No descuidemos la gestión de nuestros datos empresariales.
Unas herramientas casi mágicas y ubicuas no salvarán nuestro negocio. Pero combinándolas con datos propios, sí podemos diferenciarnos.
He tenido una semana repleta de conversaciones humanas sobre inteligencia no humana. Charlé dos horas con un nutrido grupo de profesores del grado de publicidad de la Universidad Francisco de Vitoria. Además de debatir sobre mi libro (o sea, los temas de este newsletter) les recomendé enfáticamente las guías de uso IA con alumnos creadas por Ethan y Lilach Mollick. Yo las pondré en práctica en breve, porque arranco por décimo año consecutivo mi participación en el Master in Strategic Marketing and Communications del IE Business School (¡en el tercer puesto del ranking internacional!). También estuve en la IE Tower promoviendo su Programa de Dirección de Comunicación Corporativa. Carmen Queipo de Llano, su directora, ha elaborado un resumen de la sesión con aprendizajes y reflexiones. Por último, el viernes acudí a IFEMA para la Universidad Pyme. Les dije a los empresarios allí presentes que no les cuenten milongas. Que tienen tiempo de sobra para ponerse a aprender (hay que ser tecno-curiosos dice Bea Escriñá) e incorporar la IA en su día a día. Y que no se equivoquen: unas herramientas que cuestan 20 euros al mes no van a salvar (o matar) su negocio. ChatGPT no marcará una diferencia. Y entonces, ¿qué marca la diferencia?
La diferencia la marcamos nosotros. Los emprendedores, los dueños de un negocio de barrio o los gestores de equipos en una empresa mediana o grande. Nuestras decisiones siguen marcando el camino. El cariño, la atención al cliente, el cuidado al detalle, una sonrisa por la mañana, la inspiración (y perspiración), el sentido común no tan común.
La IA de a veinte euros el mes no va a marcar la diferencia. Pero sí puede hacerlo el uso que hacemos de los datos que son nuestros y a los que nadie más tiene acceso. Por eso es importante revisar cómo nos enfrentamos a la gestión de datos en la empresa, cómo los analizamos y tomamos decisiones.
Nuestra actitud frente a los datos.
Me atreví a dar una conferencia sobre IA en marketing por primera vez en 2018. Pero antes había hablado muchas veces sobre data-driven marketing y siempre me pareció ingenioso utilizar este gráfico de The Economist Intelligence Unit:
Sólo un 10% admite sin rechistar los datos que contradicen su intuición. Me veo reflejado. Es normal poner en duda el dato, la fuente del dato y a la madre que trajo al mundo a ese dato en concreto que va en contra de nuestro “gut feeling”. Somos humanos. A nuestros genes no les interesaba el análisis estadístico sino la supervivencia en un mundo cruel. Somos un jinete intentando controlar a un elefante. Por eso nos dejamos arrastrar por la intuición y el análisis superficial. Le damos demasiada importancia a nuestro punto de vista o nuestras experiencias personales. Creemos que nuestra realidad es reflejo de toda la realidad y nos cuesta entender la complejidad del mundo. Así que al final terminamos cuestionando la fiabilidad de los datos y preferimos seguir nuestro instinto.
Mi amigo (y socio en Foxize) Fernando de la Rosa se ha embarcado en una cruzada para conseguir que los directivos españoles tomen mejores decisiones usando los datos. Su nuevo libro está a punto de salir del horno (puedes acceder a la pre-venta aquí) y quiere que obtengamos mejores resultados aprendiendo a usar los datos. Hace tiempo escribía sobre los diez errores de las decisiones con datos. Selecciono uno:
#5 Error – No revisar nuestras emociones.
Un comercial no es objetivo al explicar los resultados de ventas. El motivo es simple, ha estado vinculado con cada una de las ventas. El acumulado de las cifras de ventas, es fruto de su trabajo. El director financiero mira los números con una emoción diferente. Las emociones nos hacen tomar decisiones – acertadas o equivocadas. Seguro que el comercial defenderá los datos de una forma muy diferente que cualquiera en la sala.
En un extenso whitepaper que elaboramos en Good Rebels, Data Driven Marketing, explicábamos la importancia de construir una cultura y una estrategia empresarial basadas en la comprensión y el tratamiento inteligente de los datos. Y usábamos una evolución marcada por varias fases: desde un primer estado data blind -en el que no existe una estrategia de negocio en torno a los datos- hasta culminar con el análisis integral de los datos.
La cadena de valor del dato.
El peor enemigo de la gestión de datos en una organización, es la propia organización. Silos funcionales, fusiones y adquisiciones, enemistades personales o dejadez burocrática hacen que la captura y almacenamiento del dato generen dispersión y falta de visibilidad. Llevamos años colaborando con organizaciones para construir lo que se denominó Data Lakes, una forma de usar la tecnología para organizar y almacenar un descomunal volumen de datos que pueden recibirse en formatos diferentes (estructurados, no estructurados), desde fuentes diversas (internas, externas) con el fin de evitar cualquier transformación que pueda sesgar el análisis futuro. Recordamos con especial cariño nuestro proyecto con Aliseda. Hoy día esos lagos de datos se construyen sobre tecnologías al alcance de cualquier bolsillo.
La IA también ayuda a capturar y a limpiar datos. Y los LLMs pueden ser utilizados para añadir estructurar o limpiar datos semiestructurados. ¿Cuáles son los temas tratados en un documento? ¿Cuáles son las ciudades (o medicamentos o empresas de software) mencionadas en un informe? O generar textos alt para imágenes en la web con modelos IA que son capaces de describir una imagen.
Se lleva usando IA desde hace décadas para analizar datos. Un algoritmo tipo K means nos puede ayudar a hacer clusters de cliente por análisis RFM (recency, frequency and monetary) de una base de datos de transacciones comerciales. Las entidades financieras llevan años prediciendo el fraude con algoritmos si no inteligentes, sí muy espabilados. Pero demasiadas veces, aunque los datos se almacenen correctamente y estén accesibles, se quedan abandonados en un cajón cogiendo polvo, muertos de risa, criando malvas. El equipo de Aukera se integró con Good Rebels hace año y medio. Su foco es la analítica digital y llevan una década consiguiendo que los datos les susurren historias a sus clientes. Esa narrativa y la visualización de paneles de control ayudan a que muchos departamentos de marketing tomen decisiones que mejoran la conversión de una app móvil, o a priorizar los contenidos de una web que mejor funcionan, o incluso a personalizar esos contenidos en función del tipo de visitante.
IA generativa y datos propios: la combinación ganadora.
Hay una carrera para desarrollar chatGPTs corporativos propietarios. Es el negocio de Microsoft Azure y su alianza con OpenAI. Está ya siendo un negocio boyante para las consultoras de IT. Y con razón. En este artículo (que parece escrito por Bart) se explica el fine-tuning de modelos fundacionales en entornos corporativos, si queréis tirar del hilo. Hemos hablado ya antes de aplicaciones para escribir ofertas y responder a RFPs. Algunas de estas herramientas estarán afinadas y entrenadas con datos estándar. Hacer “fine-tuning” de modelos con documentación propietaria o usar LLMs, como mencionaba más arriba para limpiar o estructurar datos existentes es la manera de obtener ventajas que nuestros competidores no pueden replicar porque los datos para el ajuste fino son nuestros.
Es tentador pensar que podemos desatender la gestión de datos ahora que las grandes empresas tecnológicas nos proporcionan herramientas preentrenadas con juegos de datos gigantescos y estándares por unos pocos euros. Siento ser yo el que viene a decir que no, que el big o small o smart data no ha muerto. Todo lo contrario. Ahora empieza la fiesta de verdad. Lo fácil no suele proporcionar ventajas competitivas y si aprendemos a darle un poco más de cariño a nuestros números, a poner un poco de orden en los textos o el audio o las imágenes, ganaremos los metros de ventaja suficientes para seguir en el mercado.
El próximo domingo, vuelvo a tu buzón.
Fernando.
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Hemos puesto de largo el Foro IA en MCX (Marketing, Comunicación y Experiencia de cliente). Impulsado por 18 ejecutivos MCX de grandes empresas y startups españolas para fomentar el aprendizaje y uso de herramientas IA. En foroia.es puedes registrar tu interés y dejar tu correo para estar informado de novedades y actividades del Foro.
Enlaces de interés para el profesional MCX.
Aquí van algunos enlaces de esta semana que me ha parecido relevantes:
Insider Intelligence prevé que a finales de 2023, el 25% de los usuarios de Internet en EE.UU., casi 80 millones de personas, utilizarán IA generativa al menos una vez al mes, frente al 8% a finales de 2022. La proporción aumentará hasta el 33% en 2024. A diferencia de muchas nuevas tecnologías, hay más usuarios de 55 a 64 años que de 12 a 17, ya que su uso se concentra en el lugar de trabajo. Muy buen artículo del FT en abierto: Will generative AI transform business? FINANCIAL TIMES
Usos que los consumidores soportan con entusiasmo: traducción y autocorrección, detección fraude, navegación, asistentes virtuales (tipo siri o alexa). Otros usos con menos soporte: atención al cliente, asesoramiento de inversión, escritura de textos, coches autónomos, puestos de trabajo eliminados. Encuesta de Ketch y The Ethical Project a ciudadanos USA sobre privacidad de datos en la era IA. PDF
Lo que la IA puede y no puede aportar a los profesionales del marketing. Aunque haya tests que demuestran que la IA es creativa y puede superar a un humano en muchos aspectos la IA no va a diseñar la estrategia que te haga superar a tus competidores. Ni aplicar la creatividad en el contexto complejo en el que se mueven nuestras empresas (y no hay prompt que resuelva eso, al menos por ahora). Tampoco puede empatizar con una persona aplicando el control (de nuevo el contexto) que tiene un humano. Pero siendo realistas: la IA sí puede hacer que tu marca llegue a más consumidores de manera más eficiente, puede agilizar el proceso creativo, y puede hacer que tu marca sea más relevante. THINK WITH GOOGLE
Gartner publicó hace unos días sus 10 tendencias estratégicas top para 2024. Ya hablamos de ellas en el newsletter anterior refiriéndonos a sus “custobots”, pero aquí aparecen listadas y detalladas. Hablan por ejemplo, de la generalización de la GenAI: en 2026 el 80% de las empresas utilizarán APIs o modelos GenAI o las habrán desplegado en producción. GARTNER
Presentando resultados, Mark Zuckerberg habló esta semana sobre chatbots para artistas, creadores, influencers. “Creemos que, en última instancia, la mayoría de los creadores van a querer uno para ayudar a crecer y atraer a su comunidad. Creemos que la mayoría de las empresas querrán una IA para ayudar a sus clientes e impulsar el comercio. Así que creemos que va a haber un montón de diferentes IAs.” TECH BREW
Cuatro maneras de maximizar la creación de valor en la función de marketing usando la IA. PROPHET
Musk ha amenazado con sacar X de Europa a raíz de la guerra de Israel y Hamas. Threads sigue sin estar disponible para los países de la UE. Claude, de Anthropic tampoco. Y los ingresos por usuario en Europa de Facebook crecen menos que los de USA y Canada. Ahora que nos enfrentamos a la ley IA de la UE, deberíamos ser conscientes del riesgo que tiene Europa de quedarse “muy” fuera de juego digital, ahora ya incluso como usuaria de esos servicios.
McKinsey ha elaborado uno de sus Five Fifty sobre la IA y el futuro del trabajo. MCKINSEY
Pi ya reastrea la web en tiempo real y aunque no es muy novedoso, quería reseñarlo porque se habla poco de él y a mí me encanta. Me quedo enganchado a Pi porque hace muy buenas preguntas para seguir tirando del hilo. Y también se puede usar en español y en Europa, que ya es algo. INFLECTION AI, PI
Por si os sentís creativos o queréis lanzar un influencer virtual con pocos medios :) Aquí se explica cómo crear un avatar animado tipo Pixar usando Playground AI y HeyGen. LINK
Y Google pensando en cómo introducir anuncios en sus búsquedas generativas. TECHCRUNCH
Y cómo la IA generativa se colará en cada recoveco de nuestra experiencia de usuario de servicios digitales. Incluso cuando pensábamos que eso no es para nosotros, será para nosotros. Carátulas por IA en YouTube Music. THE VERGE
Y mucha más competencia para OpenAI: OpenAI’s Corporate Sales Come Under Pressure as AI Customers Eye Cheaper Options. THE INFORMATION
Gracias amigo por la mención! Sobre la cadena de valor y algunos temas extras tenemos que hablar. Pero lo haremos presencialmente.