6 barreras clave que ralentizan la capacidad de los equipos de marketing para obtener el valor total de la IA generativa

El potencial de la IA generativa en la industria del marketing se ha escrito hasta la saciedad en los últimos meses, y por una buena razón: McKinsey & Company estima que la IA generativa podría agregar el equivalente de $ 2.6 billones a $ 4.4 billones al PIB global. economía.

En este mismo informe, McKinsey & Company sugiere que las áreas principales en las que la IA generativa tendrá influencia serán las operaciones de los clientes, la ingeniería de software, la I+D y, mi favorito, el marketing y las ventas.

El impacto que la IA generativa podría tener potencialmente en el marketing y las ventas se ha convertido en la portada de Reddit, el hilo viral diario de Twitter y una gran cantidad de publicaciones en LinkedIn.

Si bien el impulso hacia el cambio parece ser real, la verdad es que la mayoría de los equipos de marketing aún tienen que adoptar completamente la IA de la forma en que podrían hacerlo.

Estas son algunas de las barreras clave que hemos visto que impiden que los equipos de marketing adopten y generen resultados reales de la tecnología de IA generativa.

Barrera 1: Coordinación del equipo

A muchas organizaciones les gusta escribir una copia hermosa en la página de su equipo de carreras sobre cómo les gusta operar como un equipo deportivo altamente profesional y de alto rendimiento.

Desafortunadamente, la gran mayoría de los equipos de marketing que existen y operan hoy en día en realidad funcionan como equipos de fútbol (fútbol) preescolar.

Muchas personas corren persiguiendo una pelota (el gol) y reaccionan entre sí en lugar de entrar al juego con un plan real y un camino claro a seguir.

Es esta falta de coordinación lo que hace que la IA generativa tenga dificultades para generar resultados para los equipos. Las organizaciones están formadas por personas, y si esas personas no pueden coordinarse para trabajar juntas, entonces puede ser un problema grave.

Uno de los principales problemas es reconocer que no todos los especialistas en marketing son iguales. Si bien algunas personas pueden tardar de 2 a 3 semanas en capacitarse en IA, otras personas del equipo pueden tardar de 2 a 3 meses o más.

Barrera 2: Falta de fe

Cuando le pedí a un grupo de especialistas en marketing que leyeran dos piezas de contenido y luego identificaran qué parte creían que estaba escrita por una IA y cuál estaba escrita por un humano, solo el 50% de los especialistas en marketing acertaron.

Cuando le pedí a un grupo de personas en LinkedIn que miraran dos imágenes y determinaran cuál fue generada por una IA y cuál era una foto real, solo el 50 % de las personas que participaron en el cuestionario acertaron.

Sin embargo, muchos equipos de marketing todavía están llenos de personas que dudan si los clientes realmente pueden notar la diferencia.

Barrera 3: Regulación del Gobierno

Algunas regiones se están tomando muy en serio el auge de la inteligencia artificial y están prohibiendo el acceso a algunas de las herramientas más destacadas.

En algunos casos, las herramientas se ven obligadas a cumplir con ciertas regulaciones que dan como resultado una experiencia de usuario sofocada y que limitan el nivel de innovación posible.

El impacto que tendrá la inteligencia artificial en el mundo no debe trivializarse y, en muchas regiones, el gobierno impedirá que los especialistas en marketing puedan utilizar estas tecnologías en todo su potencial.

Barrera 4: Miedo tecnológico interiorizado

En el siglo XIX, los trabajadores de toda Inglaterra protestaron contra las corporaciones que adoptaron maquinaria que finalmente reemplazaría a los trabajadores humanos. Como resultado, estallaron disturbios compuestos por lo que se conoce como los luditas en las calles de Nottingham a principios del siglo XIX.

El miedo a que la tecnología se lleve nuestros trabajos ha existido durante bastante tiempo, y los especialistas en marketing de todo el mundo también han interiorizado este miedo.

Este miedo ha frenado a algunas de las mentes más brillantes del marketing, lo que ha provocado que rechacen la idea de utilizar la inteligencia artificial para ser más eficaces y eficientes. También ha hecho que algunas organizaciones limiten el uso de estas herramientas para sus propios socios.

Algunas organizaciones también temen que la incertidumbre en torno a la legalidad de herramientas como Midjourney o Stablefusion pueda volver a atormentarlas.

El miedo aquí no solo está relacionado con el riesgo de ramificaciones legales, sino también con las repercusiones de su audiencia. Algunas marcas se dirigen a los creadores y saben que muchos diseñadores y creativos se sienten amenazados y menospreciados por estas herramientas de inteligencia artificial que replican la creatividad en la parte posterior de un análisis en profundidad de las imágenes creadas por los artistas.

Barrera 5: Complejidades de los datos

Algunas organizaciones manejan datos importantes que no se pueden pasar simplemente a terceros sin las políticas de seguridad adecuadas. Como tal, los datos pueden representar una barrera importante para el éxito de los especialistas en marketing que buscan beneficiarse de la IA generativa.

El poder de la IA generativa y los grandes datos es bastante sustancial, ya que las herramientas pueden analizar grandes conjuntos de datos y documentos y extraer información importante de esos conjuntos de datos en cuestión de segundos.

Dicho esto, si los datos son privados o confidenciales, las organizaciones deben evitar el uso de IA generativa lista para usar y considerar el desarrollo de soluciones que puedan administrar internamente con sus propios lagos de datos y entornos de implementación.

Barrera 6: Narrativas Falsas

Internet está lleno de historias que sugieren que algunas de las marcas más destacadas que han utilizado IA para generar una tonelada de contenido están fallando por eso. En realidad, los estudios realizados recientemente por Foundation han demostrado que incluso algunas de las "historias fallidas" más destacadas en línea sobre IA generativa y SEO son en realidad narrativas falsas.

Como ejemplo, muchos especialistas en marketing escribieron sobre CNET como una de las marcas que adoptan la inteligencia artificial y fracasan.

Después de ver las piezas originales que CNET produjo usando IA y qué tan bien les está yendo, resulta que estas piezas generadas por IA están proyectadas (si sus clasificaciones siguen siendo las mismas) para generar más de 5 millones de visitas este año.

Muchas de las marcas sobre las que se ha escrito que tienen un ROI bajo de estos esfuerzos en realidad generan millones de visitas por mes y ahorran cientos de miles de dólares en gastos de PPC debido al contenido asistido por IA.

En los últimos meses, Foundation ha estado ayudando a nuestros clientes a comprender cómo incorporar la inteligencia artificial a sus flujos de trabajo y utilizar la inteligencia artificial para maximizar su ROI en la creación de contenido y los resultados.

El éxito que estamos viendo en el uso de inteligencia artificial para impulsar mejores resultados de contenido y SEO es significativo, y los primeros signos muestran que la clave para hacer que la IA generativa funcione en marketing es usarla como una herramienta de aumento para las personas en lugar de como un reemplazo.

¿Quieren más? Aquí hay un episodio de podcast de Create Like the Greats donde hablo más en profundidad sobre la inteligencia artificial y cómo va a dar forma a la forma en que se realiza el marketing.