes, esencialmente en lo que ha sido "entrenada", las fuentes de esos materiales son muy importantes. Debido a esto, pueden surgir problemas de plagio y derechos de autor si no se tiene cuidado de evitar el uso de imágenes con derechos de autor como material de origen.

Ya hemos visto algunas demandas con respecto a esto, y hay potencial para más.

Diploma

Como puede ver, la IA generativa actualmente tiene algunos usos convincentes y un potencial significativo, pero incluso los especialistas en marketing deben tener cuidado con la adopción generalizada.

En el próximo artículo de esta serie, veremos otra área en la que la IA puede desempeñar un papel importante en el marketing: el análisis predictivo.

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Las opiniones expresadas en este artículo son las del autor invitado y no necesariamente las de Aprendermarketing. Los autores del personal se enumeran aquí.