Determinar qué enfoque de IA generativa es adecuado para su equipo de marketing: herramientas públicas versus propietarias versus empresariales

Una encuesta reciente de Gartner reveló que un enorme 70% de los líderes ejecutivos están explorando soluciones de IA generativa, y un 19% ya se encuentra en modo piloto o de producción. Dado que las inversiones en IA generativa se centran principalmente en la creación de contenido y la experiencia del cliente, los CMO tienen un interés importante en identificar cómo la tecnología de IA generativa se integrará y no se integrará en la hoja de ruta empresarial.

Cuando se trata de la creación de contenido generado por IA, hay tres caminos de adopción principales que las marcas pueden tomar: usar herramientas públicas, crear herramientas patentadas o aprovechar herramientas empresariales. Cada opción ofrece ventajas e inconvenientes únicos. En esta guía, hemos sintetizado los pros y los contras de cada uno para ayudarlo a determinar cuál es la mejor opción para los requisitos, el presupuesto y las capacidades técnicas de su marca.

Vamos a sumergirnos.

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Opción 1: Herramientas públicas de IA generativa

Las herramientas públicas, como ChatGPT y Bard de Google, brindan acceso abierto a modelos de IA generativa previamente entrenados. Estas herramientas permiten a los usuarios generar contenido a través de una interfaz conversacional no estructurada.

Ventajas de las herramientas públicas de IA generativa

1. Una forma rápida y económica de crear contenido: las herramientas públicas de inteligencia artificial como Bard y ChatGPT brindan un método conveniente y rentable para generar contenido. Esto ahorra a las empresas tiempo y dinero valiosos al automatizar el proceso de creación de contenido.
2. Sintetiza información e interpreta instrucciones de estilo: estas soluciones de inteligencia artificial pueden resumir y revisar de manera efectiva el texto al comprender las instrucciones de estilo. Pueden analizar y combinar información de diversas fuentes, creando esquemas o borradores coherentes y bien estructurados.
3. Genera temas, temas e ideas para contenido nuevo: con las indicaciones adecuadas, las soluciones públicas de IA pueden generar ideas nuevas e innovadoras para la creación de contenido. Esto puede resultar particularmente útil para empresas que buscan diversificar sus estrategias de marketing de contenidos.
4. Crea contenido nuevo para tareas de redacción sencillas: las herramientas públicas de inteligencia artificial se pueden utilizar para generar rápidamente contenido para tareas que requieren redacción sencilla. Esto puede ayudar a las empresas a satisfacer sus demandas de creación de contenido de manera eficiente.
5. Optimiza el contenido visual y basado en texto: los modelos de IA como ChatGPT y Bard pueden ayudar a optimizar el contenido visual y basado en texto. Ya sea refinando el contenido escrito o mejorando los elementos visuales, estas herramientas pueden mejorar o revisar los materiales de marketing existentes de una empresa.

Desventajas de las herramientas públicas de IA generativa

1. Un desafío para escalar, monitorear y optimizar el uso entre los miembros del equipo: administrar el uso de soluciones públicas de IA puede ser difícil, especialmente cuando participan varios miembros del equipo. Es un desafío mantener la coherencia, realizar un seguimiento de las contribuciones individuales y garantizar que todos cumplan con los mismos estándares.
2. Potencial de generar información falsa: los modelos públicos de IA, aunque potentes, en ocasiones pueden generar información inexacta o falsa. Las empresas deben revisar y verificar cuidadosamente los contenidos producidos para evitar difundir información incorrecta o engañosa.
3. Problemas de propiedad intelectual y derechos de autor: las herramientas públicas de inteligencia artificial se basan en modelos previamente entrenados, lo que puede generar preocupaciones con respecto a la propiedad intelectual y los derechos de autor. En primer lugar, porque es posible que los modelos hayan sido entrenados con material protegido por derechos de autor de otros. En segundo lugar, porque cualquier información que introduzca en la herramienta puede almacenarse o ingerirse en los datos de entrenamiento del modelo, exponiendo así material y datos confidenciales de la marca. Las empresas deben tener cuidado al utilizar estas herramientas para garantizar el cumplimiento de las leyes de derechos de autor y evitar complicaciones legales.
4. IA entrenada con datos obsoletos o limitados: las soluciones públicas de IA pueden entrenarse con conjuntos de datos obsoletos o limitados, lo que puede afectar la precisión y relevancia del contenido generado. Esto puede dificultar el mantenimiento de contenido actualizado y de alta calidad para las empresas que requieren información actualizada y precisa.
5. Potencial refuerzo de sesgos, prejuicios y desinformación: los modelos públicos de IA aprenden de los datos con los que están entrenados, que podrían incluir contenido sesgado o prejuicioso. El uso no controlado de estas herramientas puede exacerbar inadvertidamente los sesgos, los prejuicios y la información errónea presentes en los datos de capacitación, lo que lleva a resultados sesgados o problemáticos.

Si bien las soluciones públicas ofrecen una generación de contenido rápida y rentable, presentan desafíos relacionados con la escalabilidad, la precisión y la seguridad.

Opción 2: Herramientas patentadas de IA generativa

Las herramientas patentadas las desarrolla, posee y mantiene su empresa para cumplir con sus requisitos específicos. Esta puede ser una buena opción si tiene casos de uso únicos o necesita más control sobre los datos de entrenamiento y el desarrollo de sus modelos de IA.

Ventajas de las herramientas patentadas de IA generativa

1. Hiperpersonalizado para sus necesidades comerciales específicas: las herramientas patentadas de IA se pueden adaptar con precisión para satisfacer los requisitos únicos de su empresa. Esta personalización garantiza que los modelos de IA estén optimizados para sus flujos de trabajo, procesos y datos específicos, lo que genera resultados más precisos y eficientes.
2. Mayor control y protección sobre la tecnología de IA subyacente: cuando utiliza herramientas de IA patentadas, su empresa conserva el control total sobre la tecnología. Este control le permite proteger datos sensibles, información confidencial y secretos comerciales, reduciendo el riesgo de filtración o uso indebido.
3. Mayor ventaja competitiva con los derechos de propiedad intelectual (PI): al desarrollar herramientas patentadas de IA, su empresa obtiene derechos de propiedad intelectual. Esta propiedad le brinda una ventaja competitiva significativa, ya que prohíbe a otros usar o replicar su tecnología de inteligencia artificial, lo que mejora su posición en el mercado.
4. Capacidad de incorporar experiencia en el dominio/datos de propiedad o contenido en modelos: las herramientas de IA patentadas le permiten aprovechar la experiencia en el dominio y los datos de propiedad de su empresa para mejorar la precisión y relevancia de los modelos. Al incorporar conocimiento interno y contenido único, puede lograr resultados más personalizados y específicos de la empresa.

Desventajas de las herramientas patentadas de IA generativa

1. Potencial limitado para beneficiarse de la colaboración, el intercambio de conocimientos y los avances impulsados ​​por la comunidad: cuando se utilizan herramientas de IA patentadas, se pierde la naturaleza colaborativa de los ecosistemas de IA de código abierto. Es posible que no pueda aprovechar la inteligencia colectiva, el intercambio de conocimientos y los avances impulsados ​​por la comunidad de IA en general.
2. Costos significativamente más altos, incluidas tarifas de desarrollo iniciales y mantenimiento continuo: desarrollar y mantener herramientas de inteligencia artificial patentadas puede resultar costoso. Estos gastos incluyen tarifas de desarrollo iniciales, que requieren una inversión sustancial, así como costos de mantenimiento continuo. Es esencial evaluar cuidadosamente si los beneficios superan los gastos.
3. Flexibilidad y escalabilidad limitadas con algoritmos difíciles de modificar e incapacidad para integrarse con otros sistemas: las soluciones patentadas de IA pueden tener flexibilidad y escalabilidad limitadas. Los algoritmos personalizados pueden resultar difíciles de modificar o adaptar, lo que limita su capacidad para responder rápidamente a las necesidades empresariales en evolución. Además, la integración de herramientas patentadas de IA con otros sistemas puede resultar compleja, lo que dificulta una interoperabilidad perfecta.
4. Requiere un volumen extremadamente alto de datos y tiempo de capacitación: la capacitación de modelos de IA patentados a menudo exige una cantidad significativa de datos de capacitación de alta calidad, cuya recopilación y curación pueden consumir mucho tiempo y recursos. Puede llevar más tiempo lograr resultados significativos en comparación con la utilización de modelos previamente entrenados o el aprovechamiento de conjuntos de datos más grandes disponibles en alternativas de código abierto.

Las herramientas patentadas de IA ofrecen hiperpersonalización, control, protección y ventaja competitiva, al mismo tiempo que incurren en mayores costos y limitaciones en el potencial colaborativo, la flexibilidad, la escalabilidad y los requisitos de capacitación.

Opción 3: Soluciones de IA empresarial

Las herramientas empresariales, como ATOMM de Skyword, están diseñadas para atender a organizaciones de gran escala con necesidades de marketing complejas. Estas herramientas ofrecen capacidades de IA generativa para tareas específicas en una interfaz más segura y controlada.

Ventajas de las herramientas de IA generativa empresarial

1. Creación de contenido a escala con más control de calidad: las soluciones de inteligencia artificial empresarial permiten a las organizaciones a gran escala crear contenido de manera eficiente y, al mismo tiempo, ayudan a garantizar que el contenido se produzca de manera consistente de una manera que cumpla con los requisitos de la organización.
2. La optimización de la solución y el desarrollo continuo corren por usted : con las soluciones de IA empresarial, las empresas pueden confiar en la experiencia del proveedor de la solución para optimizar y mejorar continuamente las herramientas de IA. Esto evita que la organización invierta tiempo y recursos en la gestión de la tecnología por sí misma, lo que les permite centrarse en las actividades comerciales principales.
3. Eficiencia de tiempo, costos y recursos: la implementación de soluciones de IA empresarial puede generar ahorros significativos de tiempo, costos y recursos para las organizaciones. Al automatizar tareas repetitivas y optimizar los flujos de trabajo, las empresas pueden asignar sus recursos de manera más eficiente, reducir costos y liberar tiempo para iniciativas más estratégicas.
4. Integración con herramientas y flujos de trabajo existentes: las soluciones de IA empresarial suelen ser accesibles dentro de las herramientas empresariales existentes o están diseñadas para integrarse con herramientas y flujos de trabajo existentes. Esto permite un proceso de adopción e implementación más rápido.
5. Más seguras que las herramientas públicas de IA: las soluciones empresariales de IA priorizan funciones de seguridad sólidas, brindando a las organizaciones un mayor nivel de protección de datos en comparación con las herramientas públicas de IA. Esto minimiza el riesgo de violaciones de datos y garantiza el cumplimiento de las regulaciones de la industria, salvaguardando la información confidencial.

Desventajas de las herramientas de IA generativa empresarial

1. La calidad y la confiabilidad dependen del proveedor: la calidad y confiabilidad de las soluciones de inteligencia artificial empresarial pueden variar según el proveedor elegido. Es esencial evaluar exhaustivamente la experiencia del proveedor, las políticas de seguridad de IA y la experiencia con los casos de uso de aplicaciones de su marca.
2. Preocupaciones por la calidad de los datos: la eficacia de las soluciones de IA empresarial depende en gran medida de la calidad de los datos utilizados. Si las fuentes de datos del proveedor no son confiables o están desactualizadas, puede afectar negativamente la precisión y confiabilidad del contenido generado. Las empresas deben asegurarse de que el proveedor cuente con prácticas sólidas de calidad de datos.
3. Costo de la inversión inicial y la incorporación: la implementación de soluciones empresariales de IA a menudo requiere cierta inversión inicial en términos de tarifas de licencia, hardware y capacitación. Además, el proceso de incorporación puede implicar una curva de aprendizaje para los empleados, lo que puede afectar temporalmente la productividad. Las organizaciones deben evaluar cuidadosamente las implicaciones de costos y evaluar el retorno de la inversión antes de comprometerse con tales soluciones.
4. Puede ser complejo y difícil de poner en funcionamiento: las soluciones de IA empresarial, debido a su complejidad, pueden ser difíciles de poner en funcionamiento. Es posible que requieran experiencia especializada o recursos dedicados para configurar, implementar y mantener de manera efectiva. Las organizaciones deben considerar sus capacidades internas y las posibles lagunas de recursos antes de adoptar estas soluciones.

Estas herramientas requieren una selección cuidadosa de proveedores confiables y una consideración de la calidad de los datos y las complejidades operativas.

Aquí en Skyword, apoyamos a los clientes de marketing de marca con ATOMM, un motor de IA generativa diseñado específicamente para el marketing de contenidos. ATOMM utiliza los últimos modelos GPT para convertir contenido original creado por humanos en nuevos activos personalizados para diferentes audiencias y canales.

Nuestra aplicación mitiga los riesgos de la IA generativa al combinar la IA con la aportación humana para producir contenido original, creíble y diferenciado. Las comprobaciones gramaticales, de estilo y de plagio están automatizadas, seguidas de una revisión editorial humana para mantener la reputación de su marca.

A través de una API segura, garantizamos la privacidad y confidencialidad de su información patentada. Sus datos nunca se almacenan, exponen ni incorporan en modelos de entrenamiento de IA.

En última instancia, la elección de qué camino tomar puede no ser singular o lineal. Con herramientas públicas que ofrecen conveniencia y rentabilidad, herramientas patentadas que ofrecen personalización y control, y soluciones empresariales que ofrecen escalabilidad y eficiencia, la decisión correcta puede ser adoptar un enfoque total, parcial o híbrido. A medida que el panorama continúa evolucionando, es fundamental mantenerse informado, reservar presupuesto para probar soluciones y tener muy claro los requisitos, el presupuesto, las prioridades y las capacidades técnicas de su marca.

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