La inteligencia artificial generativa (GenAI) ha capturado la atención de muchos profesionales ocupados, prometiendo revolucionar el marketing y otras áreas. Sin embargo, aunque pueda parecer una herramienta milagrosa, la realidad es más compleja y, a menudo, menos favorable.
La Promesa y la Realidad
Neil Patel, cofundador de Neil Patel Digital, destaca que aunque la GenAI puede simplificar tareas y automatizar procesos, no necesariamente facilita el marketing en su conjunto. De manera similar a la revolución de la nube, la GenAI reduce las barreras de entrada para las startups, permitiendo el desarrollo de productos y servicios a bajo costo. Sin embargo, esta accesibilidad también incrementa la competencia, obligando a las empresas a invertir más en marketing y ventas para destacar en un mercado saturado.
David Spitz, fundador de BenchSights, proporciona datos que muestran un aumento dramático en los gastos de marketing y ventas para las empresas SaaS en los últimos ocho trimestres, gastando $2.64 por cada dólar de ingresos. Además, estas empresas tardan un promedio de 2.64 años en recuperar sus inversiones en marketing, subrayando el creciente costo de los esfuerzos de marketing.
La Desconfianza del Consumidor
Aunque la GenAI puede completar tareas rápidamente, como pasar de la redacción a la publicación en solo 16 minutos en comparación con los 69 minutos necesarios para los humanos, la cuestión de la confianza es significativa. Según una encuesta de Hootsuite, el 62% de los consumidores son menos propensos a interactuar con contenido generado por IA, lo que plantea dudas sobre su autenticidad y disminuye el compromiso. Patel subraya que si todos usan IA para crear contenido y esta se basa en datos ya disponibles, perderemos originalidad y autenticidad en el marketing.
=> Recibir por Whatsapp las noticias destacadas
LinkedIn y las Funciones de IA
Yurii Rebryk, CEO de Fluently, ilustra el potencial de LinkedIn como canal de marketing. Su publicación viral alcanzó más de 2.1 millones de vistas, demostrando el poder de esta plataforma. LinkedIn ha introducido funciones de IA para ayudar en la creación de descripciones de trabajos y publicaciones, recibiendo opiniones mixtas. Mientras algunos usuarios aprecian las capacidades mejoradas de redacción, otros prefieren características que ahorren la molestia de escribir, como un modo de audio.
Ejemplos Reales de Uso de GenAI
Klarna, una firma fintech, ha reducido significativamente sus costos de producción de imágenes utilizando herramientas de GenAI como Midjourney y DALL-E. La compañía ha ahorrado $6 millones en costos de producción de imágenes y $4 millones en proveedores externos de marketing. Este ahorro le ha permitido actualizar las imágenes en su aplicación y sitio web de manera semanal para reflejar eventos clave del comercio minorista, eliminando la necesidad de imágenes de stock costosas.
Por otro lado, McKinsey destaca cómo una empresa de telecomunicaciones europea utilizó GenAI para pasar de mensajes manuales a comunicaciones hiperpersonalizadas para 150 segmentos específicos. Este enfoque aumentó las tasas de respuesta en un 40% y redujo los costos de implementación en un 25%.
¿Un Futuro Prometedor o una Trampa Costosa?
La adopción de GenAI en marketing no está exenta de riesgos. McKinsey señala que intentar incorporar demasiadas iniciativas de GenAI puede resultar costoso y difícil de gestionar. Es esencial establecer medidas de mitigación de riesgos, como revisiones humanas y protocolos de gobernanza, para evitar problemas como las «alucinaciones» de la IA, donde produce resultados que parecen seguros pero no están basados en hechos verificables.
En WWWhatsnew.com, exploramos continuamente cómo la tecnología, incluida la GenAI, impacta el mundo del marketing y otros sectores. Si bien la GenAI tiene un potencial significativo, es crucial abordar su implementación con una estrategia clara y una comprensión profunda de sus limitaciones y riesgos.
En mi opinión, aunque la GenAI ofrece ventajas significativas en términos de eficiencia y reducción de costos, las empresas deben equilibrar estos beneficios con las preocupaciones sobre la autenticidad y la confianza del consumidor. La clave está en encontrar un enfoque equilibrado que aproveche las fortalezas de la GenAI sin comprometer la calidad y la originalidad del contenido.
Fuente: Link