Hoy en día se habla mucho de la inteligencia artificial aplicada a la comunicación y al marketing. ChatGPT, Midjourney y muchas otras son herramientas en boca de todos. ¿Mi opinión personal, por si sirve de algo? No se trata de un fenómeno pasajero sino de un conjunto de conocimientos, herramientas y paradigmas destinados a revolucionar la forma en la que trabajamos como expertos en comunicación.
Creatividad, campañas, diseño de buyer persona (arquetipo de cliente ideal de un producto o servicio), estudios de mercado y mucho más: nada parece escapar a la automatización inteligente gracias a los datos, la analítica, los algoritmos y el aprendizaje automático.
El objetivo es, por tanto, aclarar el potencial y los horizontes que podemos abrir gracias al marketing de IA… y no solo si trabajamos para una empresa grande, ¡al contrario! ¿Quién mejor que Alessio Pomaro para entender todo esto?
Alessio, jefe de IA de Search On Media Group, es un ingeniero informático que siempre ha sido un apasionado del marketing digital y la tecnología. Ha sido nombrado LinkedIn Top Voice en Italia y es autor de Brand Voice (editorial FrancoAngeli) y Voice Technology (editorial Dario Flaccovio).
¿El resultado? Una entrevista que espero sea útil, interesante y práctica para adoptar la mentalidad adecuada.
¡Disfruta de la lectura!
Hola, Alessio, ¿qué tal? Cuéntanos cómo encontraste «el camino hacia la IA» en un determinado momento profesional. ¿Qué te fascinó y qué futuro le ves?
Soy ingeniero informático y comencé mi carrera profesional como desarrollador full-stack. Un recorrido que posteriormente cambió de rumbo, orientándose hacia el SEO, es decir, el área de marketing dedicada a los resultados no pagados en los motores de búsqueda.
La inteligencia artificial entra en juego en la búsqueda de nuevos medios para refinar las fases de análisis SEO, y las habilidades adquiridas previamente han sido muy útiles para entrar inmediatamente en materia.
Empecé a utilizar sistemas de procesamiento del lenguaje natural (Natural Language Processing) y desde entonces nunca he dejado de estudiar, experimentar y crear servicios basados en IA, principalmente orientados al marketing, al comercio electrónico, a la publicidad, a la automatización y a la codificación.
¿Qué son la inteligencia artificial y el aprendizaje automático, y por qué se habla tanto de ellos hoy en día? Aclaremos las ideas sobre estos conceptos…
Tratemos de contarlo de una manera sencilla. En primer lugar, podemos decir que la inteligencia artificial es una disciplina. Como la física, por ejemplo. Y es una rama de la informática que tiene como objetivo la creación de máquinas con características típicamente humanas, por ejemplo, dotadas de percepción visual, capaces de tomar decisiones y actuar de forma autónoma.
Pero ¿cómo puede una máquina desarrollar una inteligencia artificial? Mediante el aprendizaje automático (Machine Learning en inglés), que forma parte de la disciplina como subcampo de la inteligencia artificial.
El aprendizaje automático es un sistema que puede entrenar un modelo para hacer predicciones útiles a través de datos de entrada. Por lo que, en cierto sentido, le da a la máquina la capacidad de aprender sin programación explícita.
La percepción visual, por ejemplo, es una aplicación de la inteligencia artificial que utiliza el aprendizaje automático para entrenar al sistema para que reconozca ciertos elementos en el contenido visual.
En particular, en este caso, utiliza el Deep Learning (un subconjunto adicional del aprendizaje automático), porque se necesitan estructuras eficientes como redes neuronales profundas para procesar los millones de datos de entrada.
En la actualidad, cuando se mencionan estos términos (IA y aprendizaje automático), nuestros pensamientos se van inmediatamente a los algoritmos generativos, por ejemplo, GPT-4, ChatGPT, Claude, PaLM 2, Midjourney, etc. Desde hace unos 6-8 meses se habla mucho de ellos, aunque la realidad es que llevan mucho más tiempo con nosotros.
¿Qué ha cambiado entonces? La accesibilidad. Hoy día estos algoritmos están disponibles para todos y todos sabemos cómo.
Sigamos. ¿Qué son los algoritmos generativos, qué tipos existen y qué posibilidades ofrecen a quienes se dedican a la comunicación y al marketing?
Los algoritmos generativos son sistemas basados en algoritmos de aprendizaje automático entrenados sobre una enorme cantidad de datos y que pueden generar texto, imágenes, audios, vídeos… ya podemos decir que generan cualquier tipo de producción digital. Y lo hacen de una forma muy similar a como lo haría un ser humano.
Para entender su funcionamiento, podríamos resumirlo en 3 puntos:
- Generan contenido de manera probabilística al complementar nuestra información de entrada: no son grandes «letristas», pero son hábiles calculadoras estadísticas.
- No son inteligentes, ni están dotados de comprensión (como nosotros entendemos estos términos): simplemente están bien entrenados en cómo nos expresarnos.
- No son motores de búsqueda: pueden producir «alucinaciones», es decir, contenidos que no se ajustan a los hechos reales.
Las posibilidades que ofrecen estos modelos son muchas. Por ejemplo, podemos usarlos para el análisis de proyectos, para agrupar consultas de búsqueda o para procesar contenido de la competencia extrayendo automáticamente los temas tratados. Podemos usarlos para extraer datos de vídeos y documentos, para escribir contenido o para transformar tablas de datos técnicos de productos en descripciones textuales para hojas de productos de sitios web de comercio electrónico. Pero eso no es todo… otros ejemplos interesantes derivan del análisis de reseñas, encuestas de usuarios y datos de proyectos.
Sabemos que Italia está formada por microempresas y pymes.¿Qué consejo te gustaría dar a los emprendedores y directivos para aprovechar al máximo la revolución de la inteligencia artificial?
El primer consejo que puedo dar es experimentar, tratando de aplicar estos sistemas a la productividad personal. Creo que esta es la forma más fácil de entender el potencial. Voy a poner un ejemplo muy trivial que me concierne directamente.
El Centro de la Búsqueda de Google publica a menudo vídeos y/o pódcasts actualizados sobre los aspectos técnicos del SEO. Siempre he seguido todos los episodios de la serie. Hoy, procesando la transcripción de los contenidos (en inglés) a través de GPT-4, puedo extraer un resumen detallado (en italiano) dividido por puntos, y también el minuto del vídeo en el que se trata ese tema. Esto me ahorra mucho tiempo. Uso el mismo proceso para una gran cantidad de contenido que necesito explorar y también para crear publicaciones detalladas en las redes sociales en poco tiempo.
El camino de la IA en las empresas avanza bajo el lema de dos términos clave: integración en los flujos de trabajo y automatización.
Los sistemas basados en IA pueden insertarse, por ejemplo, en flujos de desarrollo de código de programación para obtener la corrección automatizada.
Otro ejemplo proviene de la producción de contenido. Si se estructura con una buena dosis de sentido común y gestión del contexto, se pueden obtener resultados muy interesantes.
La extracción de datos corporativos a través de acciones muy simples (democratización de datos) puede ser otro ejemplo interesante de integración. Y concluyo el resumen con el análisis de datos: los modelos de aprendizaje automático, si están bien configurados y entrenados, pueden representar un gran activo para las decisiones de las empresas en diversas áreas y, en consecuencia, una ventaja competitiva.
Para terminar, la pregunta de las preguntas: ¿pueden las máquinas ser creativas?
Cuando pensamos en creatividad, nuestra mente puede que solo sugiera aspectos humanísticos como el arte y las campañas visuales. Me gustaría dar otra interpretación con dos ejemplos.
El primero. Hoy día estamos acostumbrados a pensar en el paradigma en el que las personas entrenan los algoritmos, los cuales realizan tareas. En algunos ámbitos, sin embargo, se utilizan técnicas a través de las cuales las máquinas se entrenan de forma autónoma. Como si un jugador de ajedrez no aprendiera de los libros de los grandes maestros, sino de millones de partidas contra sí mismo, es decir, de la experiencia. ¿La ventaja? El alivio de los sesgos cognitivos derivados de haber aprendido de otros. El abandonar este «lastre» puede permitirnos abrirnos a soluciones que probablemente nunca hubiésemos imaginado.
El segundo. En un proyecto experimental utilicé la IA generativa para desarrollar el código necesario con el fin de analizar un gran conjunto de datos para crear un dashboard (panel de control) y visualizar algunas métricas. Me asombró el hecho de que en varias ocasiones el algoritmo me presentaba una visualización diferente a la que yo tenía en mente, pero que me parecía mejor.
Así que… ¿pueden las máquinas ser creativas? La respuesta depende mucho de nuestra definición de creatividad. Pero, sin duda, podemos utilizar la inteligencia artificial para potenciar nuestras capacidades. ¡Así que hagámoslo! Para crear cosas que nunca antes habríamos imaginado.Meta: