Un experto en IA sobre cómo ChatGPT transformará la tecnología de marketing

Estamos en el punto de inflexión para ChatGPT y otros chatbots impulsados ​​por IA.

En este momento, la mayor parte de la atención se centra en el uso de Microsoft y Google. La discusión hasta ahora ha girado principalmente en torno al impacto en el marketing y el SEO. Pero, ¿qué pasa con el impacto en martech?

Christopher Penn, cofundador y científico de datos en jefe de TrustInsights.ai, dice que ya está creando grandes cambios y oportunidades.

P: Se ha hablado mucho sobre cómo estos bots de chat de IA afectarán el marketing, pero ¿qué pasa con martech?

R: Los proveedores de Martech deberían considerarlo como un acelerador de progreso. Es una herramienta de aceleración para sus equipos de desarrollo. Tengo la capacidad de pedirle a un modelo de lenguaje grande un fragmento de código que inyectará X en el código existente. Ya lo tengo. Esto me ayudó a pasar un mes de desarrollo en unos pocos días. Todavía tengo que estar allí para arreglar todas esas pequeñas rarezas que el motor está lanzando, pero vaya, me hizo ir más rápido.

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De hecho, lo uso más para codificar que para cualquier otra cosa. [ChatGPT] Tal como está hoy, genera un código lo suficientemente bueno para que un programador experimentado lo mire y diga: "Está bien, esto me da algunas buenas ideas", o acelera el desarrollo de una pieza de código hasta las cosas más simples listas para su uso inmediato. .

No lo veo como una herramienta de reemplazo tal como está, pero creo que habrá empresas en las que tendrá modelos ajustados que pueden generar código para propósitos muy específicos.Específicamente para Python, esta es una biblioteca específica para etc. .fue entrenado.

P: Esta es una gran noticia para los departamentos de marketing. ¿Qué puede hacer por los vendedores que usan Martech?

Creo que tiene otros usos dentro de martech, en particular tareas de aprendizaje automático más clásicas como el análisis de regresión para realizar la puntuación de clientes potenciales, por ejemplo. Estas herramientas también acelerarán drásticamente su progreso. O una de mis cosas favoritas para hacer es darle mi código y decirme cómo lo harías más eficiente, ¿verdad? Yo diría que 7 de cada 10 veces hay sugerencias útiles que funcionan.

Estos modelos se llaman Transformadores por una razón (Nota del editor: el GPT en ChatGPT significa Transformador preentrenado generativo). Son buenos para tomar algo y transformarlo en otra cosa. Soy bueno para tomar algo y convertirlo en otra cosa. potencia no utilizada.

P: ¿Cuál es otro ejemplo de esto?

R: Es bueno para reconstruir contenido. Cuando conduzco y llevo a mis hijos a las cosas, tomo notas de voz y las transcribo. Y todos sabemos que lo que sale en la transcripción no está listo para la prensa. Pero podemos tomarlo, ingresarlo en el modelo y decir convertirlo en una copia adecuada para un artículo. Nuevamente, guarda su voz, guarda sus hechos, guarda su punto. Pero lo hace antes del tipo de lío del que sale su transcripción. Así que es una manera muy fácil de generar mucho contenido para cosas como boletines o lo que sea. Y aquí es donde estas herramientas realmente brillan.

Los proveedores de Martech deberían poder decir: "Aquí están los últimos 10 correos electrónicos de ventas que envió, reescribámoslos para hacerlos más profesionales". Y creo que ahí es donde el mundo martech realmente puede aprovechar estas herramientas.

P: Hablando de contenido, cuando esta tecnología responde una pregunta, lo hace sin un enlace directo a la fuente. Esto tiene enormes implicaciones para el marketing de contenidos. ¿Qué tan preocupados deberían estar los especialistas en marketing de contenido?

R: La pregunta preocupante varía según la empresa. Vaya a su cuenta de Google Analytics o cuenta de análisis web y vea el porcentaje de tráfico y conversiones que obtiene de la búsqueda orgánica. Si es el canal principal, tendrá que profundizar un poco más para ver cuánto es búsqueda de marca y sin marca. La búsqueda de marca probablemente estará bien en su mayor parte. ¿Si alguien está buscando a Constantine von Hoffman? Incluso un modelo de lenguaje grande es probable que diga: Oye, esta es probablemente la persona que estás buscando o simplemente sabe que debe ir a tu sitio web, URL, etc.

Pero si la búsqueda sin marca representa la mayor parte de su tráfico de búsqueda, especialmente su tráfico de búsqueda de conversión, debería estar muy preocupado, ya que los grandes modelos lingüísticos están desviando su tráfico y brindándole muy poco o nada.

Digo esto por las vistas previas que hemos visto de la interfaz de Bing con Chat, GPT y la interfaz Bard de Google. Citan sus fuentes como pequeñas notas a pie de página. Daría la bienvenida a una investigación real sobre esto, pero mi instinto es que las personas tienden a no leer las notas a pie de página muy a fondo y hacer clic (en ellas).

(Entrevista editada por extensión y claridad)

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