Hace tan solo unos años era inimaginable el crear una imágen, un vídeo o un artículo en tan solo segundos dando unicamente una instrucción a una herramienta. Hoy, es una realidad gracias a la Inteligencia Artificial Generativa. Esta tecnología, es utilizada no sólo para consultar información, como motor de búsqueda general y creación de imágenes, sino además se puede explotar en muchos niveles, como la creación de contenidos en marketing digital.
En este artículo veremos cómo la Inteligencia Artificial Generativa está transformando la creación de contenidos en Marketing.
1. ¿Qué es la Inteligencia Artificial Generativa y cúal es su relación con el Marketing de contenidos?
Aunque la Inteligencia artificial existe desde hace varios años, recientemente se ha estado hablado de la Inteligencia Artificial Generativa. Este tipo de IA es más potente que la IA “normal” pues es capaz de crear contenidos como textos, imágenes, video, audio o código de software de manera original y creativa. Apoyada de machine learning y modelos de deep learning, es capaz de simular procesos de aprendizaje y codificar patrones de datos para poder entender peticiones o preguntas.
Dado que el marketing de contenidos se enfoca en la creación y distribución de contenidos como artículos, ebooks, post para redes sociales, videos, etc, para atraer nuevos clientes, la IA generativa se ha convertido en la aliada perfecta, ya que potencializa la realización de dichos contenidos de una forma mucho más eficiente.
Si te estás preguntando cúales son y cómo funcionan las herrramientas para crear contenidos de marketing más facilmente, a continuación, veremos 3 tipos de contenido que pueden ser creados con herramientas de IAG.
2. Aplicaciones de la IAG en la creación de contenidos
Como abordamos en el punto anterior, en esta sección veremos algunas herramientas usadas principalmente para la generación de texto, de imágenes y gráficos y producción de video y animación que son los tipos de contenido más realizados para las campañas de marketing. Sin embargo, existen otro tipo de herramientas como la creación de voz, por ejemplo, que también pueden ser creados por estas herramientas de IAG.
2.1. Generación automática de texto
Seguramente al leer generación automática de texto, se te ha venido a la mente ChatGPT, que, por supuesto es una de las herramientas más utlizadas en la actualidad, sobre todo porque tiene una versión gratuita, sin embargo no es la única. Las empresas están utilizando herramientas como Jasper AI, Microsoft BingAI, Google Bard, Grammarly, Quillbot, Copy.ia entre otras, para producir descripciones de productos, publicaciones en redes sociales y artículos de blog.
El uso de estas herramientas, permiten generar contenido en segundos, optimizando el tiempo de los equipos de marketing. Según un informe de Hubspot, el 46% de los profesionales de marketing utilizan la IA para crear contenidos de redacción de textos.
Y aunque estas herramientas son de mucha utilidad para los marketeros, la mayoría de ellos recurre también a otras herramientas para comprobar la calidad de sus contenidos. Recordemos que aunque se gana mucho tiempo, mantener la calidad, la atención a los detalles, y la alineación con los objetivos de las empresas, es un elemento primordial.
2.2. Creación de imágenes y gráficos
Otra actividad de creación que facilita la IA son la creación de imágenes y gráficos. Esta funcionalidad ha disparado la imaginación de los usuarios, pues sólo basta con darle las instrucciones y echar a andar su imagonación para que la IA para que haga su trabajo en tan sólo unos segundos. La lista de plataformas existente en la actualidad es exhaustiva (Microsof Copilot, Gemini, Grok, Ideogram, Venice IA, LimeWire, Canva, Craiyon, DeepIA, Dream Studio, Leonardo IA, Freepick IA, Starry IA etc), entre las más populares se encuentran DALL·E y Midjourney.
Todas estas herramientas permiten a los diseñadores generar imágenes únicas basadas en descripciones de texto, reduciendo la necesidad de bancos de imágenes y proporcionando mayor flexibilidad creativa. Algunas de ellas proporcionan versiones gratuitas, lo cual proporciona ventajas diversas tanto a los creadores de contenido independientes como a las empresas.
Entre los beneficios principales que proporciona el uso de la creación de imágenes y gráficos gracias a la IA, se encuentra la rentabilidad, ya que permite la creación sin coste y libres de derechos.
El ahorro de tiempo como hemos mencionado antes, la personalización y la calidad de las imágenes, son otras de las ventajas, ya que permite la diversificación y adaptación de gráficos para cada tipo de canal de comunicación ( redes sociales, sitio web, etc). Como podemos constatar, resulta interesantes el uso de estas herramientas para facilitar el uso de estás imágenes en las campañas de marketing, que sin duda ahorran recursos en diversos aspectos.
2.3. Producción de video y animación
Una actividad bastante común en la realización de contenido, es la producción de videos. Para hacerlo existen herramientas diversas, las cuales al igual que las herramientas para crear imágenes, han aumentado su auge gracias a la IA. Entre las principales se encuentran Synthesia y Runway ML.
Empresas de marketing y e-learning han adoptado estas tecnologías ya que les brindan diversos beneficios ( como la reducción de costes), pues como sabemos, el crear vídeo y material audivisual, la mayoría de las ocasiones requiere de actores o interlocutores humanos.
Gracias a la IA se puede crear videos personalizados, según las preferencias del público objetivo de manera más rápida. La mayoria de las herramientas IA para crear videos se caracterizan por su fácil integración con otras herramientas de marketing digital como CRM, Redes sociales y otras plataformas, para una mejor distribución.
Sora, Pictory, Veo 2, FlexClip, Runway, Filmora y Canva, son algunos otros ejemplos de la variedad de opciones que se encuentran a disposición de los creadores de contenido.
Ahora veremos cómo realmente las empresas están usando esta tecnología dentro de sus departamentos y los beneficios que han ganado con la IAG.
3. Cómo las empresas están integrando la IAG en sus estrategias
Ya hemos visto como la IAG ayuda a las empresas a facilitar la creación de contenido en marketing, principalmente con la generación automática de texto, creación de imágenes y gráficos y creación y edición de video, así que ahora pasaremos casos un poco más concretos.
Microsoft menciona que gracias al uso de sus soluciones de IA ( Microsoft 365 Copilot y GitHub Copilot, Azure IA, Azure OpenAI Service) más del 85% de las empresas de Fortune 500, han podido definir su futuro a nivel estratégico.
A continuación veremos tres elementos principales de cómo es que realmente las empresas han adoptado y están adoptando esta Inteligencia Artificial en sus estrategias.
3.1. Optimización del marketing digital
Las herramientas de IAG aportan beneficios en la optimización del marketing digital, incluso gigantes empresas están sacando partido de los beneficios que aportan. Empresas como Nike, Nutella y Heinz han utilizado IAG en sus campañas publicitarias utilizando modelos de IA para generar anuncios personalizados, con contenido dinámico enfocado a diferenetes audiencias.
La campaña de marketing de Heinz por ejemplo, permitió que un generador de imágens de IA replicara una botella de ketchup heinz, lanzando un mensaje potente donde «incluso la IA sabía cual era la botella de ketchup ideal». por su lado, Nutella aprovechó la IA para crear una campaña de marketing llamada “Nutella única” también, enfocada en la creación de 7 millones de diseños de su empaque, sin duda, un trabajo que tomo mucho menor tiempo gracias a la IA.
3.2. Personalización de la experiencia del usuario
La IA generativa también brinda beneficios para recomendar contenido personalizado basado en datos a los usuarios. Este tipo de IA seguramente te ha tocado verlo en Amazon cuando estás realizando una compra, y en Netflix cuando estás buscando qué serie ver, la misma plataforma te recomienda contenido según las previas series o documentales que has visto.
La adopción de estás herramientas para mejorar la personalización ha ayudado a las empresas a incrementar la retención de los clientes, brindando una mejor experiencia lo que y aumentando así el margen de fidelización.
3.3. Automatización del servicio al cliente
Un pilar importante de las IAG, es la creación de sistemas automatizados. Esta automatización ha permitido que empresas como Sephora y KLM hayan implementado chatbots con IAG para responder preguntas de clientes, generando respuestas coherentes y naturales, reduciendo la carga de trabajo en sus centros de atención al cliente.
En los últimos años hemos visto un aumento en la cantidad de empresas que hoy en día han adoptado esta tecnología, se ha vuelto más común encontrar chatbox en sitios web y sistemas de atención al cliente de manera más democratizada.
A continuación exploraremos tres casos de éxito de empresas que han adoptado la IAG y que lideran el uso de esta tecnología en sus empresas.
4. Casos de éxito: Empresas que lideran en la adopción de IAG
Aunque actualmente son cada vez más los casos de éxito de las empresas que utilizan IAG para mejorar la eficiencia operativa, de ventas, de marketing y atención al cliente, en esta sección veremos solamente tres ejemplos, que evocan los distintos tipos de creación de contenido gracias a la IAG.
4.1. Coca-Cola: Marketing impulsado por IA
La empresa Coca-Cola desde hace al menos un par de años ha utilizado la IA generativa para crear campañas publicitarias personalizadas y mejorar su interacción con los consumidores en redes sociales. En 2023, lanzó una compañía lanzó creada en colaboración con OpenAI y Bain & Company, donde utilizó modelos de IA para diseñar contenido innovador y atractivo.
Este anuncio adquirió bastante popularidad ya que combina obras de arte icónicas con tecnología. En él, muestra el recorrido de una botella de coca-cola que atraviesa diversas pinturas y esculturas famosas, para finalmente llegar a un estudiante que necesitaba inspiración.
Como resultado se obtuvo un contenido que combina imágenes de acción real con efectos digitales e inteligencia artificial, demostrando así como la IA puede transformar la publicidad combinando creatividad con tecnología avanzada, brindando a los consumidores una experiencia diferente.
4.2. The New York Times: Creación de contenido automatizada
El diario The New York Times ha implementado IA generativa para diversas actividades que ayudan a optimizar la producción de noticias sin comprometer la calidad de su contenido.
Utilizan modelos de aprendizaje para seleccionar grandes cantidades de datos de reportajes investigación, programando la IA para escanear imágenes las cuales son posteriormente analizadas de manera manual, esto les ayuda a ganar tiempo ya que disminuyen el trabajo de selección. Por otro lado, TNYT en su sitio web ofrece un motor de machine learning para recomendar a los lectores artículos basados en otros artículos leidos, la ubicación y otros atituculos populares entre los lectores.
Respecto a la redacción, mencionan que sus editores pueden utilizar herramientas de IA para resumir artículos del Times y otros textos que les ayudan a producir y distribuir las noticias y crear borradores. Sin embargo, hacen especial énfasis en que todos sus artículos son supervisados y generados por humanos.
Otra forma en la que la IA les ha ayudado es a hacer más accesible su contenido para más personas, ya que la mayoría de sus artículos se pueden escuchar mediante tecnología de voz automatizada, y leer artículos en español creados con la ayuda de modelos de traducción, las cuales son editadas minuciosamente antes de publicarlas.
4.3 Mango : crea la primera campaña generada con inteligencia artificial para su línea Teen
La empresa Mango, es una de las primeras empresas del sector de la moda en generar una de sus campañas con IA genertiva, señalando el uso integro de IAG en su campaña Sunset Dream de su línea juvenil. Esta campaña está disponible en 95 mercados y forma parte de su Plan Estrátegico 2024-2026.
Comprometidos con la innovación y la vanguardia, desde el año 2018, Mango ha desarrollado más de quince plataformas de machine learning (MLE) aplicando IA en diferentes puntos de su cadena de valor ( como pricing o personalización, entre otras).
Mencionan que el proceso de creación comenzó con un shooting con fotos reales de cada prenda de la colección, entrenando posteriormente un modelo de IA generativa para que aprendiera a generar imágenes posicionando las prendas reales sobre una modelo. Una vez que las imágenes fueron generada el equipo de arte realizó una selección y realizó la edición y retoques pertinantes de las imágenes en su estudio fotográfico. Mencionan que el principal reto, fue lograr que las imágenes fueran de calidad editorial similar a una campaña de moda.
Como estos ejemplo que hemos visto existen muchos, y cada día irán apareciendo más, pues las empresas están adoptando cada vez más la IAG para mejorar sus procesos y subirse al tren de la innovación para ahorrar costes y crear entornos agradables para los empleados.
Si bien la Inteligencia Artificial generativa ofrece múltiples ventajas, «no todo es miel sobre hojuelas», pues las empresas se han visto enfrentadas a retos y desafíos de los cuales hablamos a contuación.
5. Desafíos y consideraciones éticas
Algunos aspectos importantes a tener en cuenta por las empresas es la calidad y sesgo en los datos, además de la transparencia para garantizar la equidad en los resultados a los que llegan ciertos modelos de IA.
Entrenar y operar la IA, es otro de los retos, ya que se requieren recursos a nivel computacional y la demanda de infraestructura, la cual puede ser costosa y limitar su adopción en empresas con recursos limitados.
Otro aspecto sin duda que preocupa a las organizaciones en general son las consideraciones éticas y legales como la posibilidad de creación de contenido falso o infracción en los derechos de autor. Por tal motivo, las empresas deben abordar este tema de manera cuidadosa.
La integración con otros sistemas existentes, es otro de los elementos a considerar, pues en ocasiones pueden requerise estructuras complejas y requerir una planificación detallada para garantizar una fluidez efectiva.
Para hacer frente a estos retos, las empresas deben crear estrategias como la curación meticulosa de datos, la implementación de técnicas de desescalado de sesgos, la inversión en infraestructura adecuada, consultas con expertos legales y una planificación cuidadosa para la integración tecnológica. Un ejemplo de ello, como vimos anteiormente, es lo que realiza The New York Times, dada su naturaleza realiza incapié en el uso meticuloso que realizan de la IAG, teniendo siempre el lado humano.
Conclusión
La Inteligencia Artificial Generativa está transformando la creación de contenidos a una velocidad sin precedentes, permitiendo a las empresas innovar y optimizar sus estrategias digitales. Sin embargo, su adopción debe hacerse con responsabilidad, considerando tanto sus beneficios como sus implicaciones éticas.
En los próximos años, la combinación de creatividad humana y tecnología, sin duda, será clave para maximizar el potencial de la IAG en el ámbito empresarial en todos los niveles.
Para conocer más sobre IA y negocios vísita la sección de IA y Machine Learning del blog.
